Про мову опису поля знань  

Про мову опису поля знань

Поле знань

Поле знань – це умовний неформальний опис основних понять і взаємозв,язків між поняттями предметної області, виявлених із системи знань експерта, у виді графа, діаграми, чи таблиці тексту.

Поле знань Рz формується на третій стадії розробки ЕС – стадії структурування.

Поле знань, як перший крок до формалізації, представляє модель знань про предметну області, у тім виді, у якому її зумів виразити аналітик на деякій “своїй” мові. Назвемо цю мову L і розглянемо його бажані властивості, з огляду на те, що стандарту цієї мови поки не існує, а кожний інженер по знаннях змушений сам його винаходити.

По-перше, як і в мові будь-якої науки, у ній повинно бути якнайменше неточностей, властивим повсякденним мовам. Частково точність досягається більш строгим визначенням понять. Ідеалом точності, звичайно, є мова математики. Мова L, видимо, займає проміжне положення між нормальною мовою і мовою математики.

По-друге, бажано не використовувати в ній термінів інших наук в іншому, тобто новому, змісті. Це викликає непорозуміння.

По-третє, мова L, видимо, буде або символьною мовою, або мовою графічною (схеми, малюнки, піктограми).

При виборі мови опису поля знань не слід забувати, що на стадії формалізації необхідно її замінити на машинно-реалізовану мову представлення знань (MПЗ), вибір якої залежить від структури поля знань.

Традиційно семіотика включає (мал. 3.1):

· синтаксис (сукупність правил побудови чи мови відносини між знаками);

· cемантику (зв'язок між елементами мови і їхніми значеннями чи відношеннями між знаками і реальністю);

· прагматику (відношеннями між знаками і їхніми користувачами).

Мал. 3.1.Структура семіотики

8.1.2. Семіотична модель поля знань

Поле знань Рz є деякою семіотичною моделлю, що може бути представлена як граф, малюнок, таблиця, діаграма, формула чи текст у залежності від смаку інженера по знаннях і особливостей предметної області. Особливості ПО можуть уплинути на форму і зміст компонентів структури Рz.



Розглянемо відповідні компоненти Рz (мал. 3.2).

Мал. 3.2.Структура поля знань

Синтаксис.Узагальнено синтаксичну структуру поля знань можна представити як

P = (I,O,M),

де I – структура вхідних даних, підлягаючих обробці й інтерпретації в експертній системі;

О – структура вихідних даних, тобто результату роботи системи;

М – операційна модель предметної області, на підставі якої відбувається модифікація I у O.

Включення компонентів I і O у Р обумовлено тим, що складові і структура цих інтерфейсних компонентів імпліцитно (тобто неявно) присутні в моделі репрезентації в пам'яті експерта. Операційна модель М може бути представлена як сукупність концептуальної структури Sk, що відбиває понятійну структуру предметної області, і функціональної структури Sf моделюючої схему міркувань експерта:

М = (Sk,Sf).

Sk виступає як статична, незмінна складова Р, у той час як Sf представляє динамічну, змінювану складову.

Мал. 3.4.Функціональна складова поля знань

Семантика.Семантика, що додає визначене значення пропозиціям любої формальної мови, визначається на деякій області. Фактично це набір правил інтерпретації пропозицій і формул мови. Семантика L повинна бути композиційною, тобто значення пропозиції визначається як функція значень його складових.

Семантика мови L залежить від особливостей предметної області, вона має властивість поліморфізму, тобто ті самі оператори мови в різних задачах можуть мати свої особливості.

Семантику поля знань Рz можна розглядати на двох рівнях. На першому рівні Ріzg є семантична модель знань експерта і про деяку предметну область Оg На другому рівні будь-яке поле знань Рz є моделлю деяких знань, і, отже, можна говорити про зміст його як деякого дзеркала дійсності. Розглядати перший рівень у відриві від конкретної області недоцільно, тому зупинимося докладніше на другому.

Прагматика.У якості прагматичної складової семіотичної моделі варто розглядати технології проведення структурного аналізу ПО, користуючись яким інженер по знаннях може сформувати Рz за результатами стадії витягу знань.

Таким чином, під прагматикою будемо розуміти практичні аспекти розробки і використання поля, тобто як від хаосу чернеток і стенограм сеансів витягу знань перейти до стрункої чи хоча б ясної моделі.

8.1.3. “Піраміда” знань

Поле знань можна стратифіцирувати, тобто розглядати на різних рівнях абстракції понять. У “піраміді знань” кожен наступний рівень служить для сходження на нову ступінь узагальнення і поглиблення знань у предметній області.

Якщо спробувати дати математичну інтерпретацію рівнів піраміди знань V = (V1, V2, V3, ..., Vn), те найбільш прозорим є поняття гомоморфізму – відображення деякої системи Е, що зберігає основні операції й основні відносини цієї системи.

8.2. Стратегії одержання знань

При формуванні поля знань ключовим питанням є сам процес отримання знань, коли відбувається перенос компетентності експертів на інженерів по знаннях. Для назви цього процесу в літературі по EС одержало поширення кілька термінів: придбання, видобуток, витяг, отримання, виявлення, формування знань. В англомовній спеціальній літературі в основному використовуються два: acquisition (придбання) і elicitation (виявлення, витяг, установлення).

Витяг знань (knowledqe elicitation) – це процедура взаємодії експерта з джерелом знань, у результаті якої стають явними процес міркувань спеціалістів при ухваленні рішення і структура їхніх представлень про предметну область.

В даний час більшість розроблювачів EС відзначає, що процес витягу знань залишається самим “вузьким” місцем при побудові промислових EС. При цьому їм приходиться практично самостійно розробляти методи витягу, зіштовхуючись з наступними труднощями:

· організаційні непогодженості;

· невдалий метод витягу, що не збігає зі структурою знань у даній області;

· неадекватна модель (мова) для представлення знань.

