
- •1. Введение в интеллектуальные системы.................................................................7
- •2. Разработка систем, основанных на знаниях ........................................................36
- •3. Теоретические аспекты инженерии знаний..........................................................55
- •4. Технологии инженерии знаний.............................................................................. 95
- •5. Новые тенденции и прикладные аспекты
- •6. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях............................................................................................................................194
- •7. Пример разработки системы, основанной на знаниях ................................….226
- •8. Представление данных и знаний в Интернете...................................................257
- •9. Интеллектуальные Интернет-технологии..........................................................300
- •1. Введение в интеллектуальные системы
- •1.1. Краткая история искусственного интеллекта
- •1.1.1. Предыстория
- •1.1.2. Зарождение нейрокибернетики
- •1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ии
- •1.1.4. История искусственного интеллекта в России
- •1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
- •1.2.1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems)
- •1.2.2. Программное обеспечение систем ии (software engineering for Al)
- •1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing)
- •1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)
- •1.2.5. Обучение и самообучение (machine learning)
- •1.2.6. Распознавание образов (pattern recognition)
- •1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures)
- •1.2.8. Игры и машинное творчество
- •1.2.9. Другие направления
- •1.3. Представление знаний и вывод на знаниях
- •1.3.1. Данные и знания
- •1.3.2. Модели представления знаний
- •1.3.3. Вывод на знаниях
- •1.4. Нечеткие знания
- •1.4.1. Основы теории нечетких множеств
- •123456789 10 Рис. 1.7. Формирование нечетких множеств
- •1.4.2. Операции с нечеткими знаниями
- •1.5. Прикладные интеллектуальные системы
- •2. Разработка систем, основанных на знаниях
- •2.1. Введение в экспертные системы. Определение и структура
- •2.2. Классификация систем, основанных на знаниях
- •2.2.1. Классификация по решаемой задаче
- •2.2.2. Классификация по связи с реальным временем
- •2.2.3. Классификация по типу эвм
- •2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами
- •2.3. Коллектив разработчиков
- •2.4. Технология проектирования и разработки
- •2.4.1. Проблемы разработки промышленных эс
- •2.4.2. Выбор подходящей проблемы
- •2.4.3. Технология быстрого прототипирования
- •2.4.4. Развитие прототипа до промышленной эс
- •2.4.5. Оценка системы
- •2.4.6. Стыковка системы
- •2.4.7. Поддержка системы
- •3. Теоретические аспекты инженерии знаний
- •3.1. Поле знаний
- •3.1.1. О языке описания поля знаний
- •3.1.2. Семиотическая модель поля знаний
- •3.1.3. «Пирамида» знаний
- •3.2. Стратегии получения знаний
- •3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний
- •3.3.1. Психологический аспект
- •3.3.2. Лингвистический аспект
- •3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний
- •3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний
- •3.4.1. Историческая справка
- •3.4.2. Иерархический подход
- •3.4.3. Традиционные методологии структурирования
- •3.4.4. Объектно-структурный подход (осп)
- •4. Технологии инженерии знаний
- •4.1. Классификация методов практического извлечения знаний
- •4.2. Коммуникативные методы
- •4.2.1. Пассивные методы
- •4.2.2. Активные индивидуальные методы
- •4.2.3. Активные групповые методы
- •4.3. Текстологические методы
- •4.4. Простейшие методы структурирования
- •4.4.1. Алгоритм для «чайников»
- •4.4.2. Специальные методы структурирования
- •4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний
- •4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний
- •4.5.2. Современное состояние
- •4.6. Примеры методов и систем приобретения знаний
- •4.6.1. Автоматизированное структурированное интервью
- •4.6.2. Имитация консультаций
- •4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний
- •4.6.4. Приобретение знаний из текстов
- •5. Новые тенденции и прикладные аспекты инженерии знаний
- •5.1. Латентные структуры знаний и психосемантика
- •5.1.1. Семантические пространства
- •5.1.2. Методы многомерного шкалирования
- •5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний
- •5.2. Метод репертуарных решеток
- •5.2.1. Основные понятия
- •5.2.2. Методы выявления конструктов Метод минимального контекста
- •5.2.3. Анализ репертуарных решеток
- •5.2.4. Автоматизированные методы
- •5.3. Управление знаниями
