
- •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
Средства спецификации онтологий в проекте Ontobroker
В Ontobroker имеются три основные подсистемы: интерфейс формулирования запросов {query interface), машина вывода ответов {inference engine) и собственно машина доступа к Интернет-ресурсам - «червяк» {WebCrawler), используемый для накопления требуемых знаний из этой среды.
Для спецификации онтологий разработан специальный язык представления знаний. Подмножество этого языка служит и для формулировки запросов, а язык аннотирования - для «обогащения» Web-документов онтологической информацией. Все эти компоненты и обсуждаются ниже.
Формализм запросов
Формализм запросов ориентирован на фреймовое представление онтологий, в рамках которого, как и обычно, определены понятия экземпляров, классов, атрибутов и значений.
Схема О:C [A - >> V] означает, что объект О является экземпляром класса С с атрибутом А, имеющим значение V. Важно, что в каждой позиции такой схемы могут использоваться не только константы, но и переменные или выражения.
Для примера, запрос вида
FORALL R <- R: Researcher
предполагает поиск всех объектов, являющихся экземплярами класса Researcher. Если предположить, что идентификатором объекта служит URL домашней страницы специалиста, в качестве результата по этому запросу будет выдан список соответствующих Интернет-ссылок.
Понятно, что это простейший запрос. Обычно же в запросе определяется поисковый образ объектов, обладающих определенными свойствами. Так, если необходимо найти всех специалистов по фамилии Иванов и при этом выдать в качестве результата их имена и электронные адреса, то приведенный выше запрос можно модифицировать следующим образом:
FORALL Obj, FN, EM < -
Ob]: Researcher [first Name- >> FN;
lastName->>"Иванов"; email->>EM].
В качестве ответа при этом могут быть получены значения переменных:
Obj = http://www.anywhere.ru/~ivanov/
FN = Иван
ЕМ = mailto:ivanov@anvwhere.ru
Имеются в языке Ontobroker и средства вывода значений свойств. Так, некоторые из атрибутов объекта могут задавать отношения, свойства которых известны машине вывода. Для примера, в запросе вида
FORALL Obj, CP <-
Obj :Researcher[lastName ->>"Иванов"; cooperates With->>CP],
атрибут cooperates With является отношением, обладающим свойством симметричности. Это означает, что даже если у объекта, описывающего специалиста по фамилии Иванов, свойства cooperates With нет, Ontobroker выведет его, если в онтологии представлен объект, описывающий другого специалиста, который имеет такое свойство со значением «Иванов».
В рассматриваемом языке представления онтологических знаний присутствуют и другие правила вывода значений атрибутов, эксплицитно не представленных в Web-документах. При этом понятно, что язык запросов Ontobroker может использоваться и для формирования репозиториев с информацией, удовлетворяющей заданным ограничениям. И более того, с помощью запросов можно получать и метаинформацию: запрос вида
FORALL Att, T <- Researcher [Att=>>T]
вернет в качестве результата имена всех атрибутов класса Researcher и связанных с ним классов.
В самой системе Ontobroker поддерживаются два типа интерфейсов при формировании запросов - текстовый (для экспертов) и графический (для пользователей). Первый из них предполагает, что запросы формулируются непосредственно во входном языке описания онтологий. Понятно, что при этом знание синтаксиса языка Ontobroker и знакомство с онтологией, для которой запрос формулируется, должны у эксперта присутствовать.
Проблема знания синтаксиса решается в данном случае, как, впрочем, и в большинстве других инструментальных средств нового поколения, за счет диалогов, управляемых системой (system-driven dialogue). Пользователю выдается соответствующая панель, где могут быть определены (путем выбора из меню) компоненты запроса и связки между ними. Такой подход обеспечивает синтаксическую корректность и однозначность интерпретации запроса.
Сложнее преодолеть разрыв в знаниях эксперта и пользователя, особенно новичка, об используемой онтологии. Ведь для правильной формулировки запроса необходимо знать, по крайней мере, какие концепты в онтологии присутствуют и какие атрибуты имеются у концептов. Поэтому все системы представления онтологических знаний предоставляют своим пользователям средства визуализации онтологий и навигации по онтологии.
В Ontobroker для визуализации онтологий используется подход, основанный на идеях гиперболической геометрии (Hyperbolic Geometry) [Lamping et al., 1995]. В случае обсуждаемой системы эти идеи реализуются следующим образом: класс, интересующий пользователя в данный момент, представляется «большим шаром», а классы, с ним непосредственно связанные, - «маленькими шарами» и располагаются по границе круга, «очерчивающего» соответствующий слой. Используя данный интерфейс, и эксперт, и пользователь могут легко и эффективно включать в свой запрос нужные концепты и их атрибуты, а система Ontobroker переведет их в текстовое представление автоматически. Реализован интерфейс онтологий Ontobroker как Java-апплет, что обеспечивает работу с Web-броузерами на любых платформах, где поддерживается Java-технология.