Вопрос 24 Стратегии получения знаний

Извлечением знаний называют процесс получения знаний от экспертов. Извлечение знаний — сложная и трудоемкая процедура, в результате которой инженеру по знаниям (когнитологу, аналитику) необходимо создать собственную модель предметной области на основе информации, полученной от экспертов. Попытки получить знания, необходимые для разработки интеллектуальной  информационной системы, непосредственно от экспертов и обойтись без когнитологов обычно не приводят к успеху, так как в этом случае предъявляются очень высокие требования к эксперту, который, являясь специалистом в предметной области, будет вынужден приобрести квалификацию инженера по знаниям. Кроме того, существует еще несколько причин, вызывающих необходимость участия аналитиков в процессах извлечения знаний, а именно:

• лучшим способом для вербализации знаний эксперта является диалог;

• опытный аналитик, вооруженный современной методологией системного анализа, может помочь эксперту в структуризации знаний предметной области;

• инженер по знаниям помогает эксперту осознать «скрытые» знания, предлагая ему установить причинно-следственные связи (а также связи другой природы) на множестве выделенных понятий.

Успех на этапе извлечения знаний во многом зависит от квалификации аналитика, который должен иметь образование, включающее знания из разных областей, в том числе из когнитивной психологии, системного анализа, математической логики, искусственного интеллекта и т.д.

Как правило, каждый когнитолог сам изобретает язык для описания полученных от эксперта знаний путем пополнения сложившегося языка конкретной науки специальными терминами и знаками. Стандарта таких языков пока не существует. Тем не менее, желательно, чтобы такие языки были понятными и содержали как можно меньше неточностей. Разработка языков инженерии знаний ведется в различных направлениях, в частности известны языки-классификации, логико-конструктивные языки, структурно-логические и др. Перспективный подход к созданию подобных языков открывает семиотика — наука о знаковых системах. Классическая семиотика является чисто гуманитарной наукой, основные интересы которой сосредоточены в области культуры человеческого поведения, искусства и языка. Область исследований прикладной семиотики связана с применением знаковых систем для представления и обработки знаний в практических приложениях искусственного интеллекта.

 

Процессы извлечения знаний рассматривают в трех основных аспектах: психологическом, лингвистическом и гносеологическом.

Психологический аспект. Это самый важный из всех аспектов, так как извлечение знаний происходит в процессе общения когнитологов с экспертами, где психология играет доминирующую роль.

Процесс извлечения знаний для интеллектуальных систем необходимо организовать не как однонаправленный процесс передачи сообщений от эксперта аналитику, а как совместный поиск истины.

В процессе разговорного общения много информации теряется, поэтому важной проблемой является увеличение информативности общения аналитика и эксперта за счет использования методик, выработанных в психологии.

Модель общения включает участников общения, средства общения и предмет общения (знания). В соответствии с этими компонентами выделяются три слоя психологических проблем: контактный, процедурный, когнитивный.

Степень информативности общения аналитика и эксперта на уровне контактного слоя зависит в основном от пола, возраста, темперамента личности и мотивации участников общения. Установлено, что хорошие результаты дают гетерогенные пары (мужчина/женщина) и соотношение возрастов:

5<(В_э-В_а)<20,

где В_э, - возраст эксперта;

B_a -  возраст аналитика.

 

Желательно, чтобы участники процесса общения обладали такими качествами, как доброжелательность, хорошая память, внимание, наблюдательность, воображение, впечатлительность, собранность, настойчивость, общительность и находчивость.

В рамках контактного слоя наиболее предпочтительными из четырех классических типов темперамента являются сангвиники и холерики.

Параметры процедурного слоя обеспечивают эффективность извлечения знаний. К этим параметрам относятся: ситуация общения (место, время, продолжительность); оборудование (вспомогательные средства, освещенность, мебель); профессиональные приемы (темп, стиль, методы и др,). Для повышения эффективности процесса извлечения знаний инженер по знаниям должен подобрать значимые для эксперта стимулы, поскольку последний передает аналитику один из самых ценных ресурсов — знания.

