10.1. Оболочки CommonKads и kastus

Описанные принципы построения оболочки системы приобретения знаний получили дальнейшее развитие в системе CommonKADS [Breaker and van de Velde, 1994]. Эта система поддержки инженерии знаний содержит редакторы каждого из перечисленных типов моделей и множество инструментальных средств и компонентов, облегчающих проектирование экспертной системы. Существенную помощь менеджеру проекта при планировании работ должна оказать модель жизненного цикла экспертной системы. В дополнение к тем моделям, которые входили в состав ранних версий оболочки KADS, в новую версию включено несколько новых, в частности модель агента, которая представляет саму экспертную систему, ее пользователей и подключенные вычислительные системы.

В рамках проекта KASTUS онтология и методология оболочки KADS была использована и при построении больших повторно используемых баз знаний [Wielinga and Schreiber, 1994]. Наименование проекта KASTUS — сокращение от Knowledge about Complex Technical Systems for Multiple Use (знания многоразового применения о сложных технических системах). Цель проекта — создание системы знаний, которую можно было бы использовать в множестве разнообразных приложений.

Уилинга и его коллеги сформулировали ряд принципов, которые составили основу 'методологии построения баз данных совместного использования. Один из них предполагает четкое разделение знаний, относящихся к предметной области и методам управления процессом применения знаний, другой — дальнейшее углубление онтологии предметной области, т.е. модели сущностей этой области и отношений между сущностями. Углублению и развитию этих двух концепций посвящено целое направление в современной литературе по экспертным системам, в которой такой подход противопоставляется методологии, основанной на приоритете технологий программирования, таких как формализм порождающих правил.

 

10.1.3. Онтологический анализ

Александер и его коллеги предложили еще один уровень анализа знаний, который получил название онтологического анализа [Alexander et al., 1986]. В основе этого подхода лежит описание системы в терминах сущностей, отношений между ними и преобразования сущностей, которое выполняется в процессе решения некоторой задачи. Авторы указанной работы используют для структурирования знаний о предметной области три основные категории:

• статическая онтология — в нее входят сущности предметной области, их свойства и отношения;

• динамическая онтология — определяет состояния, возникающие в процессе решения проблемы, и способ преобразования одних состояний в другие;

• эпистемическая онтология — описывает знания, управляющие процессом перехода из одного состояния в другое.

В этой схеме просматривается совершенно очевидное соответствие с уровнями концептуализации знаний и эпистемологического анализа в структуре, предложенной в уже упоминавшейся работе [Wielinga and Breaker, 1986]. Но на нижних уровнях — логического анализа и анализа внедрения — такое соответствие уже не просматривается. Онтологический анализ предполагает, что решаемая проблема может быть сведена к проблеме поиска, но при этом не рассматривается, каким именно способом нужно выполнять поиск. Примером практического применения такого подхода является система OPAL, описанная ниже в разделе 10.3.2.

Рассматриваемая схема онтологического анализа выглядит довольно абстрактной, но ее ценность в том, что она упрощает анализ плохо структурированных задач. Каждый, кто сталкивался с выявлением знаний в процессе опроса человека-эксперта, знает, как трудно найти подходящую схему организации таких знаний. Чаще всего в таких случаях говорят: "Давайте воспользуемся фреймами или системой правил", откладывая таким образом выбор подходящего метода реализации на будущее, когда природа знаний эксперта станет более понятна.