Имя материала: Базы знаний интеллектуальных систем

• установить соответствие между набором полей базы данных и множеством элементов декларативной компоненты базы знаний;

• выполнить преобразование результата работы алгоритма обучения в способ представления, поддерживаемый программными средствами интеллектуальной системы.

Помимо перечисленных существуют также и другие стратегии получения знаний, например, в случае обучения на примерах (case-based reasoning), когда источник знаний — это множество примеров предметной области [Осипов, 1997; Попов, Фоминых, Кисель, 1996]. Обучение на основе примеров (прецедентов) включает настройку алгоритма распознавания на задачу посредством предъявления примеров, классификация которых известна [Ибер-ла, 1980].

Обучение на примерах тесно связано с машинным обучением. Различие заключается в том, что результат обучения в рассматриваемом здесь случае должен быть интерпретирован в некоторой модели, в которой, возможно, уже содержатся факты и закономерности предметной области, и преобразован в способ представления, который допускает использование результата обучения в базе знаний, для моделирования рассуждений, для работы механизма объяснения и т. д., то есть делает результат обучения элементом соответствующей технологии.

Например, в системе INDUCE [Коов и др., 1988] порождается непротиворечивое описание некоторого класса объектов по множествам примеров и контр-примеров данного класса. В качестве языка представления используется язык перемен-но-значной логики первого порядка (вариант языка многозначной логики первого порядка).

Следует отметить также появление двух новых «флагов» в стане сторонников методов машинного обучения — это data mining и knowledge discovery. Оба подхода базируются на анализе данных и поиске закономерностей.

Таким образом, можно выделить три основные стратегии проведения стадии получения знаний при разработке ЭС (рис. 3.6).

 

 

Рис. 3.6. Стратегии получения знаний

 

1. С использованием ЭВМ при наличии подходящего программного инструментария, иначе приобретение знаний.

2. С использованием программ обучения при наличии репрезентативной (то есть достаточно представительной) выборки примеров принятия решений в предметной области и соответствующих пакетов прикладных программ, иначе формирование знаний.

3. Без использования вычислительной техники путем непосредственного контакта инженера по знаниям и источника знаний (будь то эксперт, специальная литература или другие источники), иначе извлечение знаний.

В учебнике подробно будут рассматриваться процессы извлечения и приобретения знаний, так как на современном этапе разработки ЭС эти стратегии являются наиболее эффективными и перспективными. Формирование знаний, тяготеющее в большей степени к области machine learning, то есть индуктивному обучению, основываясь на хорошо исследованном аппарате распознавания образов [Гаек, Гавранек, 1983] и обнаружения сходства объектов [Гусакова, Финн, 1987], выходит за рамки данного учебника. Также вне этой книги остались вопросы формирования знаний из данных (data mining, knowledge discovery) и др.

 

3.3. Теоретические аспекты извлечения

         знаний

 

Поскольку основной проблемой инженерии знаний является процесс извлечения знаний, инженеру по знаниям необходимо четко понимать природу и особенности этих процессов. Для того чтобы разобраться в природе извлечения знаний, выделим три основных аспекта этой процедуры (рис. 3.7):

А = {А1, А2, A3} = {психологический, лингвистический, гносеологический}.

       

 

Рис. 3.7. Теоретические аспекты инженерии знаний

 

3.3.1. Психологический аспект

 

Из трех аспектов извлечения знаний психологический — А1 — является ведущим, поскольку он определяет успешность и эффективность взаимодействия инженера по знаниям (аналитика) с основным источником знаний — экспертом-профессионалом. Психологический аспект выделяется еще и потому, что извлечение знаний происходит чаще всего в процессе непосредственного общения разработчиков системы. А в общении психология является доминантной.

Общение, или коммуникация (от лат. communicatio — связь), — это междисциплинарное понятие, обозначающее все формы непосредственных контактов между людьми — от дружеских до деловых. Оно широко исследуется в психологии, философии, социологии, этологии, лингвистике, семиотике и других науках. Существует несколько десятков теорий общения, и единственное, в чем сходятся все авторы, — это сложность, многоплановость процедуры общения. Подчеркивается, что общение — не просто однонаправленный процесс передачи сообщений и не двухтактный обмен порциями сведений, а нерасчлененный процесс циркуляции информации, то есть совместный поиск истины [Каган, 1988] (рис. 3.8).

 

Рис. 3.8. Структура процесса общения

Итак, общение есть процесс выработки новой информации, общей для общающихся людей и рождающей их общность. И хотя общение — первый вид деятельности, которым овладевает человек в онтогенезе, по-настоящему владеют культурой и наукой общения единицы.

Можно выделить четыре основных уровня-общения [Сагатовский, 1980].

1. Уровень манипулирования, когда один субъект рассматривает другого как средство или помеху по отношению к проекту своей деятельности.

2. Уровень «рефлексивной игры», когда в процессе своей деятельности человек учитывает «контрпроект» другого субъекта, но не признает за ним самоценность и стремится к «выигрышу», к реализации своего проекта.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 |