Когнитивный слой связан с изучением семантического пространства памяти эксперта и с воссозданием его понятийной структуры и модели рассуждений. Когнитивный слой характеризуется когнитивным стилем и семантической репрезентативностью.

Под когнитивным стилем человека понимается специфическая совокупность критериев, используемых им в процессе познания мира для решения различных задач. Когнитивный стиль — это система средств и индивидуальных приемов, к которым прибегает человек для организации своей деятельности, обеспечивающей достижение желаемых результатов. Для повышения эффективности извлечения знаний целесообразно подбирать экспертов и аналитиков, обладающих вполне определенными характеристиками когнитивного стиля. Наиболее важными из них являются следующие: поленезависимость (независимость от шумового поля), импульсивность — рефлексивность, жесткость — гибкость, когнитивная эквивалентность.

Желательно, чтобы и аналитики, и эксперты обладали следующими когнитивными характеристиками:

• • высокой поленезависимостью, которая подразумевает способность выделять главные аспекты рассматриваемой проблемы и отбрасывать все лишнее, что не относится к поставленной задаче. Это качество желательно иметь и аналитику, и эксперту, однако следует учитывать тот факт, что полезависимые люди более контактны и склонны к общению;

• • рефлексивностью, характеризующей склонность к рассудительности и самоанализу (в то время как импульсивность характеризуется быстрым, зачастую недостаточно обоснованным принятием решений);

• • когнитивной эквивалентностью, определяющей способность человека к различению понятий и разбиению их на классы и подклассы;

• • эксперты – устойчивостью представлений, т. е. жесткостью структуры восприятия, а аналитики – гибкостью, т. е. умением легко приспосабливаться к новой обстановке.

Для эффективного построения ИИС инженер по знаниям должен владеть специальными неформальными методами и математическим аппаратом, позволяющими ему воссоздавать полученные от эксперта знания с помощью различных моделей, например, таких, как продукционная или фреймовая. Не навязывая эксперту какой-либо модели, аналитик должен подобрать средства представления знаний, имеющие максимально высокую семантическую репрезентативность.

Лингвистический аспект. Актуальность исследования этого аспекта определяется тем, что язык является основным средством общения в процессе извлечения знаний. В области лингвистических проблем наиболее важными являются понятия: общий код, понятийная структура, словарь пользователя.

Общим кодом называют специальный промежуточный язык общения между экспертом и инженером по знаниям. Этот язык включает совокупность общенаучных и специальных понятий из профессиональной литературы, элементов базового языка, неологизмов и т.п.. Общий код позволяет преодолеть языковой барьер в процессе общения когнитологов с экспертами. Выработка общего кода для партнеров осуществляется в соответствии с информационными потоками.

В дальнейшем общий код преобразуется в понятийную структуру, или семантическую сеть, которая связывает понятия, хранящиеся в памяти человека. Выявление отношений между элементами знаний, представленных понятиями, является одной из самых сложных проблем в процессах извлечения знаний. Хорошо известно, что естественные знания человека представляют собой связанные структуры, а не разрозненные фрагменты. Однако до настоящего времени при разработке БЗ учитывается весьма ограниченный набор связей между понятиями, в то время как в действительности существует большое разнообразие таких отношений. Д.А.Поспелов выделяет более 200 базовых видов отношений между понятиями. Такое многообразие делает невозможным однозначное определение набора признаков, описывающих конкретное понятие, и, как следствие, однозначную классификацию понятий. Очевидно, сложность данной проблемы является главной причиной того, что на сегодняшний день отсутствуют надежные методики формирования понятийных структур.

Тем не менее, построение той или иной иерархии понятий входит в задачи концептуального анализа структуры знаний любой предметной области. В последнее время в искусственном интеллекте стал широко употребляться термин онтология, имеющий многозначную интерпретацию, в частности в [5] приводятся следующие его определения.