4.1.2. Проблемы структурирования знаний

В настоящее время для структурирования знаний использу­ются структурный и объектный подходы. Структурный подход основан на идее алгоритмической декомпозиции, где каждый модуль системы выполняет один из важных этапов общего про­цесса. В рамках структурного подхода разработано большое чис­ло выразительных средств: диаграммы потоков данных, структу­рированные словари (тезаурусы), языки спецификаций систем, таблицы решений, стрелочные диаграммы, диаграммы перехо­дов, деревья целей, средства управления проектом (PERT-диа-граммы) и др. [56, 62, 75].

Объектный (объектно-ориентированный) подход связан с объ­ектной декомпозицией, при которой каждый объект рассматри­вается как экземпляр определенного класса. К базовым поняти­ям этого подхода относятся следующие [6, 64, 73]:

• Абстрагирование, которое М. Шоу [73] определил как упро­ щенное описание системы, где выделяются наиболее существен­ ные для рассмотрения свойства и детали, а незначительные ас­ пекты опускаются. Абстрактное представление реальности отражено моделью сущности {объект) и моделью поведения {ме­ тод). Объекты соответствуют понятиям предметной области. Методы представляют собой операции, которые можно выпол­ нять над объектами.

• Класс — множество объектов, связанных общностью струк­ туры и свойств.

• Иерархия - упорядоченная система абстракций (классов).

• Наследование — такое соотношение между классами, когда один класс использует структурную или функциональную часть другого класса (или нескольких других).

• Типизация — ограничение, накладываемое на класс, которое препятствует взаимозаменяемости объектов, принадлежащих различным классам.

• Модульность — свойство системы, связанное с возможнос­ тью ее декомпозиции на ряд взаимосвязанных частей (модулей).

• Инкапсуляция — ограничение доступа к внутренней структу­ ре и механизмам функционирования объекта.

• Полиморфизм — возможность наделения объекта различны­ ми свойствами и стратегиями поведения. Иными словами, одно имя может соответствовать различным классам объектов, входя-

167

щим в один суперкласс. Следовательно, объект, обозначенный этим именем, может по-разному реагировать на некоторое мно­жество действий.

В настоящее время развивается объектно-структурный под­ход к структурированию знаний на основе обобщения существу­ющих подходов [11]. Основная идея объектно-структурного под­хода связана с проведением последовательного объектно-струк­турного анализа информации о рассматриваемой предметной об­ласти, для представления которой используется стратифициро­ванная модель (табл. 4.1). В процессе объектно-структурного анализа происходят выделение и структуризация понятий с при­менением разнообразных методов анализа знаний.

На стадии структурирования знаний предметной области не­обходимо решить следующие задачи: составление словаря ис­пользуемых терминов; выявление понятий и их атрибутов; выяв­ление связей и определение отношений между понятиями; дета­лизация и обобщение понятий; построение обобщенной структу­ры знаний предметной области.

Первым шагом структурирования знаний является определе­ние входных и выходных данных, которые в дальнейшем будут детализироваться и уточняться. На основании этих данных, а также по результатам анализа протоколов сеансов извлечения

Таблица 4.1

Стратификация знаний предметной области

Уровень страты	Категория знаний	Вид анализа знаний
1 2 3 4 5 6 7 8	ЗАЧЕМ КТО что КАК ГДЕ КОГДА ПОЧЕМУ СКОЛЬКО	Стратегический анализ: назначение и функции системы Организационный анализ: коллектив разработ­чиков системы Концептуальный анализ: основные принципы, понятийная структура Функциональный анализ: гипотезы и модели принятия решений Пространственный анализ: окружение, оборудо­вание, коммуникации Временной анализ: временные параметры и огра­ничения Причинно-следственный (каузальный) анализ: формирование подсистемы объяснений. Экономический анализ: ресурсы, затраты, при­быль, окупаемость

168

знаний составляется набор ключевых слов (терминов), в процес­се обработки которого выявляются объекты, понятия и их атри­буты. Под понятием подразумевается обобщение предметов не­которого класса по специфическим признакам. Формирование понятий - серьезная проблема. Для выявления понятий исполь­зуются традиционные методы распознавания образов и класси­фикации, а также нетрадиционные методы, базирующиеся на ме­тодологии инженерии знаний. Наиболее распространенными методиками выявления объектов и понятий являются:

• методика формирования перечня понятий;

• интервьюирование специалистов;

• составление списка элементарных действий;

• составление оглавления учебника.

Практическое использование этих методик показало, что на­иболее результативными из них являются методики интервьюи­рования и составления оглавления учебника.

Существует мнение [44], что теория понятий есть только в од­ной науке - математике, где возможно их строгое определение. В гуманитарных науках определения понятий чаще всего отсутст­вуют, следовательно, там вместо понятий приходится иметь дело с идеями. Для строго определенных понятий существуют языки, способные выразить связи между ними, но для описания связей между идеями таких языков пока нет.

