1.2 О возможности и оправданности применения технологий инженерии знаний для построения систем основанных на знаниях

Основные требования применимости методологии и целесообразности разработки
к задаче	к возможности	к оправданности
Решение потребует символьных рассуждений	Имеются эксперты в предметной области, решающие задачу	Решение задачи принесет значительный эффект (социальный, экономич.)
Ограничения имеют эвристическую природу	Эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения	Необходимость выполнения экспертизы в нескольких местах
Не предельность сложности задачи и времени ее решения	Эксперты способны вербализировать свои знания	При передаче информации происходит ее недопустимая потеря
Практическая значимость задачи и ее направленность	Решение требует рассуждений, а не действий	Необходимость решения задачи во враждебном окружении

2 Технология быстрого прототипирования

Суть технологии состоит в том, что раз­работчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На на­чальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного прило­жения, а с другой- время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспер­том) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удо­влетворения указанным требованиям, как правило, при создании про­тотипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования (например,- BCB,- как RAD среда программирования).

Прототип должен продемонстрировать пригодность методов ин­женерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о про­блемной области. При неудаче может потребоваться разработка но­вого прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непри­годности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как уве­личение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.

2.1. Идентификация проблемы

Идентификация проблемы- ознакомление (обучение) членов коллектива разработчиков и создание предварительной (неформальной) формулировки проблемы.

Рисунок Идентификация проблемы

Уточняется задача, планируется ход разработки прототипов экспертной системы, определяются:

• необходимые ресурсы (время, люди, ЭВМ, и т.п.);

• источники знаний (книги, эксперты);

• имеющиеся аналогичные экспертные системы;

• цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий);

• подклассы решаемых задач…

В дальнейшем начинается разработка БЗ.

2.2. Получение знаний

Получение знаний- это процесс теоретически обоснованного извлечения знаний с использованием одного или группы практических методов извлечения.

Теоретические основы извлечения знаний- включают совокупность стратегий получения знаний и аспектов извлечения знаний (по слоям).

Практические методы: текстологические, коммуникативные (активные, пассивные).

Наибольший эффект достигается, когда методы применяются осознанно и в комбинации, например:

• Анализируется литература экспертов (текстологический метод):

• Формируется «черновик» по предметной области;

• Составляется вопрос- ответная структура для БЗ;

• Используется анкетирование (активный индивидуальный коммуникативный метод):

• Формируется анкета в соответствии с БЗ;

• Эксперт заполняет анкету;

• Аналитиком проводится анализ ответов эксперта;

• В режиме интервью, диалога или игры (активные индивидуальные коммуникативные методы):

• Эксперт и аналитик проводят совместный анализ материалов;

• Исправляются ошибки в БЗ.

• Инженер по знаниям вносит исправления.

Под «черновиком» здесь понимается текст, прошедший следующий алгоритм: накопление необходимой литературы по предметной области; выбор текста для извлечения знаний; первое знакомство с текстом (ознакомление в целом) формирование предварительной гипотезы о структуре и содержании текста; выделение ключевых понятий (адекватно и наиболее полно передающих смысл текста) в процессе внимательного чтения, так называемая «компрессия текста»; определение связности в рамках текста, составление реферата («сжатого текста»); формирование вопросно-ответной структуры для базы знаний, так называемого поля знаний. В процессе формирования базы знаний важно помнить о теоретических аспектах извлечения знаний, чтобы максимально обеспечить передачу знаний от эксперта к испытуемому.