4.1.3. Використання метафор для виявлення “прихованих” структур знань

Незважаючи на згадану близькість завдань, інженерія знань і пси­хосемантика істотно відрізняються як у теоретич­них підвалинах, на яких вони ґрунтуються, так і в практичних методиках. Але головна від­мінність полягає в тому, що інже­нерія знань спрямована на вияв­лення – як остаточного ре­зультату – моделі міркувань, динамічної або опера­ційної складової ментального простору (або функціональної структу­ри поля знань S_f), тоді як психосемантика, намагаючись подати ментальний простір у вигляді евклідового простору, дає змогу робити видимою статичну структуру взаємного “роз­ташування” об’єктів у пам’яті у вигляді проекцій скупчень об’єктів (концептуальна структура S_k).

Крім цього, зазначимо низку недоліків методів психосеман­тики з погляду практичної інженерії знань.

1. Оскільки в основі психосемантичного експерименту ле­жить про­цедура вимірювання суб’єктивних відстаней між пропонованими стимулами, то й результати опрацювання та­кого експерименту, як пра­ви­ло, використовують геометричну інтерпретацію – евклідів простір невеликого числа вимірів (найчастіше – двовимірний). Таке сильне спрощення моделі пам’яті може призвести до неадекватних баз знань.

2. Природність ієрархії як глобальної моделі понятійних струк­тур свідомості слугує методологічною базою ОСП. Крім того, і в природній мові поняття явно тяжіють до різних рівнів узагальнення. Однак у більшості прикладних пакетів не передбачено поділу семан­тичного простору на рівні, що характеризують різні ступені спільності понять, введених в експе­риментальний план. У результаті одержувані кластери понять, просторово ізольовані в геометричній моделі градуювання, мають таксономічно неоднорідний характер і важко піддають­ся інтерпретації.

3. Єдині відносини, які виявляють процедури психосеман­тики, – це “далеко – близько” за деякою шкалою. Для про­ектування й побудови баз знань виявлення відношень є на по­рядок складнішим завданням, ніж виявлення понять. Тому семантичні простори, отримані в результаті градуювання й кластеризації, треба піддавати подальшому опрацюванню на предмет визначення відношень, особливо функціональних і каузальних.

Не варто очікувати, що ці протиріччя можуть бути вирішені швид­ко й безболісно, у силу того, що математичний апарат, покладе­ний в основу всіх пакетів прикладних програм зі психосемантики, має певні межі застосування. Однак одним з можливих шляхів зближення без порушення чистоти проце­дури є розширення простору конкретних об’єктів-стимулів предметної області внаслідок додавання деяких абстрактних об’єктів зі світу метафор, які змусять випробува­ного експерта вийти за рамки об’єктивності у світ суб’єктив­них уявлень, які найчастіше більшою мірою впливають на йо­го міркування й модель прийняття рішень, ніж традиційні правильні погляди.

Нижче описано підхід, що дає змогу вивести експерта за межі тра­диційної установки і тим самим виявити суб’єктивні, часто прихо­вувані або приховані структури його професійного досвіду.

Більшість результатів, отриманих у когнітивній психо­логії, під­тверджують, що в людини (зокрема й в експерта) формальні знання про світ (зокрема, про ту предметну область, де він є експертом) і його особистий поведінковий досвід не мо­жуть існувати ізольовано, вони утворюють цілісну, стабільну структуру. У західній літературі за цією структурою закріпи­лася назва “модель (або картина) світу”. Прин­ци­повою влас­тивістю моделі світу є те, що її структура не дана людині – її носію – в інтроспекції, вона працює на істотно латентному, неусві­дом­люваному рівні, найчастіше взагалі нічим не відзначе­ному (у символічній формі) на поверхні вербальної свідомості.

Вивчення моделі світу людини є завданням когнітивної пси­хології, психосемантики й інших споріднених дисциплін. Що ж стосується експерта як об’єкта спостережень інженерії знань, то тут одна із проблем, у вирішенні яких може допомогти психосемантика, пов’язана з необхідністю (і неминучістю) відділення досвіду експерта від його об’єктивних знань у про­цесі формалізації та структурування останніх для експертних систем.

Строго кажучи, неможливо вказати ту грань, за якою знан­ня (які можна формалізувати й видобувати) переходять у дос­від (тобто в те, що залишається унікальною, невідчужуваною власністю експерта). Коректніше, очевидно, говорити про деякий континуум, детальність градації якого може залежати від конкретного завдання.

