Название: Базы знаний интеллектуальных систем - Гаврилова Т.А.

Жанр: Информатика

Рейтинг:

Просмотров: 1257

Стратегия симптомной обусловленности направлена на выявление негативных симптомов, то есть симптомов, отсутствие которых имеет больший диагностический вес, чем их присутствие.

Стратегия деления пути обеспечивает нахождение симптоматических событий, которые лежат на пути к уже найденному симптому. Если такой симптом существует, то он имеет большее диагностическое значение, чем уже найденный.

В системе KRITON [Diderich, Ruhman, May, 1987] (см. п. 4.6.4) для приобретения знаний используются два источника: эксперт с его знаниями, полученными на практике; книжные знания, документы, описания, инструкции (эти знания хорошо структурированы и фиксированы традиционными средствами). Для извлечения знаний из первого источника в KRITON применена техника интервью, использующая стратегии репертуарной решетки разбиения на ступени. Стратегия разбиения на ступени направлена на выявление наследственной структуры предметной области. Акцент делается на выявлении структуры родовых и видовых понятий (супертипов). При этом типы, выявленные на очередном шаге работы стратегии, становятся базисом для последующего ее применения.

В системе применен прием переключения стратегий: если при работе стратегии репертуарной решетки при предъявлении тройки семантически связанных понятий эксперт не в состоянии назвать признак, отличающий два из нихот третьего, система запускает стратегию разбиения на ступени и, задавая эксперту вопросы о понятиях, связанных с предыдущими отношениями «род — вид», предпринимает попытку выяснения таксономической структуры этих понятий с целью выявления признаков, их различающих.

В России существенные результаты в применении репертуарных решеток в инженерии знаний были получены под руководством Г. С. Осипова в рамках проекта SIMER+MIR (см. п. 4.6.5).

5.3. Управление знаниями

5.3.1. Что такое «управление знаниями»

Следует иметь в виду, что знаниями в контексте данного параграфа называют не только знания, но и данные по определениям в главе 1 данного учебника. Понятие «управление знаниями» (КМ — Knowledge Management) появилось в середине 90-х годов в крупных корпорациях, где проблемы обработки информации приобрели особую остроту и стали критическими. При этом стало очевидным, что основным узким местом является обработка знаний, накопленных специалистами компании, так как именно знания обеспечивают преимущество перед конкурентами. Часто информации в компаниях накоплено даже больше, чем они в состоянии обработать. Различные компании пытаются решать этот вопрос по-разному, но при этом каждая компания стремится увеличить эффективность обработки знаний [Macintosh, 1997].

Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но, как правило, включают руководства, письма, новости, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и данные, накопившиеся в процессе разработки. Для применения КМ-систем используются разнообразные технологии:

• электронная почта;

• базы и хранилища данных (Data Wharehouse);

• системы групповой поддержки;

• броузеры и системы поиска;

• корпоративные сети и Интернет;

• экспертные системы и базы знаний; интеллектуальные системы.

Традиционно проектировщики систем КМ ориентировались лишь на отдельные группы потребителей — главным образом менеджеров. Более современные КМ-системы спроектированы уже в расчете на целую организацию.

Хранилища данных, которые работают по принципу центрального склада, были одним из первых инструментариев КМ. Как правило, хранилища содержат многолетние версии обычной БД, физически размещаемые в той же самой базе. Когда все данные содержатся в едином хранилище, изучение связей между отдельными элементами может быть более плодотворным.

При этом активы знаний могут находиться в различных местах: в базах данных, базах знаний, в картотечных блоках, у специалистов и могут быть рассредоточены по всему предприятию. Слишком часто одна часть предприятия повторяет работу другой части просто потому, что невозможно найти и использовать знания, находящиеся в других частях предприятия.

Необходимость разработки систем КМ обусловлена следующими причинами:

• работники предприятия тратят слишком много времени на поиск необходимой информации;

• опыт ведущих и наиболее квалифицированных сотрудников используется только ими самими;

• ценная информация захоронена в огромном количестве документов и данных, доступ к которым затруднен;

• дорогостоящие ошибки повторяются из-за недостаточной информированности и игнорирования предыдущего опыта.

Важность систем КМ обусловлена также тем, что знание, которое не используется и не возрастает, в конечном счете становится устаревшим и бесполезным, так же, как деньги, которые сохранены без того, чтобы стать оборотным капиталом, в конечном счете теряют свою стоимость, пока не обесценятся. Напротив, знание, которое распространяется, приобретается и обменивается, генерирует новое знание.

5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память

Большинство обзоров концепции управления знания (КМ) уделяет внимание только первичной обработке корпоративной информации типа электронной почты, программного обеспечения коллективной работы или гипертекстовых баз данных (например [Wiig, 1996]). Они формируют существенную часть из необходимой, но определенно не достаточной технической инфраструктуры для управления знаниями.

Одним из новых решений по управлению знаниями является понятие корпоративной памяти (corporate memory), которая по аналогии с человеческой памятью позволяет пользоваться предыдущим опытом и избегать повторения ошибок.