5 Приобретение знаний

Процесс приобретения знаний можно рассматривать с различных точек зрения и характеризовать множеством аспектов. Перечислим наиболее важные из этих аспектов:

1. Фазы приобретения знаний;

2. Модели приобретения знаний;

3. Номенклатура знаний;

4. Уровни знаний;

5. Средства отладки знаний.

5.1 Фазы приобретения знаний

Выделяют следующие фазы:

1. предварительная фаза; 2) начальная фаза; 3)фаза накопления.

На предварительной фазе (ЭС еще не существует) знания приобретаются инженером по знаниям от эксперта. На этой фазе задача инженера по знаниям состоит в том, чтобы получить от эксперта основные сведения об области экспертизы и сформировать на их основе общее представление о структуре данных и принципах построения экспертной системы.

На начальной фазе осуществляется наполнение системы знаниями о представлении, то есть значениями, определяющими организацию, структуру и способ представления базы знаний.

В ходе фазы накопления осуществляется приобретение основных знаний об области экспертизы. Здесь решаются задачи:

1) обнаружение неправильности, неполноты или противоречивости знаний, используемых ЭС;

2) извлечение новых знаний, устраняющих обнаруженную неправильность, неполноту или противоречивость;

3) преобразование новых знаний в вид, понятный экспертной системе;

4) объединение «новых» и «старых» знаний.

5.2 Модели приобретения знаний

Процесс приобретения знаний можно свести к последовательности выполнения следующих задач:

1. определяется необходимость модификации (расширения) знаний;

2. при необходимости модификации осуществляется извлечение новых знаний, в противном случае процесс приобретения знаний заканчивается;

3. новые знания преобразуются в форму, «понятную» ЭС;

4. знания системы модифицируются, и осуществляется переход к первой задаче.

В зависимости от того, кто выполняет задачу, можно выделить различные модели приобретения знаний. В ранних работах по ИИ взаимодействие с системой осуществлял только программист. При разработке системы программисты не отделяли знания (данные) от механизма вывода. В задачу программиста входило освоить с помощью эксперта предметную область и затем при разработке системы выступать в роли эксперта и программиста. Недостаточное знание области экспертизы не позволяло программисту гарантировать полноту и непротиворечивость приобретенных знаний. Неизбежные модификации системы приводили к невозможности сохранить однажды достигнутую непротиворечивость знаний.

Последующие разработки систем ИИ основывались на отделении знаний от программ и оформлении знаний в виде простых информационных структур, называемых базами знаний. В этом случае эксперт взаимодействует с системой либо непосредственно, либо через инженера по знаниям. Преимущество данного подхода состоит в том, что БЗ упрощает модификацию знаний. Важным недостатком этого подхода является его большая трудоемкость. Из четырех задач по приобретению знаний автоматизирована только одна (модификация знаний и переход к 1^й задаче).

Эксперт, минимально разбирающийся в программировании, может взаимодействовать с ЭС через интеллектуальный редактор без посредничества инженера по знаниям. В этой модели интеллектуальный редактор должен обладать развитыми диалоговыми способностями и знаниями о структуре БЗ (то есть метазнаниями). При данном подходе эксперт, в основном, решает первую и вторую задачи приобретения знаний, третья и четвертая задачи выполняются ЭС.

В перспективе экспертные системы будут приобретать знания аналогично тому, как это делает эксперт-человек. В этом случае индуктивная программа будет анализировать данные, содержащие сведения о некоторой области экспертизы, автоматически формируя значимые отношения и правила, описывающие предметную область. В этом случае в базе знаний в явном виде хранятся конкретные факты проблемной области, а задача индуктивной программы – сделать значимые обобщения. Достоинство такой модели – автоматизация всех четырех этапов приобретения знаний, но в этом направлении пока делаются только первые шаги.

Дальнейшие перспективы развития ЭС связываются с приобретением знаний непосредственно из текстов на естественном языке.