Наприклад, можна виділити такі три рівні:

1) знання, призначені для викладу або доказу (аргумен­тації), наприклад, на міждисциплінарному рівні або для попу­лярної лекції (вербальні);

2) знання, які застосовують в реальній практиці, – знання ще вербалізовані, але вже такі, що не рефлектують;

3) власне досвід, тобто знання, що лежать на найгли­бшому, неусвідомлюваному рівні, відповідальні за ті рішення експерта, які зовні (зокрема й для нього самого) вигляда­ють як миттєве осяяння або “інсайт”, інтуїтивний творчий акт (інтуїтивні).

Класична методика психосемантичного експерименту та­кож не дає змоги виділити з його результатів інтуїтивний рівень. Це видно з самої тестової процедури. Чи просять ви­пробувану особу оцінити подібність-розходження стимулів прямо або ж пропонують оцінити їхню відповідність деяким “конструктам” – у будь-якому разі ви­пробуваний вільно або мимоволі налаштовується на необхідність доказовості своєї відповіді в термінах об’єктивних властивостей стимулів.

Більшість методів видобування знань орієнтовані на верх­ні – вер­бальні або вербалізовані – рівні знання. Необхідний непрямий метод, орієнтований на виявлення прихованих пе­реваг практичного досвіду або операційних складових досвіду. Таким методом може слу­гувати метафоричний підхід. Мета­форичний підхід, уперше описаний з суто лінгвістичних по­зицій, а також з позицій практичної психології, був видозмінений для потреб інженерії знань. Наприклад, в експе­риментах з об’єктивного порівняння мов програмування між собою були також використані два метафоричні “світи” – світ тварин і світ транспорту.

У межах цього підходу вдалося експериментально довести такі тези:

• метафора функціонує як фільтр, що виділяє за допомогою підбору адекватного об’єкта порівняння певні властивості основного об’єкта (тобто того, про який йдеться); виділені властивості ма­ють суто операційний характер, що проявляється на рівні поліморфіз- му методів, тому що метафо­ра за своєю суттю унемож­ливлює по­рівняння об’єктів за їх внутрішніми об’єктивними влас­тивос- тями;

• метафора має на меті скоріше не повідомити що-небудь про певний об’єкт (тобто відповісти на запитання “що це?”), а спонукати до певного ставлення до нього, вказати на якусь парадигму, що говорить про те, як варто поводитися стосовно заданого об’єкта;

• суб’єктивному зрушенню у ставленні до основного об’єкта (на­приклад, до мови програмування) сприяє також і зрушення у сприйнятті об’єкта порівняння (наприклад, до конкретної тварини) у силу вищевказаної специфіки власти­востей, які фільтрують мета­форою; тому об’єкт порівняння виступає в метафорі не за своїм прямим призначенням, тобто це не просто “лев” як представник фауни, а втілення сили, спритності й могутності;

• у тому разі, коли метафора зіставляє не одиничні об’єкти, а деякі їхні множини, у яких об’єкти зв’язані осмис­леними відношеннями, простір об’єктів порівняння повинен бути ізоморфним щодо прос­тору основних об’єктів за систе­мою зазначених відношень.

На ці тези спирається запропонована модифікація класич­ної методики зіставлення об’єктів, застосована, наприклад, в оцінних решітках Келлі. Під час здійснення експери­менту використано систему MEDIS. Ця система дає змогу планувати, здійснювати експеримент і опрацьовувати дані довільного психосемантичного експерименту. Крім кла­сичної парадигми багатовимірного градуювання, система MEDIS містить у собі деякі можливості тесту репертуарних решіток. Зокрема вона дає змогу працювати зі стимулами двох видів – елемен­тами й конструктами (з єдиним винятком: конструкти в системі MEDIS – на відміну від кла­сичного тесту репертуарних решіток – монополярні). Природ­но, вибір базового інструментарію істотно впли­нув на описува­ну експериментальну реалізацію методики. Як пред­метна область був обраний світ мов програмування. У простір базо­вих понять ( що виступали в методиці як елементи) було внесено декілька більш-менш популярних мов програмування, що належать до таких класів:

• мови штучного інтелекту;

• традиційні процедурні мови;

• так звані “макромови”, зазвичай реалізовані в оболонках операційних систем, текстових редакторах тощо.

