Имя материала: Базы знаний интеллектуальных систем

 

Подпись: Алгоритм «ОСА-гипер»
1. Сформулировать цель и собрать от экспертов всю доступную информацию.
2. Определить количество страт N, подлежащих формированию.
3. Из информации, полученной от экспертов и из литературы, выбрать все значимые основные объекты и понятия {А} и разместить их по стратам, сформировав опорные метаузлы ГТ структуры.
4. Детализировать концепты, пользуясь нисходящей концепцией (top-down).
5. Образовать метапонятия по концепции (bottom-up).
6. Исключить повторы, избыточность и синонимию.
7. Обсудить понятия, не вошедшие в структуру ГТ с экспертом и включить их или исключить.
8. Выявить основные отношения {R} и спроектировать эскиз ГТ структуры.
9. Провести обследование потенциальных пользователей с целью выявления их когнитивных представлений о данной ПО, а также формирования модели пользователя.
10. Привести в соответствие эскиз ГТ и представления пользователя.
11. Сформировать ряд сценариев обхода ГТ с целью упрощения навигации и учета необходимых сценарных связей и включить их в структуру.

Данный алгоритм выявляет канонический или основной сценарий, альтернативные сценарии формируются на основании либо иного опыта преподавания, либо с учетом категории пользователей.

Последовательное применение данного подхода и визуальных методов проектирования позволило сформировать ГРАФИТ-технологию и реализовать ее в ряде программных продуктов ВИКОНТ (ВИзуальный Конструктор Онтологии), ПЕГАС (ПроЕктирование Гипер-Активных Схем) [Гаврилова и др., 1998-2000] (рис. 5.11).

При разработке гипермедиа-приложений необходимо также учитывать фактор сбалансированности звуковых и видеоузлов опорной ГТструктуры, то есть аудио- и видеофрагменты должны равномерно распределяться на сети. Для этого в технологию ГРАФИТ введено понятие «раскраски» узлов, что позволяет наглядно оценить сбалансированность сети по аудио- и видеонагрузке. Алгоритм «ОСА-гипер» учитывает необходимость анализа не только исходной информации, но и навигационных возможностей:

• перемещение на экран назад;

• возврат к началу;

• возврат к началу секции;

• просмотр структуры;

• озвучивание экрана;

• включение видео;

• помощь;

• перемещение на экран вперед.

 

 

Рис. 5.11. ГРАФИТ-технология визуального проектирования ГТ

 

Особенно ценно в реализации графической навигации то, что в произвольный момент пользователь может посмотреть структуру сценария и понять, в каком месте он сейчас находится.

Данный подход использован при создании ГТ АОС в области инженерии знаний для систем дистанционного обучения (Gavrilova, Stash, Udaltsov, 1998). Системы обучения в области ИИ имеют пока небольшую историю, хотя при отсутствии учебников по данным дисциплинам эти электронные учебники особенно необходимы. Известны лишь единичные работы в нашей стране и за рубежом — «База знаний для разработчиков ЭС» [Молокова, Уварова, 1992] и KARTT (Knowledge Acquisition Research and Teaching Tool) [Liebovitz, Bland, 1994].

При проектировании любой ГТ структуры нетривиальной задачей является выделение «опорных» концептов — вопрос, практически не освещенный в литературе. В работе [Гаврилова, Червинская, 1993] представлен обзор различных методов извлечения знаний, частично включающих и исследования по выявлению значимых концептов. Можно предложить использовать для этой цели методы многомерного шкалирования, позволяющие выявлять структуру индивидуальных ментальных пространств, анализируя попарные связи понятий предметной области (см. п. 5.1).

Эти методы использовались и ранее для изучения семантических пространств памяти [Терехина, 1988; Петренко, 1988; Cook, 1985], однако можно использовать новый подход, ориентированный на анализ не только осей ментальных пространств с выявлением соответствующих конструктов, но и точек сгущения понятий, называемых «аттракторами» для выявления метапонятий или концептов.

В дальнейшем эти концепты образуют узлы {А} релевантной ГТ структуры, которую можно фактически трактовать как модель пользователя UM (user model):

UM = {A, R}.

 

Более широкие исследования [Voinov, Gavrilova, 1993; Воинов, Гаврилова, 1994] показали, что психосемантические методики (см. п. 5.1), обогащенные новыми элементами (использование метафорических планов), могут способствовать выявлению имплицитных структур знаний, не поддающихся выявлению другими методами.

Использование UM как гиперструктуры в гипертекстовых АОС позволяет создавать «гибкие» релевантные сценарии, ориентированные на когнитивные особенности определенных групп пользователей. Последнее замечание можно также отнести к разработке систем гипермедиа. Очевидно, что глубокое и конструктивное изучение человеческого фактора в области computer science может существенно раздвинуть ограничения современных интеллектуальных и обучающих систем.

 

 

Программный инструментарий

разработки систем, основанных

на знаниях

 

¨ Технологии разработки программного обеспечения — цели, принципы, парадигмы

¨  Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем

¨  Языки программирования для ИИ и языки представления знаний

¨  Инструментальные пакеты для ИИ

¨  WorkBench-системы

 

6.1. Технологии разработки программного

 обеспечения — цели, принципы, парадигмы

 

6.1.1. Основные понятия процесса

разработки программного обеспечения (ПО)

 

Подпись: Под технологией программирования понимается [Брукс, 1979] совокупность знаний о способах и средствах дости-жения целей в области программного обеспечения ЭВМ, в том числе и таких, которые ранее никем не достигались.Как известно, технология (от греческого технос — мастерство, логос — слово, наука) — это наука о мастерстве.

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 |