Лекции - Интеллектуальные системы

Подождите немного. Документ загружается.

Рис.42. Структура познания.

1. Описание и обобщение фактов. Это как бы «сухой остаток»

бесед аналитика с экспертом. Тщательность и полнота ведения

протоколов во время процесса извлечения и пунктуальная

«домашняя работа» над ними – вот залог продуктивного

первого этапа познания.

2. Установление связей и закономерностей. В голове эксперта

связи установлены, хотя часто и не явно; задача инженера –

выявить каркас умозаключений эксперта. Реконструируя

рассуждения эксперта, инженер по знаниям может опираться на

две наиболее популярные теории мышления – логическую и

ассоциативную.

3. Построение идеализированной модели. Для построения модели,

отражающей представление субъекта о предметной области,

необходим специализированный язык, с помощью которого

можно описывать и конструировать те идеализированные

модели мира, которые возникают в процессе мышления.

4. Объяснение и предсказание моделей. Этот завершающий этап

структуры познания является одновременно и частичным

критерием истинности полученного знания.

В заключение перечислим наиболее часто встречающиеся

неудачи, связанные с гносеологическими проблемами инженерии

знаний:

 обрывочность, фрагментность знаний (из-за нарушений

принципа системности или ошибок в выборе фокуса

внимания);

 противоречивость знаний (из-за естественной

противоречивости природы и общества, неполноты

извлеченных знаний, некомпетентности эксперта);

 ошибочная классификация (из-за неправильного определения

числа классов или неточного описания классов);

 ошибочный уровень обобщения (из-за чрезмерной детализации

или обобщенности классов объектов).

.ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ ПОЛУЧЕНИЯ ЗНАНИЙ.

111

Центральной проблемой при создании интеллектуальных

информационных технологий является адекватное отображение

знаний специалиста в памяти компьютера. Это привело к развитию

нового направления в информатике – инженерии знаний, где

определяется соотношение человеческого знания и его

информационного отображения в ЭВМ. Инженерия знаний изучает

и разрабатывает вопросы, связанные с получением знаний, их

анализом и формализацией для дальнейшей реализации в

интеллектуальной системе.

Здесь рассматривается лингвистический аспект извлечения

знаний.

Структура лингвистического аспекта. Поскольку процесс

общения инженера по знаниям и эксперта – это языковое общение,

рассмотрим лингвистический аспект инженерии знаний. Выделим

три слоя важных для инженерии знаний лингвистических проблем

(рис. 43).

1.Проблема общего кода.

Большинство психологов и лингвистов считают, что язык – это

основное средство мышления наряду с другими знаковыми

112

Рис.43. Структура лингвистического аспекта.

Рис. 42. Структура лингвистического аспекта извлечения знаний.

Извле

че-

ние

знани

Лингв

истич

ес-

кий

аспек

Общий код

В. Понятийная

структура

С. Тезаурус

пользователя

системами «внутреннего пользования». Языки, на которых говорят

и размышляют аналитик и эксперт, могут существенно отличаться.

Рассмотрим общий код. Итак, нас интересуют два языка – язык

аналитика, состоящий из трех компонентов:

 терминов предметной области, которые он почерпнул из

специальной литературы в период подготовки;

 общенаучной терминологии из его «теоретического багажа»;

 бытового разговорного языка, которым пользуется аналитик;

и язык эксперта, состоящий:

 из специальной терминологии, принятой в предметной области;

 общенаучной терминологии; бытового языка;

 неологизмов, созданных экспертом во время работы (его

профессиональный жаргон).

Если считать, что бытовой и общенаучный языки у двух

участников общения примерно совпадают, то некоторый общий

язык, или код, который необходимо выработать партнером для

успешного взаимодействия, будет складываться из потоков,

представленных на рис. 43. В дальнейшем этот общий код

преобразуется в некоторую понятийную (семантическую) сеть,

которая является прообразом поля знаний предметной области.

Выработка общего кода начинается с выписывания

аналитиком всех терминов, употребляемых экспертом, и уточнения

их смысла. Фактически это составление словаря предметной

113

Рис.44. Схема получения общего кода.

Бытовой

язык

Специальные

термины из

литературы

Специальн

ая

терминоло

гия

эксперта

Общий

код

Общенаучны

е термины

Инжене

р по

знаниям

Экспе

рт

области. Затем следуют группировка терминов и выбор синонимов

(слов, означающих одно и то же). Разработка общего кода

заканчивается составлением словаря терминов предметной области

с предварительной группировкой их по смыслу, то есть по

понятийной близости.

2.Понятийная структура.

Большинство специалистов по искусственному интеллекту и

когнитивной психологии считают, что основная особенность

естественного интеллекта и, в частности, памяти – это связанность

всех понятий в некоторую сеть. Поэтому для разработки базы

знаний нужен не словарь, а энциклопедия, в которой все термины

объяснены в словарных статьях со ссылками на другие термины.