Отношения между понятиями могут иметь различную приро­ду: «целое-часть», «причина-следствие», доминирование, вре­менные и пространственные отношения, ситуативные, ассоциа­тивные, функциональные и др. Выявление связей и отношений между понятиями является сложной задачей, для решения кото­рой используются разнообразные средства. Многие инженеры по знаниям сами изобретают различные методы и приемы в процес­се работы с экспертом. К таким методам можно отнести «сорти­ровку карточек» и построение замкнутых кривых [11]. Один из современных подходов к представлению взаимосвязанных струк­тур знаний основан на использовании сценариев, которые строят­ся по аналогии с организацией человеческой памяти, где все зна­ния объединены связями различных типов. Сценарии состоят из фрагментов (сцен), связанных пространственными или времен­ными отношениями. Элементы знаний из фрагментов могут быть связаны отношениями различной природы: функциональ­ными, ассоциативными, ситуативными, причинно-следственны­ми и др. [49].

169

Процедуры обобщения и детализации понятий плохо форма­лизуемы и требуют от экспертов и аналитиков высокой квалифи­кации. Иерархическое представление знаний требует установле­ния отношений между понятиями внутри каждого уровня иерар­хии и между ними. Заключительным этапом структурирования знаний являются анализ возможных цепочек рассуждения и вы­работка правил принятия решений, которые позволяют объеди­нить сформированные понятия и отношения в динамическую модель знаний предметной области.

Последовательность структурирования знаний зависит от особенностей конкретной области и от наработанных для рас­сматриваемой категории знаний предметно-ориентированных методов структурирования.

4.1.3.

СЕМИОТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРИОБРЕТЕНИЮ ЗНАНИЙ

Реальный мир

Рис. 4.4. Треугольник Фреге

Семиотический подход к моделированию человеческих зна­ний считается в настоящее время одним из самых перспективных [36]. На рис. 4.4 показана схема, известная в семиотике как треу­гольник Фреге. Объекты реального мира, называемые денотата­ми, отражаются в сознании человека (ментальном мире), и в ре­зультате этого отражения возникают представления о денотатах.

170

Представление - это интегрированный образ денотата (называе­мый в психологии гештальтом), полученный на основе ощуще­ний и других источников информации.

Для различения денотатов человек использует имена, связан­ные с представлениями о сущностях, и формирует соответствую­щие понятия, используя процедуры выявления сходства и разли­чия представлений. Между ментальными объектами (представле­ние, имя, понятие), образующими треугольник Фреге, существу­ют связи, соответствующие определенным механизмам мышле­ния. Связь 1 позволяет по имени сущности активизировать в па­мяти все сведения о ее свойствах (понятие). Эта же связь в обрат­ном направлении позволяет по описанию сущности определить ее имя («Не лает, не кусает, а в дом не пускает. Что это?»). Связь 2 позволяет по представлению о сущности найти информацию о ее свойствах или сформировать представление о сущности по сово­купности свойств. Связь 3 соединяет представление о денотате с его именем, т.е. имя может активизировать представление и на­оборот.

Информационная структура, соответствующая треугольнику Фреге, в котором вершины отождествляются с именем, понятием и представлением, называется знаком или семой.

Между знаками существуют различного рода отношения. Особое значение в приобретении знаний имеют отношения на­следования, к которым относятся следующие типы: «элемент — класс», «часть — целое», «вид — род». Важным свойством отноше­ний «элемент — класс»является то, что между элементамикласса может не быть никакого сходства, кроме их принадлежно­сти к одному классу. Определение класса в подобных случаях воз­можно путем перечисления имен входящих в него элементов. В отношениях «часть — целое» наследуется часть свойств

сущности, которой приписана роль «целого» (X). При этом части одного целого могут быть совершенно не похожи друг на друга. Отношения «вид - род» базируются на наследовании всех свойств рода X видом z (например, любой вид млекопитающих наследует признак выкармливания детенышей молоком), поэто­му между видами одного рода обязательно существует сходство.

Отношения наследования образуют иерархические структуры в системах знаков. На рис. 4.5 показан пример подобной иерар­хии, где первый уровень образован отношением типа «элемент — класс», второй — отношением «вид — род», а третий — отношени-

171

Рис. 4.5. Пример иерархии знаков с отношениями наследования разных типов

ем «часть — целое». В отношении «элемент — класс» иерархичес­кая связь устанавливается между именами знаков, а в отношени­ях «часть — целое» и «вид — род» — между понятиями или пред­ставлениями.

