Теоретические аспекты инженерии знаний

Инженерия знаний – достаточно молодое направление искусственного интеллекта, связанное с нетривиальными проблемами извлечения и формализации знаний. Центральным понятием является поле знаний.

 Поле знаний – это условное неформальное описание основных понятий и взаимосвязей между понятиями предметной области, выявленных из системы знаний эксперта, в виде графа, диаграммы, таблицы или текста.

Поле знаний, как первый шаг к формализации, представляет модель знаний о ПО, в том виде, в каком ее сумел выразить аналитик на своем языке. Существует ряд языков инженерии знаний – это структурно-логический язык SLL, язык К-систем, УСК.

В науке сложились два подхода к разработке универсальных языков: создание языков-классификаций и логико-конструктивных языков. Второй подход связан с исследованиями в рамках поиска универсального метода познания, наиболее четко высказанного Р. Декартом, а затем Г. Лейбницем. Именно Лейбниц наметил основные контуры учения о символах. Они были развиты Г. Ламбертом, который и дал науке имя «семиотика». Семиотика нашла своих адептов в сфере гуманитарных наук. В последнее время сложилась новая ветвь – прикладная семиотика.

Языки семиотического моделирования как естественное развитие языков ситуационного управления являются первым приближением к языку инженерии знаний. Изменчивость и условность знаков делают семиотическую модель применимой к сложным сферам реальной человеческой деятельности.

Семиотика включает:

синтаксис – совокупность правил построения языка;
семантику – связь между элементами языка и их значениями или отношения между знаками и реальностью;
прагматику – отношения между знаками и пользователями.

^ Семиотическая модель поля знаний

Поле знаний является некоторой семиотической моделью, которая может быть представлена как граф, рисунок, таблица, диаграмма, формула или текст.

Синтаксис. Обобщенно синтаксическую структуру можно представить как

П = (І, О, М),

Где І – структура исходных данных,

О – структура выходных данных,

М – модель ПО, на основании которой происходит модификация І в О.

Модель предметной области представляет совокупность концептуальной и функциональной структуры. Концептуальная структура выступает как статическая, неизменная составляющая поля знаний, а функциональная представляет динамическую составляющую.

Формирование концептуальной структуры основано на выявлении понятий ПО и построении иерархии понятий, так называемой «пирамиды знаний». Функциональная структура моделирует связи и отношения между понятиями. Эти связи отражают модель или стратегию принятия решения. Таким образом функциональная структура образует стратегическую составляющую модели.

Семантика – фактически это набор правил интерпретации предложений и формул любого языка. Семантика должна быть композиционной, то есть значение предложения определяется как функция значений его составляющих. Семантика языка зависит от особенностей ПО, она обладает свойством полиморфизма, одни операторы в разных задачах могут иметь свои особенности.

Семантика поля знаний имеет два уровня: на первом есть семантическая модель знаний эксперта, на втором уровне любое поле знаний является моделью некоторых знаний.

Знания – вещь сугубо авторизованная и ЭС является «базой знаний эксперта Х в понимании инженера по знаниям У». Стоит заменить инженера по знаниям, и получится совсем другая картина.

Прагматика. В качестве прагматической составляющей семиотической модели следует рассматривать технологии проведения структурного анализа ПО. Это практические аспекты разработки и использования поля, то есть как от сеансов извлечения знаний перейти к стройной и ясной модели.

ЛЕКЦИЯ 2

Стратегии получения знаний

Процесс получения знаний является ключевым при формировании поля знаний.

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

 ^ Извлечение знаний (knowledge elicitation) – это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.

Трудности:

организационные неувязки, неудачный метод извлечения, не совпадающий со структурой знаний в данной области,
неадекватная модель для представления знаний,
неумение наладить контакт с экспертом,
терминологический разнобой,
отсутствие целостной системы знаний в результате извлечения только фрагментов,
упрощение «картины мира» эксперта.

Процесс извлечения знаний – это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям необходимо воссоздать модель ПО, которой пользуются эксперты для принятия решения. Объекты реального мира связаны более чем 200 типами отношений (временные, пространственные, причинно- следственные и т. п.). Эти отношения и связи ПО образуют сложную систему, из которой необходимо выделить скелет или главную структуру.

 ^ Приобретение знаний (knowledge acquisition) – процесс наполнения базы знаний экспертом с использованием специализированных программных средств.

 Формирование знаний (machine learning) – процесс анализа данных и выявления скрытых закономерностей с использованием специального математического аппарата и программных средств. Этот термин закрепился за перспективной и активно развивающейся областью инженерии знаний, которая занимается разработкой моделей, методов и алгоритмов обучения. Наиболее продвинутыми методами машинного обучения являются методы распознавания образов, в частности алгебраический подход.

^ Теоретические аспекты извлечения знаний

Чтобы разобраться в природе извлечения знаний, выделим три основных аспекта этой процедуры:

А

= { А1, А2, А3} = {психологический, лингвинистический, гносеологический}

Психологический аспект является ведущим, поскольку он определяет успешность и эффективность взаимодействия аналитика с основным источником знаний – экспертом-профессионалом. Извлечение знаний происходит в процессе непосредственного общения, а в общении психология является доминантной. Общение – это междисциплинарное понятие, обозначающее все формы контактов между людьми – от дружеских до деловых.

Потери информации при разговорном общении:

Задумано	Приобрело словесную форму	Высказано	Выслушано	Понято	Осталось в памяти
100%	90%	80%	70%	60%	24%

Лингвинистический аспект касается исследования языковых проблем, т.к. язык – основное средство общения в процессе извлечения знаний. Можно выделить три слоя лингвинистических проблем: «общий код», понятийная структура, словарь пользователя. «Общий код» решает проблему языковых ножниц между профессиональной терминологией эксперта и обыденной речью инженера по знаниям. «Общий код» включает общенаучную терминологию, специальные понятия из профессиональной литературы, элементы бытового языка, неологизмы, профессиональный жаргон и др. Выработка общего кода – это составление словаря предметной области.