Можна додати до цього [Гаврилова, Червинская, 1992]:

· невміння налагодити контакт з експертом;

· термінологічний різнобій;

· відсутність цілісної системи знань у результаті витягу тільки“фрагментів”;

· спрощення “картини світу” експерта й ін.

Процес витягу знань – це тривала і трудомістка процедура, у якій інженеру по знаннях, озброєному спеціальними знаннями по когнітивній психології, системному аналізу, математичній логіці й ін., необхідно відтворити модель предметної області, якою користаються експерти для прийняття рішення. Часто починаючі розроблювачі ЕС, бажаючи спростити цю процедуру, намагаються підмінити інженера по знаннях самим експертом. З багатьох причин це небажано.

Придбання знань (knowledqe acqusition) – процес наповнення бази знань експертом з використанням спеціалізованих програмних засобів.

Термін формування знань традиційно закріпився за надзвичайно перспективною і активно розвиваючою областю інженерії знань, що займаєтся розробкою моделей, методів і алгоритмів навчання. Вона включає індуктивні моделі формування знань і автоматичного породження гіпотез. Ці моделі дозволяють виявити причинно-наслідкові емпіричні залежності в базах даних з неповною інформацією, що містять структуровані числові і символьні об'єкти (часто в умовах неповноти інформації).

Формування знань (machine learning) – процес аналізу даних і виявлення схованих закономірностей з використанням спеціального математичного апарата і програмних засобів

Традиційно до задач формування знань чи машинного навчання відносяться задачі прогнозування, ідентифікація (синтезу) функцій, розшифрування мов, індуктивного висновку і синтезу з додатковою інформацією.

Навчання на прикладах тісно зв'язано з машинним навчанням. Розходження заключається в тім, що результат навчання в розглянутому тут випадку повинний бути інтерпретований у деякій моделі, у якій, можливо, уже містяться факти і закономірності предметної області, і перетворений у спосіб представлення, що допускає використання результату навчання в базі знань, для моделювання міркувань, для роботи механізму пояснення і т.д., тобто робить результат навчання елементом відповідної технології.

Таким чином, можна виділити три основні стратегії проведення стадії одержання знань при розробці EС (мал. 3.6).

1. З використанням ЕОМ при наявності придатного програмного інструменту, інакше придбання знань.

2. З використанням програм навчання при наявності репрезентативної (тобто досить представницької) вибірки прикладів прийняття рішень у предметній області і відповідних пакетів прикладних програм, інакше формування знань.

3. Без використання обчислювальної техніки шляхом безпосереднього контакту інженера по знанням і джерела знань (будь це эксперт, спеціальна література чи інші джерела), інакше добування знань.

Мал. 3.6.Стратегії одержання знань

Лекція 9.

Теоретичні аспекти видобування знань

Оскільки основною проблемою інженерії знань є процес добування знань, інженеру по знаннях необхідно чітко розуміти природу й особливості цих процесів. Для того щоб розібратися в природі добування знань, виділимо три основних аспекти цієї процедури (Рис.3.7):

А = (А1, А2, АЗ) = {психологічний, лінгвістичний, гносеологічний).

Рис.3.7.Теоретичні аспекти інженерії знань

9.3.1. Психологічний аспект

З трьох аспектів добування знань психологічний – А1 – є ведучим, оскільки він визначає успішність і ефективність взаємодії інженера по знаннях (аналітика) з основним джерелом знань – експертом-професіоналом. Психологічний аспект виділяється ще і тому, що добування знань відбувається найчастіше в процесі безпосереднього спілкування розроблювачів системи. А в спілкуванні психологія є домінантної.

Спілкування, чи комунікація (від лат. communicatio– зв'язок), – це міждисциплінарне поняття, що позначає усі форми безпосередніх контактів між людьми – від дружніх до ділових.

Отже, спілкування є процес вироблення нової інформації, загальної для людей, що спілкуються, і що народжує їхню спільність.

Рис.3.8.Структура процесу спілкування

Можна виділити чотири основних рівні спілкування.

1. Рівень маніпулювання, коли один суб’єкт розглядає іншого як засіб чи перешкоду стосовно проекту своєї діяльності.

2. Рівень рефлексивної “гри”, коли в процесі своєї діяльності людина враховує “контрпроект” іншого суб'єкта, але не визнає за ним самоцінність і прагне до “виграшу”, до реалізації свого проекту.

3. Рівень правового спілкування, коли суб’єкти визнають право на існування проектів діяльності один одного і намагаються погодити їхній хоча б зовні.

4. Рівень морального спілкування, коли суб'єкти внутрішньо приймають загальний проект взаємної діяльності.

Прагнення й уміння спілкуватися на вищому, четвертому, рівні може характеризувати ступінь професіоналізму інженера по знаннях. Добування знань – це особливий вид спілкування, якомго можна віднести до духовно-інформаційному типу.

Відомо, що втрати інформації при розмовному спілкуванні великі

(Рис.3.9).

Рис.3.9.Втрати інформації при розмовному спілкуванні

У зв'язку з цим розглянемо проблему збільшення інформативності спілкування аналітика й експерта за рахунок використання психологічних знань.

Можна виділити такі структурні компоненти моделі спілкування при добуванні знань:

· учасники спілкування (партнери);

· засоби спілкування (процедура);

· предмет спілкування (знання).

Відповідно до цієї структури виділимо три “шари ” психологічних проблем, що виникають при добуванні знань (Рис.3.10):

А1 = (S11,S12, S13 } = {контактний, процедурний, когнітивний}.

Рис.3.10.Психологічний аспект добування знань


9154091917054443.html
9154202364658470.html
    PR.RU™