3. Види методів витягу знань з експерта.

Коммуникативные:

1. пассивные методы (ведущая роль в процессе извлечения знаний дается эксперту а инженер по знаниям фиксирует рассуждения). Пассивные методы бывают:

– наблюдения(инж.по знаниям находится рядом с экспертом)

– размышления вслух (эксперт не только объясняет свои действия, но и объясняет каким образом он пришел к

такому выводу)

– метод извлечения знаний в форме лекций (исп. Для быстрого ознакомления инж.по знаниям с предметной

областью)

2. активные методы (инициатива у инж. по знаниям) делятся на индивидуальные и групповые. Индивидуальные – анкетирование, интервьюирование, свободный диалог. Групповые – обеспеч. Возможность одновременного исп.знаний нескольких экспертов причем именно в результате взаимодействия экспертов обеспечивается новизна получаемой инф.(метод круглого стола-обсуждение проблемы несколькими экспертами, кот.рассматривают ее под различ.углами своей проф.деят.; мозговой штурм–исп.для раскрепощения и активизации творческого мышления)

4. Оболонки експертних систем. Система emysin, як універсальна оболонка.

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. Т.е. это готовая экспертная система без базы знаний. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Необходим только специалист в данной предметной области для заполнения базы знаний. Применение оболочек позволяет создавать ЭС значительно быстрее и легче в сравнении с программированием. Класс программ, которые мы называем оболочкой экспертной системы, создавался с целью позволить непрограммистам воспользоваться результатами работы программистов, решавших аналогичные проблемы. Так, программа EMYCIN [van Melle, 1981] позволяет использовать архитектуру системы MYCIN в приложении к другим областям медицины (напомним, что программа MYCIN была ориентирована только на заболевания крови). На базе EMYCIN были разработаны экспертные системы как для медицины (например, система PUFF для диагностики легочных заболеваний), так и для других областей знаний, например программа структурного анализа SACON. Автор системы EMYCIN Ван Мелле (van Melle) одним из первых подчеркнул, что оболочки отнюдь не являются универсальной архитектурой для решения проблем. Разработанная им система EMYCIN ориентирована на те проблемы диагностирования с большими объемами данных, которые поддаются решению с помощью дедуктивного подхода в предположении, что пространство диагностических категорий стационарно. Кленси (Clancey) назвал класс подобных проблем "проблемами эвристической классификации" . Однако этот подход значительно меньше подходит для решения проблем конструирования, т.е. объединения отдельных элементов в единый комплекс с учетом заданных ограничений. Простота языков представления знаний, применяемых в большинстве оболочек, является, с одной стороны, достоинством, а с другой — недостатком такого рода систем. На это обратили внимание в критическом замечании по поводу реализации экспертной системы PUFF на базе оболочки EMYCIN .

• Использованный в EMYCIN формализм порождающих правил затрудняет разделение разных видов знаний— эвристических, управляющих, знаний об ожидаемых значениях параметров. Мы уже отмечали , что способность системы дифференцировать виды знаний рассматривается многими исследователями как одно из главных условий обеспечения ее "прозрачности" для пользователя

• Недостаточная труктурированность набора порождающих правил в EMYCIN также затрудняет и восприятие новых знаний, поскольку добавление в базу знаний нового правила требует внесения изменений в различные компоненты системы. Например, нужно вносить изменения в таблицы знаний, содержащие информацию о медицинских параметрах. Это одна из проблем, решением которой гордятся создатели системы TEIRESIAS.

• Основным методом формирования суждений в EMYCIN является построение обратной цепочки вывода. При этом используется множество правил мета- и объектного уровня. В результате очень сложно формировать исчерпывающее и понятное для пользователя пояснение. Как отмечал Кленси ([Clancey, 1983])те решения, которые принимаются на этапе программирования правил, в частности касающиеся порядка и количества выражений в антецедентной части, могут разительным образом повлиять на путь поиска в пространстве решений в процессе функционирования системы.