- •5.3.1. Что такое «управление знаниями»
- •5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память
- •5.3.3. Системы omis
- •5.3.4. Особенности разработки omis
- •5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания
- •5.4.1. От понятийных карт к семантическим сетям
- •5.4.2. База знаний как познавательный инструмент
- •5.5. Проектирование гипермедиа бд и адаптивных обучающих систем
- •5.5.1. Гипертекстовые системы
- •5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа
- •5.5.3. На пути к адаптивным обучающим системам
- •6. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
- •6.1. Технологии разработки программного обеспечения - цели, принципы, парадигмы
- •6.1.1. Основные понятия процесса разработки программного обеспечения (по)
- •6.1.2. Модели процесса разработки по
- •6.1.3. Инструментальные средства поддержки разработки систем по
- •6.2. Методологии создания и модели
- •6.3. Языки программирования для ии и языки представления знаний
- •6.4. Инструментальные пакеты для ии
- •6.5. WorkBench-системы
- •7. Пример разработки системы, основанной на знаниях
- •7.1. Продукционно-фреймовый япз pilot/2
- •7.1.1. Структура пилот-программ и управление выводом
- •7.1.2. Декларативное представление данных и знаний
- •7.1.3. Процедурные средства языка
- •7.2. Психодиагностика – пример предметной области для построения экспертных систем
- •7.2.1. Особенности предметной области
- •7.2.2. Батарея психодиагностических эс «Ориентир»
- •7.3. Разработка и реализация
- •7.3.1. Архитектура системы и ее база знаний
- •7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых
- •7.3.3. Вывод портретов и генерация их текстовых представлений
- •7.3.4. Помощь и объяснения в эс «Cattell»
- •8. Представление данных и знаний в Интернете
- •8.1. Язык html и представление знаний 8.1.1. Историческая справка
- •8.1.2. Html - язык гипертекстовой разметки Интернет-документов
- •8.1.3. Возможности представления знаний на базе языка html
- •8.2. Онтологии и онтологические системы
- •8.2.1. Основные определения
- •8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы
- •8.2.3. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологий
- •8.2.4. Примеры онтологий
- •8.3. Системы и средства представления онтологических знаний
- •8.3.1. Основные подходы
- •8.3.2. Инициатива (ка)2 и инструментарий Ontobroker
- •Средства спецификации онтологий в проекте Ontobroker
- •Формализм запросов
- •Формализм представления и машина вывода
- •Аннотация Web-страниц онтологической информацией
- •8.3.3. Проект shoe - спецификация онтологий и инструментарий Общая характеристика проекта
- •Спецификации онтологий и инструментарий shoe
- •Формализм представления и машина вывода
- •Аннотация Web-документов на базе онтологии
- •Формализм запросов
- •8.3.4. Другие подходы и тенденции
- •9. Интеллектуальные Интернет-технологии
- •9.1. Программные агенты и мультиагентные системы
- •9.1.1. Историческая справка
- •9.1.2. Основные понятия
- •9.2. Проектирование и реализация агентов и мультиагентных систем
- •9.2.1. Общие вопросы проектирования агентов и mac
- •9.2.2. Инструментарий AgentBuilder
- •9.2.3. Система Bee-gent
- •9.3. Информационный поиск в среде Интернет
- •9.3.1. Машины поиска
- •9.3.2. Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
- •9.3.3. Системы интеллектуальных поисковых агентов
- •Autonomy и Web compass - системы интеллектуального поиска и обработки информации
- •Проект системы marri
- •Прототип системы OntoSeek
- •(Onto)2 - агент поиска и выбора онтологий
5.2. Метод репертуарных решеток
5.2.1. Основные понятия
Среди методов когнитивной психологии - науки, изучающей то, как человек познает и воспринимает мир, других людей и самого себя, как формируется целостная система представлений и отношений конкретного человека, особое место занимает такой метод личностной психодиагностики, как метод репертуарных решеток («repertory grid»).
Впервые метод был сформулирован автором теории личностных конструктов Джорджем Келли в 1955 г. Чем шире набор личностных конструктов у субъекта, тем более многомерным, дифференцированным является образ мира, человека, других явлений и предметов, то есть тем выше его когнитивная сложность [Гаврилова, 1988].
Репертуарная решетка представляет собой матрицу, которая заполняется либо самим испытуемым, либо экспериментатором в процессе обследования или беседы. Столбцу матрицы соответствует определенная группа объектов, или, иначе, элементов. В качестве объектов могут выступать люди, предметы, понятия, отношения, звуки, цвета - все, что интересует психодиагноста. Строки матрицы представляют собой конструкты - биполярные признаки, параметры, шкалы, альтернативные противоположные отношения или способы поведения.