Понятийная структура подразумевает построение иерархии абстракций – глобальной схемы, которая может быть положена в основу концептуального анализа структуры знаний любой предметной области. Лингвинистический эквивалент иерархии – иерархия понятий, которую необходимо построить в понятийной структуре, формируемой инженером по знаниям.

Болезнь У

ужчина 30-40 лет с болезнью У

Образ больного Х

Взгляд на историю болезни больного Х

Составление словаря пользователя – это формирование отдельного словаря для создания дружественного интерфейса с пользователем ЭС. Для разработки пользовательского интерфейса требуется дополнительная доработка словаря общего кода с поправкой на доступность системы.

Гносеологический аспект извлечения знаний объединяет методологические проблемы получения нового научного знания.

Гносеология – это раздел философии, связанный с теорией познания, или теорией отражения действительности в сознании человека.

Сначала действительность отражается в сознании эксперта, затем деятельность и опыт эксперта интерпретируются сознанием инженера по знаниям, что служит основой для построения третьей интерпретации – поля знаний ЭС.

Само знание имеет два уровня:

Эмпирический (наблюдения, явления),
Теоретический (законы, абстракции, обобщения).

Гносеологическая цепочка: факт → обобщенный факт → эмпирический закон → теоретический закон.

Основными методологическими критериями научности нового знания и способа его получения являются: внутренняя согласованность, системность, объективность, историзм.

Эмпирическому знанию свойственны модальность, противоречивость, неполнота. Задача аналитика – сглаживать эти «шероховатости» эмпирики.

Системно-структурный подход к познанию ориентирует аналитика на рассмотрение ПО с позиций закономерностей системного целого и взаимодействия составляющих его частей. Например, системный взгляд на проблематику структурирования знаний позволяет увидеть его иерархическую организацию.

Процесс познания субъективен. Следовательно, более корректно говорить о глубине понимания, чем об объективности знания.

Критерий «историзм» связан с развитием. Познание настоящего – есть познание породившего его прошлого.

Методологическая структура познания может быть представлена как некоторая последовательность этапов:

Описание и обобщение фактов;
Установление логических и математических связей, дедукция и индукция законов;
Построение идеализированной модели;
Объяснение и предсказание явлений.

ЛЕКЦИЯ 3

Теоретические аспекты структурирования знаний

Разделение стадий извлечения и структурирования знаний является условным. В настоящее время прослеживается тенденция опережения технологических средств разработки интеллектуальных систем по отношению к их теоретическому обоснованию. Практически сейчас существует пропасть между математическими основами кибернетики (Виннер, Шеннон, Джордж, Йордан, Ляпунов) и современным поколением интеллектуальных систем, которые основаны на парадигме обработки знаний ( ЭС, лингвинистические процессоры, обучающие системы).

Иерархический подход традиционно используется при проектировании сложных систем как прием расчленения формально описанной системы на уровни (блоки, модули). На каждом уровне вводятся свои представления о системе и элементах, продвижение от уровня к уровню имеет строгую направленность (сверху вниз или снизу вверх).

Традиционные методологии структурирования:

Структурный (системный) подход или анализ, основанный на идее алгоритмической декомпозиции, где каждый модуль выполняет этап общего процесса,
Объектный подход, связанный с декомпозицией и выделением не процессов, а объектов, при этом каждый объект рассматривается как экземпляр определенного класса.

В структурном анализе разработано большое число средств проектирования: диаграммы потоков данных, структурированные словари (тезаурусы), таблицы решений, стрелочные диаграммы, деревья целей, блок-схемы алгоритмов, модели окружения.

Объектно-ориентированный подход основан на следующих элементарных понятиях: объекты, классы как объекты, классификации как средства упорядочения знаний, иерархии с наследованием свойств, средства ограничения доступа, методы для определения функций и отношений.

 Объектно-структурный подход (ОСП) – обобщенный метод структурного анализа и формирования поля знаний.

Основные постулаты заимствованы из ООП и расширены:

Системность – взаимосвязь между понятиями,
Абстрагирование – выявление характеристик понятия, отличающих его от других,
Иерархия – упорядочивание системы абстракций,
Типизация – выделение классов понятий с частичным наследованием свойств,
Модульность – разбиение задачи на подзадачи,
Наглядность и простота нотации.

Сертификация знаний

Объектно-структурный анализ ПО подразумевает восемь страт или слоев:

Слой	Знания	Стратификация знаний (анализ)
S_1	Зачем	Стратегический анализ: назначение и функции системы
S_2	Кто	Организационный: коллектив разработчиков системы
S_3	Что	Концептуальный: понятийная структура
S_4	Как	Функциональный: гипотезы и модели принятия решений
S_5	Где	Пространственный: окружение, оборудование, коммуникации
S_6	Когда	Временной: временные параметры и ограничения
S_7	Почему	Причинно-следственный: подсистема объяснений
S_8	Сколько	Экономический: ресурсы, затраты, прибыль, окупаемость

Алгоритм ОСА

Алгоритм ОСА предназначен для детального структурирования знаний ПО. Алгоритм содержит последовательность аналитических процедур и разделяется на две составляющие:

Глобальный (вертикальный) анализ – разбиение ПО на страты,
Анализ страт (горизонтальный) – построение многоуровневых структур по отдельным стратам.

ЛЕКЦИЯ 4

Blog

Теоретические аспекты инженерии знаний

Содержание

Теоретические аспекты инженерии знаний