Як метафоричні простори обрані світ тварин і світ транс­порту. Об’єкти цих світів виступали в методиці як монополярні конструкти. На першому етапі експерименту кожний з респондентів виконував класичне попарне суб’єктивне гра­дуювання елементів. На запитання “Чи є що-небудь спільне між даними мовами програмування?”, респон­дентові пропо­нувалося відповісти однією з таких альтернатив:

ТАК!	1	Об’єкти дуже близькі
Так	2	Між об’єктами є щось спільне
???	3	Невизначена відповідь
Ні	4	Об’єкти різні
НІ!	5	Об’єкти зовсім несумісні

Дані цього етапу (окремо для кожного з респондентів) піддавалися опрацюванню методами багатовимірного градую­вання (див. вище).

Результатом такого опрацювання є деякий евклідів простір неве­ликого числа вимірів, у якому вихідні оцінки розходжень відображені геометричними відстанями між точками. Що краще ці відстані відпо­відають вихідним розходженням, то адекватнішими вважається ре­зуль­тат опрацювання загалом. При цьому буквальний збіг відстаней і числових кодів відповідей, природно, не є обов’язковим (хоча таке й можливе в деяких модельних експериментах). Важливішою виявляєть­ся рангова відповідність відстаней вихідним оцінкам. А саме, в ідеальному випадку всі відстані між точками, що відповіда­ють, на­приклад, відповідям “ТАК!” у вихідних даних, повинні бути менші (хоча б і на частки відсотка масштабу шкали) від усіх відстаней, що відповідають відповідям “Так” тощо.

У реальному експерименті ідеальна відповідність неможли­ва, ос­кільки метою опрацювання є стискання, ско­рочення розмірності да­них, що обмежує кількість координатних осей результівного простору. Проте алгоритм градуювання повинен, наскільки це можливо, мінімізувати рангову невідповідність моделі вихідним даним.

Геометричну модель градуювання можна інтерпретувати по-різному:

• по-перше, можна з’ясувати зміст координатних осей ре­зультівного простору. Ці осі за суттю аналогічні факторам у факторному ана­лізі, що дає змогу використовувати від­повідну парадигму інтер­претації, детально розроблену в екс­периментальній психології. У цьому випадку можна вважати, що виявлені фактори мають значення базових категорій, або базових (латентних) конструктів, за допомогою яких респон­дент (як правило, неусвідомлено) упо­рядковує свою картину світу (точніше, її проекцію на задану предметну область);

• по-друге, можна проаналізувати компактні угруповання стимулів у цьому просторі, ототожнивши їх з деякими істот­ними (хоча й схованими від інтроспекції) таксономічними одиницями, реально присутніми в моделі світу експерта. Істотно, що робиться спроба інтерпретувати кластери, отри­мані за моделлю градуювання, а не за вихідними числовими кодами розходжень. Це випливає із припу­щення, що інформація, не відтворена головними (найнаванта­женішими) факторами, є “шумом”, який супроводжує кожен (а особливо психоло­гічний) експеримент.

Основна експериментальна процедура – попарне порів­няння деяких об’єктів і вираження ступеня їхньої подібності (відмінності) на числовій осі або виділення пар близьких об’єктів із поданої тріади – сама по собі накладає велику кількість обмежень на структуру, яку виявляють, а саме:

1) через вибір стимульного матеріалу (вибір об’єктів зали­шається за інженером зі знань);

2) через недосконалість шкали вимірювань;

3) у зв’язку з низкою припущень математичного апарату; але головне, що отримана структура знань найчастіше має академічний характер, тобто характеризує об’єктивно наявні, але легко з’ясовні закономірності, що ніби лежать на поверхні.

Це пов’язано із психологічною установкою самого експери­менту, під час якого експерта ніби перевіряють, тестують і він, природно, прагне давати правильні відповіді.

Щодо реального процесу видобування знань, ця обставина стає принциповою, тому що дає змогу насправді відокремити ті знання, завдяки яким експерт є таким (рівень В), від загальнозначущих, банальних (для експертів у заданій предметній області) знань (рівень А), які можливо й не варті того, щоб за­ради них створювати власне інтелектуальну систему.

Однак очікується, що в багатьох (якщо не в більшості) ви­падків виявлені латентні структури можуть повністю змінити уявлення інженера зі знань про предметну область і дати йому змогу істотно поглибити базу знань. Введення світу метафор – це деяка гра, а гра розкріпачує свідомість експерта і, як всі гральні методики видобування знань (див. попередні розділи), є гарним каталізатором трудомістких серій інтерв’ю з експертом, без яких сьогодні неможливе розроблення про­мислових інтелектуальних систем.