8.1.3. “Піраміда” знань
Поле знань можна стратифіцирувати, тобто розглядати на різних рівнях абстракції понять. У “піраміді знань” кожен наступний рівень служить для сходження на нову ступінь узагальнення і поглиблення знань у предметній області.
Якщо спробувати дати математичну інтерпретацію рівнів піраміди знань V = (V1, V2, V3, ..., Vn), те найбільш прозорим є поняття гомоморфізму – відображення деякої системи Е, що зберігає основні операції й основні відносини цієї системи.
8.2. Стратегії одержання знань
При формуванні поля знань ключовим питанням є сам процес отримання знань, коли відбувається перенос компетентності експертів на інженерів по знаннях. Для назви цього процесу в літературі по EС одержало поширення кілька термінів: придбання, видобуток, витяг, отримання, виявлення, формування знань. В англомовній спеціальній літературі в основному використовуються два: acquisition (придбання) і elicitation (виявлення, витяг, установлення).
Витяг знань (knowledqe elicitation) – це процедура взаємодії експерта з джерелом знань, у результаті якої стають явними процес міркувань спеціалістів при ухваленні рішення і структура їхніх представлень про предметну область.
В даний час більшість розроблювачів EС відзначає, що процес витягу знань залишається самим “вузьким” місцем при побудові промислових EС. При цьому їм приходиться практично самостійно розробляти методи витягу, зіштовхуючись з наступними труднощями:
організаційні непогодженості;
невдалий метод витягу, що не збігає зі структурою знань у даній області;
неадекватна модель (мова) для представлення знань.
Можна додати до цього [Гаврилова, Червинская, 1992]:
невміння налагодити контакт з експертом;
термінологічний різнобій;
відсутність цілісної системи знань у результаті витягу тільки“фрагментів”;
спрощення “картини світу” експерта й ін.
Процес витягу знань – це тривала і трудомістка процедура, у якій інженеру по знаннях, озброєному спеціальними знаннями по когнітивній психології, системному аналізу, математичній логіці й ін., необхідно відтворити модель предметної області, якою користаються експерти для прийняття рішення. Часто починаючі розроблювачі ЕС, бажаючи спростити цю процедуру, намагаються підмінити інженера по знаннях самим експертом. З багатьох причин це небажано.
Придбання знань (knowledqe acqusition) – процес наповнення бази знань експертом з використанням спеціалізованих програмних засобів.
Термін формування знань традиційно закріпився за надзвичайно перспективною і активно розвиваючою областю інженерії знань, що займаєтся розробкою моделей, методів і алгоритмів навчання. Вона включає індуктивні моделі формування знань і автоматичного породження гіпотез. Ці моделі дозволяють виявити причинно-наслідкові емпіричні залежності в базах даних з неповною інформацією, що містять структуровані числові і символьні об'єкти (часто в умовах неповноти інформації).
Формування знань (machine learning) – процес аналізу даних і виявлення схованих закономірностей з використанням спеціального математичного апарата і програмних засобів
Традиційно до задач формування знань чи машинного навчання відносяться задачі прогнозування, ідентифікація (синтезу) функцій, розшифрування мов, індуктивного висновку і синтезу з додатковою інформацією.
Навчання на прикладах тісно зв'язано з машинним навчанням. Розходження заключається в тім, що результат навчання в розглянутому тут випадку повинний бути інтерпретований у деякій моделі, у якій, можливо, уже містяться факти і закономірності предметної області, і перетворений у спосіб представлення, що допускає використання результату навчання в базі знань, для моделювання міркувань, для роботи механізму пояснення і т.д., тобто робить результат навчання елементом відповідної технології.
Таким чином, можна виділити три основні стратегії проведення стадії одержання знань при розробці EС (мал. 3.6).
1. З використанням ЕОМ при наявності придатного програмного інструменту, інакше придбання знань.
2. З використанням програм навчання при наявності репрезентативної (тобто досить представницької) вибірки прикладів прийняття рішень у предметній області і відповідних пакетів прикладних програм, інакше формування знань.
3. Без використання обчислювальної техніки шляхом безпосереднього контакту інженера по знанням і джерела знань (будь це эксперт, спеціальна література чи інші джерела), інакше добування знань.
Мал. 3.6. Стратегії одержання знань