4.6.2. Имитация консультаций

Этот метод реализован в системе АРИАДНА [Моргоев, 1988]. В основе этого ме­тода - многократное решение экспертом проблемы классификации в режиме последовательной вопросно-ответной консультации «клиент - эксперт». При этом роль клиента моделируется всеми участниками работы, а эксперт выполня­ет функции, близкие к его профессиональной консультативной деятельности.

С появлением персональных компьютеров связано появление игр эксперта с компьютером [Андриенко Г., Андриенко Н., 1992]. В системе ЭСКИЗ реализо­ван набор игр для приобретения знаний, являющихся той или иной модифика­цией принципа репертуарных решеток. Например, в игре «Регата» объектами, для которых эксперт должен указать различающие признаки, являются яхты. В ходе гонок яхты должны проходить в пролеты мостов; в один и тот же пролет проходят яхты, соответствующие сходным по какому-либо атрибуту объектам.

Рассмотренные выше системы поддержки процессов приобретения знаний, как правило, ориентированы на отдельные фазы всего технологического цикла. В связи с вышесказанным интересно хотя бы кратко рассмотреть интегрирован­ные средства поддержки определенных методологий.

4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний

Интегрированная среда приобретения знаний AQUINAS [Boose, Bradshaw, Sche­ma, 1988] представляет собой набор программных средств для извлечения экс­пертных знаний различных типов различными методами. В состав AQUINAS входят:

• система Dialog Manager для помощи новичкам в работе с AQUINAS;

• система ETS для извлечения и анализа репертуарных решеток с последующим преобразованием их в базу продукционных правил;

• средства конструирования различных иерархических структур знаний;

• средства извлечения, представления и использования неточных знаний;

• средства тестирования и коррекции БЗ;

• средства, позволяющие эксперту оценивать конструкторы по наиболее подхо­дящим шкалам;

• средства работы с несколькими экспертами;

• средства автоматического пополнения и коррекции БЗ.

Dialog Manager представляет собой ЭС, специально созданную для того, чтобы консультировать эксперта о возможностях, представляемых AQUINAS, и руко­водить экспертом при работе с AQUINAS. Возможны три режима взаимодей­ствия с Dialog Manager:

• автоматический, при котором Dialog Manager полностью берет на себя руко­водство процессом извлечения знаний;

• ассистирующий, при котором хотя эксперту и даются рекомендации относи­тельно его дальнейших действий, но он может им не следовать;

• режим наблюдения за действиями эксперта и сохранения истории.

Выбрав автоматический или ассистирующий режим, эксперт должен выбрать степень подробности подсказок и объяснений, даваемых системой («полностью», «на среднем уровне», «кратко»).

В БЗ Dialog Manager имеются эвристики, которые позволяют этой системе при накоплении экспертом достаточного опыта перейти от автоматического режима к ассистирующему. Dialog Manager информирует эксперта о переключении ре­жимов. Работая в ассистирующем режиме, Dialog Manager оставляет за экспер­том выбор деятельности, но на основе своих эвристик рекомендует наиболее подходящую. В частности, если Dialog Manager считает, что эксперту следует заняться анализом БЗ, то в рекомендации обычно указывается, какой именно аспект нуждается в анализе. Так, эксперту может быть рекомендовано обратить­ся либо к процедурам анализа сходства элементов (конструкторов), либо к про­цедурам кластеризации элементов (конструкторов), либо к разбиению исходной решетки на несколько иерархически связанных.

Интегрированная среда приобретения знаний KITTEN (Knowledge Initiation & transfer Tools for Experts and Novices) [Show, Woodward, 1988], подобно AQUI­NAS, основана на построении и анализе репертуарных решеток. Отличие KIT­TEN от AQUINAS заключается в том, что в KITTEN обеспечивается извлечение элементов и конструкторов из текстов, а кроме того, имеются процедуры, анали­зирующие примеры решения задач экспертом и генерирующие по ним продук­ционные правила. Продукционные правила, порождаемые из примеров и реше­ток, могут быть загружены в БЗ оболочки NEXPERT, с помощью которой про­водится тестирование БЗ.

Завершая обзор прямых методов приобретения знаний, суммируем проблемы, которые этими методами не решаются:

• эти методы не устраняют посредника между системой и экспертом;

• автономное использование описанных методов не решает таких проблем ин­женерии знаний, как устранение «пробелов» в знаниях, выявление «глубин­ных», невербальных знаний; сохраняется большая «время-емкость» и субъек­тивность интервью;

• фаза приобретения знаний идеологически и теоретически не связывается со следующими фазами инженерии знаний.