Тенденции развития инструментальных средств конструирования эс

1. ИС для создания интеллектуальных систем

1. Ориентированные на РС (1stclass,EXSES,Nexpert…)

2. Ориентированные на рабочие станции (Nexpertobjectprof,Level5objectprof,GURU,Clips)

1. Предметно-проблемно ориентированные ИС (G2,RTWorks)

2. Средства для создания систем-советчиков (helpcheckapplication)

3. Средства case based reasoning

3. Ориентированные на mainframe(KBMS,TIRS…)

4. Ориентированные на спецмашины (LISP-машины,Prolog-машины)

2. Естественно-языковые системы

1. Средства для создания естественно-языкового интерфейса к СУБД

2. Естественно-языковой интерфейс для поиска и сканирования текстов

3. Средства для распознавания речи (словари >100 тыс слов + дикторский текст)

4. Средства для голосового ввода (словари < 1000 слов + зашумленные этапы)

5. Средства (компоненты) речевой обработки

3. Средства soft computing

1. Нейронные сети

1. Общего назначения \ специального назначения (предметно-ориентированные)

2. Управление процессами

3. Фейс-контроль

4. Финансовые модели

5. Оценка недвижимости

2. Нечеткие логики (fuzzy logic)

1. Нечеткие контроллеры

2. Моделирование рассуждений (нечеткие алгоритмы)

3. Генетические алгоритмы (эволюционное моделирование)

Выбор популяции (хромосом) t=0

Отбор для скрещивания(селекция) t=t+1

Скрещивание, получение новой популяции p(t)

Эволюция (мутация)

4. Средства приобретения знаний

1. Извлечение знаний из текста

2. Извлечение знаний из эксперта

3. Формирование знаний на основе обучения

Data Mining (прагматический аспект)

Хранилище

Данные

Информация

Знания

Метод решения

KnowledgeDiscovery(машинное обучение) (познавательный аспект)

Наблюдаемые факторы

Обобщенные факторы

Эмпирические гипотезы

Теоретический результат

Приобретение знаний

Извлечение знаний Приобретение знаний Формирование знаний

(knowledge elicitation) (knowledge acquisition) (machine learning)

100% 25-30%

Эксперт Инженер знаний

Вербализация высказано услышано осмыслено

Знания в голове эксперта

К1 К2

Неформализованы вербализованы

(невербализованы)

К3

Полуформализованы

(определены основные понятия и отношения между ними)

К4

Формализованы

(модель представления)

К5

База знаний системы

Плохо формализованы → формирование знаний

Хорошо формализованная предметная область → четкие алгоритмы

Средне формализовано → ЭС

Основные алгоритмы извлечения знаний:

1. Лингвистический → антологии

Синтактика

Семиотика

Прагматика Семантика

синтактика

AcerКомпьютер

семантика

прагматика

ЛПР

(целеполагает)

Концепт

Десигнат Денотат(образ)

(имя)

Прагматика

2. Гносеологический

Прагматический подход Гносеологический подход

Хранилище наблюдения

Данные обобщение

Информация гипотезы (эмпирические знания)

Знания теоретические знания

Метод решения

3. Психологический

Контантный слой Процедурный слой Когнитивный слой

Специфика эксперта теория вопросников поверхностные

денотативные

Экстраверт\интроверт; Эратетические знания фактографические

Импульсивность\ знания\конотативные

рефлексивность; глубинные;

Гибкость\ригидность; Достоверные\

правдоподобные

МПЗ	По глубине			По достоверности
	Поверхностные	Глубокие	Достоверные		Правдоподобные
Классические	+		+
Неклассические		+			+
Продукционные	+		+		+
Структурированные		+	+		+
Интегрированные ОО МПЗ	+	+	+		+

Методы извлечения знаний:

1. Текстологические (текст, книга)

2. Коммуникационные (эксперт)

Пассивные Активные

• Наблюдение

• Лекции

• Мысли вслух

Индивидуальные Групповые

- Интервью - Мозговой штурм

- Анкетирование - Круглый стол

- Диалог - Ролевые игры

- Экспертные игры

Уровни познания

Наблюдаемые факторы	Обобщенные факторы		Эмпирические законы	Теоретические законы
Уровень восприятия		Уровень отражения
Построение признакового пространства Выявление отношений между признаками (семиотическое кодирование) Структурирование предметной области		Структурирование ПО (глубинное структурирование) Образная память (воображение, ассоциации) Понятийное мышление (объяснение ситуации и прогнозирование ее развития; если человек его теряет, то впадает в ступор)