Стратегии получения знаний

1. Извлечение знаний - процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процессы рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области. Процесс извлечения знаний остается самым "узким" местом при построении промышленных ЭС. Процесс извлечения знаний - это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения.

2. Приобретение знаний - это процесс наполнения БЗ экспертом с использованием специальных программных средств. Термин "приобретение" оставлен за автоматизированными системами прямого общения с экспертом. Они действительно непосредственно приобретают уже готовые фрагменты знаний в соответствии со структурами, заложенными разработчиками систем.

3. Формирование знаний – это процесс анализа данных и выявления скрытых закономерностей с использованием специального материального аппарата и программных средств. Традиционно к задачам формирования знаний или машинного обучения относятся задачи прогнозирования, синтеза функций, расшифровки языков, индуктивного вывода и синтеза с дополнительной информацией.

Наиболее продвинутыми среди методов машинного обучения являются методы распознавания образов. Однако применение методов формирования знаний пока не стало промышленной технологией разработки баз знаний.

Можно выделить три основные стратегии проведения стадии получения знаний при разработке ЭС:

1. С использованием ЭВМ при наличии подходящего программного инструментария - приобретение знаний.

2. С использованием программ обучения при наличии репрезентативной выборки примеров принятия решений в предметной области и соответствующих пакетов прикладных программ - формирование знаний.

3. Без использования вычислительной техники путем непосредственного контакта инженера по знаниям и источника знаний - извлечение знаний.

Основной проблемой инженерии знаний является процесс извлечения знаний, значит, необходимо четко понимать природу и особенности этих процессов. Выделим три основных аспекта этой процедуры: психологический, лингвистический, гносеологический. Классификация методов извлечения знаний:

1. Коммуникативные методы

1.1 Пассивные методы

1.1.1 Наблюдения

1.1.2 Анализ протоколов "мыслей вслух"

1.1.3 Лекции

1.1.4 Активные индивидуальные:Анкетирование Интервью Свободный диалог Экспертные игры

1.1.5 Активные групповые методы: "Круглый стол" "Мозговой штурм" Ролевые игры

2. Текстологические методы

1.1 Анализ учебников 1.2Анализ литературы 1.3Анализ документов

Разделение стадий извлечения и структурирования знаний является весьма условным, поскольку хороший инженер по знаниям, уже извлекая знания, начинает работу по структурированию и формированию поля знаний. Однако новая методология позволяет провести стадию структурирования независимо от последующей программной реализации, опираясь на достижения в области разработки сложных систем.

Сущ. подходы к проектированию сложных систем можно разделить на два больших класса:

1. Структурный (системный) подход - основан на идее алгоритмической декомпозиции, где каждый модуль системы выполняет один из важнейших этапов общего процесса.

2. Объектный подход - связан с декомпозицией и выделением объектов, при этом каждый объект рассматривается как экземпляр определенного класса.

Простейшие методы структурирования

- Алгоритм для "чайников".

- Специальные методы структурирования

- Методы выявления объектов, понятий и их атрибутов

- Методы выявления связей между понятиями

- Методы определения отношений

Существуют различные классификации систем приобретения знаний - по выразительности и мощности инструментальных средств; по обобщенным характеристикам; в рамках структурно-функционального подхода; интегрированная классификация предложена в работе.