- •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
8.3. Системы и средства представления онтологических знаний
8.3.1. Основные подходы
В настоящее время во всем мире исследования по пространствам знаний в среде Интернет [Khoroshevsky, 1998] ведутся широким фронтом. И одним из ключевых аспектов в таких исследованиях являются алгоритмические и программные средства представления онтологических знаний и работы с онтологиями.
В качестве примеров исследовательских проектов по данной тематике можно указать Co-operative Information Gathering Project из лаборатории Распределенного ИИ университета Массачусетс; проект экстрактирования знаний из гипертекстов на основе использования методов машинного обучения, выполняемого в университете Карнеги Мэллон; работы Knowledge Technology Group лаборатории Sun Microsystems no технологии обработки знаний (проект «Precision Content Retrieval»), целью которого является построение концептуальной таксономии фраз, выделяемых из индексированных материалов, и многие другие [Lesser et al., 1998; Luke et al., 1996; Woods et al., 1999]. Общей целью практически всех таких проектов является разработка новых подходов к построению пространств знаний и средств работы с ними, где бы обеспечивались:
• использование семантики для управления процессом ответа на запросы;
• возможность построения ответов с хорошо определенной семантикой и простым синтаксисом, которые могли бы быть «поняты» и обработаны программными агентами или другими программными средствами;
• возможность гомогенного доступа к информации, которая физически распределена и гетерогенно представлена в Интернете;
• получение информации, которая явно не присутствует среди фактов, полученных из сети, но может быть выведена из других фактов и базовых знаний.
Впечатляющая коллекция ссылок на такие проекты представлена в Интернете по адресу http://www.tzi.org/grp/i3/, но наиболее интересными с точки зрения темы данного раздела, по-видимому, являются инициатива (КА)2 [Benjamins et al., 1998] и проект SHOE [Heflin et al, 1998], которые и обсуждаются ниже.
8.3.2. Инициатива (ка)2 и инструментарий Ontobroker
Аннотация знаний в рамках инициативы (КА)2
Аннотация знаний сообществом приобретения знаний {Knowledge Annotation Initiative of the Knowledge Acquisition Community) - так расшифровывается аббревиатура (КА)2. Целью работ по этому международному проекту является, в конечном счете, интеллектуальный поиск в среде Интернет и автоматическое накопление новых знаний.
В рамках инициативы (КА)2 выделяются три основных направления исследований:
• онтологический инжиниринг (ontological engineering);
• аннотация Web-страниц;
• запросы к информации на Web-страницах и вывод ответов на базе онтологических знаний.
Онтологический инжиниринг - одно из основных направлений, в рамках которого предполагается, что сообщество (КА)2 должно создать свою собственную и достаточно общую систему онтологий на основе использования средств Onto-lingua [Farquhar et al., 1996]. В настоящее время уже разработано восемь онтологий, которые могут рассматриваться как разделы общей онтологии - онтология организации (organization ontology), проекта (project ontology), личности (person ontology), направления исследований (research-topic ontology), публикаций (publication ontology), событий (event ontology), исследовательских продуктов (research-product ontology) и исследовательских групп (research-group ontology). При этом разработка примеров онтологий осуществляется и управляется участниками проекта - так называемыми провайдер-агентами («provider agents»), а размещаются эти онтологии на них Web-страницах. Такие страницы аннотируются с использованием нового типа HTML-тегов (ONTO), информация в пределах которых обрабатывается специальной компонентой, работающей на основе онтологий, - системой Ontocrawler. В рамках этой компоненты, в зависимости от «богатства» используемой онтологии, может выводиться новая информация, релевантная запросам, но не присутствующая явно на Web-страницах в сети Интернет.
Сама система Ontocrawler разрабатывается в рамках отдельного проекта инициативы (КА)2 - проекта Ontobroker [Fensel et al, 1998], который, собственно, и интересен с точки зрения обсуждения средств представления и обработки онтологических знаний.