Между знаками, находящимися на одном иерархическом уровне, тоже могут существовать связи. Типичным примером таких связей являются отношения типа «причина — следствие». Наличие отношений внутри иерархических уровней приводит к образованию сетей, в которых вершины соответствуют знакам, а дуги — отношениям между знаками. По сути дела, это и есть се­мантические сети, о которых говорилось в главе 2. Кроме этой аналогии следует отметить сходство понятий знака и фрейма, по­родившее концепцию знака-фрейма, который представляет со­бой треугольник с вершинами:

• Имя (имя фрейма=имя знака);

• Протофрейм (понятие, представленное набором слотов «пу­ стого» фрейма-прототипа);

• Экзофрейм (представление, реализованное конкретным фреймом-экземпляром).

172

Для исследования операций над знаками-фреймами необхо­димо ввести метауровень, на котором в качестве денотатов высту­пают знаки-фреймы, а ментальными объектами являются мета-знаки, которые характеризуются синтаксисом (именем или дру­гим способом кодирования), семантикой (понятием, конкрет­ным смыслом для субъекта) и прагматикой (процедурами, свя­занными со знаками). Взаимосвязь этих аспектов также можно представить треугольником Фреге, в котором существуют связи между синтаксисом и семантикой, позволяющие получать по имени всю информацию о сущности, и, наоборот, по описанию метазнака определить его синтаксис. Связи между семантикой и прагматикой позволяют формировать определенные действия на основе анализа ситуации, которая характеризуется данным зна­ком. Связь между этими аспектами в противоположном направ­лении можно интерпретировать как объяснение причин произо­шедших событий (процедур). Связь синтаксиса с прагматикой предполагает переход к действиям при упоминании имени без анализа семантики (нажать на тормоз при красном сигнале све­тофора), а также позволяет восстановить синтаксис (имя) ситуа­ции по совершенным действиям.

Синтаксис, семантика и прагматика знака (метазнака) не привязаны жестко и однозначно к той сущности, которую они характеризуют. Рассмотрим пример [36], подтверждающий дого­ворный характер использования знаков. Допустим, в поездке за фибами участники договорились зажечь костер в том случае, ес­ли будет обнаружено место с большим количеством фибов. Ре­зультат этой договоренности можно рассматривать как создание знака, обозначением (синтаксисом) которого является дым от костра, семантика соответствует факту обнаружения фибов, а прагматика (действия) очевидна: если кто-то не нашел фибов, нужно идти в сторону костра. Однако участники поездки могут принять другие соглашения. Например, при обнаружении фибов не разжигать костер, а фомко крикнуть. В этом случае изменит­ся только синтаксис. Если они договорятся о том, что дым кост­ра является сигналом наступления обеда, то изменится семанти­ка, а прагматика останется прежней — идти в сторону костра. На­конец, если принято соглашение о том, что дым от костра озна­чает сигнал возвращения домой, то изменится не только семан­тика, но и прагматика, так как в этом случае нужно идти не в сто­рону костра, а к автобусной остановке.

173

Структура семиотической модели знаний некоторой пред­метной области, или поля знаний, на котором создается БЗ интел­лектуальной системы, показана на рис. 4.6 [11].

Синтаксис семиотической модели поля знаний можно опи­сать следующими признаками:

где /— структура исходных данных, подлежащих обработке и интерпрета­ции в ИИС;

О — структура выходных данных;

М— модель предметной области, описывающая преобразование I в О, ко­торая может быть представлена двумя составляющими

^wc/

Рис 4.6. Структура поля знаний

Компонента S_k отражает понятийную структуру предметной области в виде статической концептуальной структуры, a S_f— ди-

174

намическую функциональную структуру, моделирующую воз­можные схемы рассуждений эксперта на основе функциональ­ных связей или отношений между понятиями, образующими S_k. Семантика модели определяется конкретным содержанием знаний проблемной области. Смысл используемых в модели по­нятий и отношений определяется и постепенно уточняется в про­цессе получения знаний, в котором можно выделить следующие

этапы.

1. Построение первичной модели, которая отражает пред­ ставление эксперта о предметной области. Эта модель является семантической репрезентацией реальности и личного опыта экс­ перта.

2. Эксперт вербализует свой опыт, объясняя способы рас­суждений в процессе передачи знаний аналитику. Семантику знаний предметной области теперь можно представить текс­ том.

3. Инженер по знаниям интерпретирует вербализованный опыт эксперта и формирует собственное представление о знани­ ях данной предметной области.

4. Формируется модель поля знаний.

Под прагматической составляющей семиотической модели специалисты в области искусственного интеллекта понимают практические аспекты разработки поля знаний, связанные с со­зданием и применением технологий проведения структурного анализа, согласованием отдельных фрагментов знаний, разреше­нием противоречий и т.п. Прагматика в данном случае определя­ет выбор технологий, которые использует инженер по знаниям для преобразования хаотического опыта эксперта в стройную мо­дель поля знаний проблемной области.