Имя материала: Базы знаний интеллектуальных систем

3. Единственные отношения, выявляемые процедурами психосемантики, — это «далеко — близко» по некоторой шкале. Для проектирования и построения баз знаний выявление отношений является на порядок более сложной задачей, чем выявление понятий. Поэтому семантические пространства, полученные в результате шкалирования и кластеризации, должны быть подвергнуты дальнейшей обработке на предмет определения отношений, особенно функциональных и каузальных.

Нельзя ожидать, что эти противоречия могут быть разрешены быстро и безболезненно, в силу того, что математический аппарат, положенный в основу всех пакетов прикладных программ по психосемантике, имеет определенные границы применимости. Однако одним из возможных путей сближения без нарушения чистоты процедуры видится расширение пространства конкретных объектов-стимулов предметной области за счет добавления некоторых абстрактных объектов из мира метафор, которые заставят эксперта-испытуемого выйти за рамки объективности в мир субъективных представлений, которые зачастую в большей степени влияют на его рассуждения и модель принятия решений, чем традиционные правильные взгляды.

Ниже описан подход, разработанный совместно с Воиновым А. В. [Voinov, Gavrilova, 1993; Воинов, Гаврилова, 1994] и позволяющий вывести эксперта за границы традиционной установки и тем самым выявить субъективные, часто скрываемые или скрытые структуры его профессионального опыта.

Большинство результатов, полученных в когнитивной психологии, подтверждают, что у человека (в том числе и у эксперта) формальные знания о мире (в частности, о той предметной области, где он является экспертом) и его личный поведенческий опыт не могут существовать изолированно, они образуют целостную, стабильную структуру. В западной литературе за этой структурой закрепилось название «модель (или картина) мира». Принципиальным свойством модели мира является то, что ее структура не дана человеку — ее носителю — в интроспекции, она работает на существенно латентном, неосознаваемом уровне, зачастую вообще ничем не отмеченном (в символической форме) на поверхности вербального сознания.

Изучение модели мира человека является задачей когнитивной психологии, психосемантики и прочих родственных дисциплин. Что же касается эксперта как объекта пристального внимания инженерии знаний, то здесь одна из проблем, в решении которых может помочь психосемантика, связана с необходимостью (и неизбежностью) отделения опыта эксперта от его объективных знаний в процессе формализации и структурирования последних для экспертных систем.

Строго говоря, невозможно указать ту грань, за которой знания (которые можно формализовать и извлечь) переходят в опыт (то есть в то, что остается уникальной, неотчуждаемой собственностью эксперта). Более корректно, по-видимому, говорить о некой континууме, детальность градации которого может зависеть от конкретной задачи.

Например, можно выделить следующие три уровня:

1. Знания, предназначенные для изложения или доказательства (аргументации), например, на междисциплинарном уровне или для популярной лекции (вербальные).

2. Знания, которые применяются в реальной практике, — знания еще вербализуемые, но уже нерефлектируемые.

3. Собственно опыт, то есть знания, лежащие на наиболее глубоком, неосознаваемом уровне, отвечающие за те решения эксперта, которые внешне (в том числе и для него самого) выглядят как мгновенное озарение или «инсайт», интуитивный творческий акт (интуитивные).

Классическая методика психосемантического эксперимента также не позволяет выделить из его результатов интуитивный уровень. Это видно из самой тестовой процедуры. Просят ли испытуемого оценить сходство-различие стимулов напрямую или же предлагается оценить их соответствие некоторым «конструктам» — в любом случае испытуемый вольно или невольно настраивается на необходимость доказательности своего ответа в терминах объективных свойств стимулов.

Большинство методов извлечения знаний ориентировано на верхние — вербальные или вербализируемые — уровни знания. Необходим косвенный метод, ориентированный на выявление скрытых предпочтений практического опыта или операциональных составляющих опыта. Таким методом может служить метафорический подход. Метафорический подход, впервые описанный с чисто лингвистических позиций [Black, 1962; Ricoeur, 1975], а также с позиций практической психологии [Гордон, 1987], был видоизменен для нужд инженерии знаний. Например, в экспериментах по объективному сравнению языков программирования между собой были также использованы два метафорических «мира» — мир животных и мир транспорта.

В рамках этого подхода удалось экспериментально доказать следующие тезисы:

• метафора работает как фильтр, выделяющий, посредством подбора адекватного объекта сравнения, определенные свойства основного объекта (то есть того, о котором собственно и идет речь). Эти выделяемые свойства имеют существенно операциональный характер, проявляющийся на уровне полиморфизма методов, так как метафора по самой своей сути исключает возможность сравнения объектов по их внутренним, объективным свойствам;

• метафора имеет целью скорее не сообщить что-либо о данном объекте (то есть ответить на вопрос «что это?»), а призвать к определенному отношению к нему, указать на некую парадигму, говорящую о том, как следует вести себя по отношению к данному объекту;

• субъективному сдвигу в отношении к основному объекту (например, к языку программирования) сопутствует также и сдвиг в восприятии объекта сравнения (например, к конкретному животному) в силу вышеуказанной специфики фильтруемых метафорой свойств. Поэтому объект сравнения выступает в метафоре не по своему прямому назначению, то есть это не просто «лев» как представитель фауны, а воплощение силы, ловкости и могущества;

• в том случае, когда метафора сопоставляет не единичные объекты, а некоторые их множества, в которых объекты связаны осмысленными отношениями, пространство объектов сравнения должно быть изоморфно пространству основных объектов по системе указанных отношений.

На эти тезисы опирается предлагаемая модификация классической методики сопоставления объектов, применяемой, например, в оценочной решетке Келли [Kelly, 1955]. При проведении эксперимента была использована система MEDIS [Алексеева, Воинов и др., 1989; Воинов, Гаврилова, 1994]. Эта система позволяет планировать, проводить и обрабатывать данные произвольного психосемантического эксперимента. Помимо классической парадигмы многомерного шкалирования, система MEDIS включает в себя некоторые возможности теста репертуарных решеток. В частности, она позволяет работать со стимулами двух сортов — так называемыми элементами и конструктами (с единственным исключением: конструкты в системе MEDIS — в отличие от классического теста репертуарных решеток — монополярны). Естественно, выбор базового инструментария существенно повлиял на описываемую экспериментальную реализацию методики. В качестве предметной области был выбран мир языков программирования. В пространство базовых понятий (выступавших в методике в качестве элементов) было включено несколько более или менее популярных языков программирования, принадлежащих к следующим классам:

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 |