Стратегии получения знаний. Приобретение знаний. Методы работы со знаниями.

Существует несколько стратегий получения знаний. Наиболее распространенные:

• приобретение;
• извлечение;
• формирование.

Под приобретением знаний понимается способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы (при этом структура знаний заранее закладывается в программу). Эта стратегия требует существенной предварительной проработки предметной области. Системы приобретения знаний действительно приобретают готовые фрагменты знаний в соответствии со структурами, заложенными разработчиками систем. Большинство этих инструментальных средств специально ориентировано на конкретные экспертные системы с жестко обозначенной предметной областью и моделью представления знаний, т.е. не являются универсальными. Например, система TEIRESIAS [18], ставшая прародительницей всех инструментариев для приобретения знаний, предназначена для пополнения базы знаний системы MYCIN или ее дочерних ветвей, построенных на "оболочке" EMYCIN [10] в области медицинской диагностики с использованием продукционной модели представления знаний.

Термин извлечение знаний касается непосредственного живого контакта инженера по знаниям и источника знаний. Авторы склонны использовать этот термин как более емкий и более точно выражающий смысл процедуры переноса компетентности эксперта через инженера по знаниям в базу знаний экспертной системы.

Термин формирование знаний традиционно закрепился за чрезвычайно перспективной и активно развивающейся областью инженерии знаний, которая занимается разработкой моделей, методов и алгоритмов анализа данных для получения знаний и обучения. Эта область включает индуктивные модели формирования гипотез на основе обучающих выборок, обучение по аналогии и другие методы.

Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций:

• получения информации извне
• ее система­тизации.

При этом в зависимости от способности си­стемы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также раз­личные формы получаемой информации.

Форма пред­ставления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать, зависит от того, какие спо­собности имеет система для формализации информа­ции до уровня знаний. Если обучающаяся система со­всем лишена такой способности, то человек должен заранее подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше способности машины к логическим выводам, тем меньше нагрузка на че­ловека.

Функции, необходимые обучающейся системе для приобретения знаний, различаются в зависимости от конфигурации системы.

В дальнейшем при рассмот­рении систем инженерии знаний предполагается, что существует система с конфигурацией, показанной на рис, 1.1, которая включает базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач. Если база знаний пополняется зна­ниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями также можно воспользоваться. Сле­довательно, от функций обучения требуется преобра­зование полученной извне информации в знания и пополнение ими базы знаний.

Рис.1 Базовая структура систем обработки знаний

Можно предложить следующую классификацию систем приобретения знаний, которая будет опираться на способность системы к восприятию знаний в разных форматах, качественно различающихся между собой и способностью к формализации (рис 2).

Рис 2.Классификация методов приобретения знаний.

Обучение без выводов.

Категорию А можно назвать обучением без выводов или механическим запоминанием, это простой процесс получения информации, при котором необяза­тельны функции выводов, а полученная информация в виде программ или данных используется для реше­ния задач в неизменном виде. Другими словами, это способ получения информации, характерный для су­ществующих компьютеров.

Категория Б—это получение информации извне, представленной в форме знаний, т. е.в форме, кото­рую можно использовать для выводов. Обучающейся Системе необходимо иметь функцию преобразования входной информации в формат, удобный для даль­нейшего использования и включения в базу знании.

Приобретение знаний на этом этапе происходит в наиболее простой форме: это знания, предварительно подготовленные человеком во внутреннем формате, какими являются большинство специальных знании, изначально заданных в экспертных системах. В слу­чае прикладных систем инженерии знаний необходи­мо преобразовать специальные знания из какой-либо области в машинный формат, но для этого нужен посредник, хорошо знающий как проблемную об­ласть, так и инженерию знаний. Таких посредников называют инженерами по знаниям. В общем случае для замены функции посредника можно использовать и специальные подпрограммы. Т.е. необходимо иметь функции выводов достаточно высокого уровня, но можно ограничиться и выводами на сравнительно низком уровне, а остальное доверить человеку — в этом и состоит приобретение знаний в диалоге. При­мером служит хорошо известная система TEIRESIAS. Это система-консультант в области медицины, разра­ботанная на базе системы MYCIN. Специалисты в проблемной области являются преподавателями обучающейся системы, а ученик — система инженерии знаний — изучает ответы на поставленные задачи и корректирует те правила в базе знаний, которые ра­нее приводили к ошибкам. Для подготовки знаний в экспертной системе необходимы вспомогательные средства типа редактора знаний, причем в процессе приобретения знаний в диалоге не только редактируются отдельные правила и факты, но и воспол­няются недостатки существующих правил, т. е. ведется редактирование базы знаний.

Если знания заданы во внешнем формате, например на естественном языке, то следует преобразовать их во внутренний формат. Для этого необходимо по­нимать внешнее представление, т. е. естественный язык, графические данные и т. п. Фактически приобретение знаний и их понимание тесно связаны. Проб­лема понимания сводится не только к преобразованию структуры предложений — необходимо получить фор­мат, удобный для применения.

Аналогичная проблема — преобразование во внутренний формат советов, подсказок по решению задач, что называется «операционализацией» знаний В этом заключается центральная проблема искус­ственного интеллекта; она, в частности, изучает пре­образование советов, подсказок, представленных в терминах проблемной области, в процедуры. Напри­мер, система UNDERSTAND выполняет операционализацию представления задачи о ханойской башне на английском языке путем построения соответствующих состояний и операций, приводящих к этим состояниям.