8. трудности получения экспертных знаний

8. трудности получения экспертных знаний

В последние 20 лет перенос экспертных знаний в компьютер стал одной из центральных проблем искусственного интеллекта.

Зачем же нужно передавать человеческие умения и опыт компьютеру? Прежде всего для того, чтобы опытом и знаниями квалифицированного специалиста пользовались не только те люди, с которыми он сталкивается, а гораздо более широкий круг возможных пользователей. Вторая, не менее важная цель — не утерять со сменой поколений умения и знания опытных людей, оставить их в наследство человечеству.

Сама по себе возможность построения искусственной системы, обладающей человеческими умениями решать сложные задачи в тех или иных областях деятельности, весьма привлекательна. Но на пути ее решения стоят существенные трудности. Перечислим основные из них.

1. Человек не может сообщить общие абстрактные правила, которыми он руководствуется, решая ту или иную конкретную задачу, потому что его умения чаще всего хранятся на подсознательном уровне.

2. В любой области деятельности имеется большое количество (десятки и сотни тысяч) возможных практических ситуаций, при анализе которых проявляются умения человека. Желательно, чтобы этими умениями в полном объеме «овладел» компьютер, что может потребовать огромного труда и времени экспертов.

3. Люди, передающие компьютеру в том или ином виде свои знания и умения, неизбежно ошибаются. Конкретная ошибка может быть вызвана усталостью, невнимательностью, трудностью ситуации. Не ошибающихся экспертов, к сожалению, не бывает.

Отметим, что существуют разные виды человеческих умений, и для построения их компьютерных аналогов нужна совокупность различных подходов.

Далее мы представим подход, позволяющий строить полные, непротиворечивые и достаточно большие базы экспертных знаний (умений) для определенного класса задач: задач классификации с явными признаками [7].