Конструкты либо задаются исследователем, либо выявляются у испытуемого с помощью специальных приемов и процедур выявления. Вводя понятие конструкта, Келли объединяет две функции: функцию обобщения (установления сходства) и функцию противопоставления. Он предлагает несколько определений понятия «конструкт». Одно из них:
Конструкт - это некоторый признак или свойство, по которому два или несколько объектов сходны между собой и, следовательно, отличны от третьего объекта или нескольких других объектов.
Например, выделение из трех предметов «диван, кресло, стул» двух «диван и кресло» выявляет конструкт «мягкость мебели». Келли в своих работах подчеркивает биполярность конструктов. Он считает, что, утверждая что-нибудь, мы всегда одновременно что-то отрицаем. Именно биполярность конструктов делает возможным построение репертуарной решетки. Например, север - юг - это референтная ось: элементы, которые в одном контексте являются «севером», в другом становятся «югом»
Возможности конструкта ограничены. Они могут быть применены только к некоторым объектам. Это нашло свое отражение в понятии «диапазона пригодности» конструкта. Английские психологи Франселла и Баннистер [Франселла, Баннистер, 1987] считают правило «диапазона пригодности» отличительной чертой техники репертуарных решеток. Под диапазоном пригодности можно понимать область представлений человека о мире, понятия которой можно соотнести с конкретной референтной осью выделяемого конструкта. Психологически осмысленный результат получится только в том случае, если элементы, используемые в репертуарной решетке, будут попадать в «диапазон пригодности» конструктов испытуемого.
Конструкты - не изолированные образования. Они взаимодействуют друг с другом, причем характер этого взаимодействия не случаен, а носит целостный системный характер.
В процессе заполнения репертуарной решетки испытуемый должен оценить каждый объект по каждому конструкту или каким-то другим образом поставить в соответствие элементы конструктам.
Определение репертуарная означает, что элементы выбираются по определенным правилам так, чтобы они соответствовали какой-либо одной области и все вместе были связаны осмысленным образом (контекстом) аналогично репертуару ролей в пьесе. Предполагается, что, изменяя репертуар элементов, можно «настраивать» методики на выявление конструктов разных уровней общности и относящихся к разным системам.
При переводе с английского языка термин матрица не используется, поскольку репертуарная решетка не всегда является матрицей в строгом смысле этого термина: в ней на пересечении строк и столбцов не обязательно стоят числа, не всегда выдерживается прямоугольный формат, строки могут быть разной длины.
Второй смысл этого определения заключается в том, что в технике репертуарных решеток часто элементы задаются в виде обобщенных инструкций, репертуара ролей, на место которых каждый конкретный человек мысленно подставляет своих знакомых людей или конкретные предметы, если в качестве элементов заданы названия предметов.
По всей видимости, репертуарные решетки лучше считать специфической разновидностью структурированного интервью. Обычно мы исследуем систему конструктов другого человека в ходе разговора с ним. В процессе беседы мы постепенно начинаем понимать, как он видит мир, что с чем связано, что из чего следует, что для чего важно, а что нет, как он оценивает других людей, события и ситуации.
Решетка формализует этот процесс и дает математическое обоснование связей между конструктами данного человека, позволяет более детально изучить отдельные подсистемы конструктов, подметить индивидуальное, специфическое в структуре и содержании мировоззрения человека.
Важное положение техники репертуарных решеток: ориентация на выявление собственных конструктов испытуемого, а не навязывание их ему извне.
Гибкость и эффективность репертуарных решеток, качество и количество получаемой информации делают их пригодными для решения широкого круга задач. Методики этого типа используются в различных областях практической деятельности: в педагогике и социологии, в медицине, рекламе и дизайне. Репертуарные решетки оказались методом, идеально приспособленным для реализации в виде диалоговых программ на компьютере, что также способствовало их широкому распространению. Достоинства и преимущества данного метода полностью раскрываются тогда, когда есть возможность, проведя исследование, быстро обработать результаты и проанализировать их с тем, чтобы уже при следующей встрече с испытуемым можно было уточнить и проверить возникшие предположения, составить и провести репертуарную решетку другого типа, а если это необходимо, и дополнить прежнюю, изменив репертуар элементов или выборку конструктов.