Теоретические аспекты получения знаний
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, ставшая прародительницей всех инструментариев для приобретения знаний, предназначена для пополнения базы знаний системы MYCIN или ее дочерних ветвей, построенных на "оболочке" EMYCIN 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.
Таким образом, можно выделить три стратегии проведения стадии получения знаний при разработке экспертных систем (рисунок 4).
На современном этапе разработки экспертных систем в нашей стране стратегия извлечения знаний, по-видимому, является наиболее актуальной, поскольку промышленных систем приобретения и формирования знаний на отечественном рынке программных средств практически нет.
Извлечение знаний - то процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.
Рисунок 4 - Три стратегии получения знаний
В настоящее время большинство разработчиков экспертных систем отмечают, что процесс извлечения знаний остается самым "узким" местом при построении промышленных систем.
Процесс извлечения знаний - это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям, вооруженному специальными знаниями по когнитивной психологии, системному анализу, математической логике и пр., необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения. Часто начинающие разработчики экспертных систем, желая избежать этой мучительной процедуры, задают вопрос: может ли эксперт сам извлечь из себя знания? По многим причинам это нежелательно.
Во-первых, большая часть знаний эксперта - это результат многочисленных наслоений, ступеней опыта. И часто зная, что из А следует В, эксперт не дает себе отчета, что цепочка его рассуждении была гораздо длиннее, например С ≈>D, D ≈> А, А ≈> В, или А ≈> Q,,═ Q->R,═R->B.
Статья в тему
Тактирующие устройства. Триггеры
Данная работа посвящена рассмотрению роли триггеров в цифровых устройствах.
Во всех современных компьютерах применяется логическая система, изобретения Джорджем Булем.
С развитием электроники появился такой класс электронной техники, как цифровая. Цифровая техника включает в себя такие устройства ...