Таким образом, лингвистическая работа инженера по

знаниям на данном слое проблем заключается в построении таких

связанных фрагментов с помощью «сливания» терминов. При

тщательной работе аналитика и эксперта в понятийных структурах

начинает проглядывать иерархия понятий, что в общем согласуется

с результатами когнитивной психологии.

3.Словарь пользователя.

Лингвистические результаты, соотнесенные со слоями

общего кода и понятийной структуры, направлены на создание

адекватной базы знаний. Однако не следует забывать, что

профессиональный уровень конечного пользователя может не

позволить ему применить специальный язык предметной области в

полном объеме. Для разработки пользовательского интерфейса

необходима дополнительная доработка словаря общего кода с

поправкой на доступность и «прозрачность» системы.

В заключение перечислим характерные лингвистические

неудачи, подстерегающие начинающего инженера по знаниям:

 разговор на разных языках;

 несоотнесение с контекстом и неадекватная интерпретация

терминов;

 отсутствие отличий между общим кодом и языком

пользователя.

Контрольные вопросы:

114

1. Что составляет структуру психологического аспекта

приобретения знаний?

2. Что изучает «гносеология»?

3. Почему говорят, что инженерия знаний дважды

гносеологична?

4. Что составляет критерии научного познания .

5. Чем отличается общий код от понятийной структуры?

6. Что необходимо учитывать при разработке

пользовательского интерфейса

115

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ЭС.

История развития ЭС отражает тенденции развития:

1. Первый тип ЭС – это ЭС, предназначенные для решения хорошо

структурированных задач, требующих небольшого объема эмпи-

рических знаний. Основаны на личностных знаниях и

профессиональном опыте эксперта.

2. Другой тип ЭС – это так называемые «оболочки ЭС». Это мета-

системы, предназначенные для приобретения знаний из внешней

среды. Основой оболочки выступает архитектура «готовый меха-

низм» вывода и «пустая база знаний». Приобретение знаний под-

держивают сервисные программы – редактор БЗ, средства отладки,

трассировки.

3. Гибридные ЭС и ЭС реального времени. Их главный признак –

использование ЭС как методологического средства для информа-

ционного дизайна, цель которого состоит в создании больших

систем обработки информации. По сути дела – это не ЭС. ЭС – это

лишь элемент, интеллектуальный интерфейс во всей системе

управления БЗ, интеллектуальных пакетов прикладных программ.

4. Сети ЭС. Их отличительная черта – в связывании нескольких ЭС,

когда решение одной из них выступает как исходные данные для

другой ЭС. Они эффективны, когда решаются задачи в условиях

распределенной обработанной информации. Например, для иден-

тификации многокомпонентных материалов, где сеть сопряжена с

лабораторным оборудованием.

Успехи в разработке компьютерной аппаратуры существенно

способствовали распространению экспертных систем, а также сде-

лали возможным производство интегральных ЭС. Это системы, ап-

паратно реализованные в виде микропроцессов. В интегральной

ЭС не нужно различать саму ЭС, язык, на котором ЭС написана, и

компьютер. Они вместе называются интеллектуальными

системами. Эти системы выполняют такие задачи, как наблюдение

и управление оборудованием, обнаружение и диагностика его

116

неисправностей, помощь в исправлении и планировании

ремонтных работ.

Новая область приложения – ЭС для юристов. Они

используются в таких областях, как:

 Составление документов.

 Интерпретация и прогноз по изменениям в законодательстве.

 Планирование и наблюдение за состоянием юридических

знаний.

 Ведение исковых дел. Организует информацию о данном деле,

оценивает стоимость иска и предлагает стратегию и тактику

переговоров и закрытия дела.

Перспективными также являются следующие направления:

1. Разработки ЭС на основе логических языков программирования

в рамках создания ЭВМ 5 поколения.

2. Расширение возможностей ЭС в отношении применения

знаний, отличных от простых эмпирических ассоциаций, и

разработка архитектур ЭВМ, способных манипулировать

такими знаниями.

3. Совершенствования ЭС связаных с расширением диапазона

когнитивных возможностей. Традиционные ЭС – решатели

задач. Подсистемы объяснения развиты слабо. Поэтому

разработка средств объяснений – цель этого направления.

4. Разработка основ ЭС по распознаванию речи, то есть

расширение источников получения знаний.

117

ЛИТЕРАТУРА

1. Руководство по экспертным системам. Под. ред. Уотерман Д.-

М.: Мир, 1989.

2. Экспертные системы. Под ред. Форсайта- М.: Радио, 1987.

3. Осуга С. Обработка знаний- М.: Мир, 1989

4. Х.Узно, М. Исидзука. Представление и использование знаний-

М., 1989.

5. Принципы искусственного интеллекта-М.: Радио, 1987.

6. Хейс-Рот, Уотерман. Построение экспертных систем- М.: Мир,

1987.

7. Томпсон З. Анатомия экспертных систем- М.: Мир 1987.

8. Экспертные системы - концепции и примеры, ФиС, 1987.

9. Эндрю А. Искусственный интеллект- М.: Мир, 1985.

10. Информатика. Под. ред. Макаровой Н.В. М.: Финансы и

статистика, 2001

118

119