Страница 36

С одной стороны, это объясняется тем, что с первых шагов наука об искусственном интеллекте (ИИ) была направлена на моделирование слабоформализуемых смысловых задач, в которых не применим традиционный математический аппарат; с другой стороны, ИИ — это ветвь информатики и активно развивается как промышленная индустрия программных средств в условиях жесткой конкуренции, где подчас важнее быстрое внедрение новых идей и'подходов, чем их анализ и теоретическая проработка.

Необходимость разработки теоретических основ науки о методах разработки систем, основанных на знаниях — инженерии знаний, — обосновывается в работах Поспелова Д. А., Попова Э. В., Стефанюка В. Л., Шенка Р., Минского М. —ведущих специалистов в области ИИ в России и зарубежом. Первые шаги в создании методологии (работы Осипова Г. С., Хорошевского В. Ф., Яшина А. М., Wielinga, Slagle, etc.) фактически являются пионерскими и чаще всего ориентированы на определенный класс задач, моделируемых в рамках конкретного программного инструментария.

В данном параграфе рассмотрена новая методология [Гаврилова, 1995], позволяющая провести стадию структурирования независимо от последующей программной реализации, опираясь на достижения в области разработки сложных систем.

3.4.1. Историческая справка

Стадия концептуального анализа или структурирования знаний традиционно является (наряду со стадией извлечения) «узким местом» в жизненном цикле разработки интеллектуальных систем [Adeli, 1994]. Методология структурирования близка к современной теории больших систем [Гиг, 1981] или сложных систем [Courtois, 1985; Peters, 1981], где традиционно акцент делается на процессе проектирования таких систем. Большой вклад в эту теорию внесли классики объектно-ориентированного анализа [Буч, 1992].

Разработку интеллектуальных систем с уверенностью можно отнести к данному классу задач, поскольку они обладают основными признаками сложности (иерархия понятий, внутриэлементные и межэлементные связи и пр.). Сложность проектирования ИС определяется в основном сложностью предметных областей и управления процессом разработки, а также сложностью обеспечения гибкости конечного программного продукта и описания поведения отдельных подсистем.

Среди первых сторонников исследований по теории систем наиболее заметными были Бсрталанфи [Bertalanffy, 1950], Раппопорт и Боулдинг [Boulding, 1956].

Аналогичные концепции, но связанные не с общесистемными исследованиями, а рассматривающие информационные процессы в системах, таких как связь и управление, положили начало кибернетике как самостоятельной науке [Винер, 1958; Эшби, 1959]. Этот подход был существенно поддержан работами Шеннона по математическому моделированию понятия информации [Шеннон, Уивер, 1963; Feinstein, 1958; Watanabe, 1969].

Позднее, в 1960-х гг. было сделано несколько попыток сформулировать и развить математические теории систем высокого уровня общности [Mesarovic, 1964; Ар-биб, 1975]. Существенный вклад в математическую теорию систем и основы структурирования внесли отечественные исследователи Моисеев Н. Я. [Моисеев, 1981], Глушков В. М. [Глушков, 1964], Ивахненко А. Г. [Ивахненко, 1971], Поспелов Д. А. [Поспелов, 1986] и другие. Системный анализ тесно переплетается с теорией систем и включает совокупность методов, ориентированных на исследование и моделирование сложных систем — технических, экономических, экологических и т. п.

3.4.2. Иерархический подход

Проектирование сложных систем и методы структурирования информации традиционно использовали иерархический подход [Месарович, Такахара, 1972] как методологический прием расчленения формально описанной системы на уровни (или блоки, или модули). На высших уровнях иерархии используются наименее детализованные представления, отражающие только самые общие черты и особенности проектируемой системы. На следующих уровнях степень подробности возрастает, при этом система рассматривается не в целом, а отдельными блоками.

В теории САПР такой подход называется блочно-иерархическим (БИП) [Норен-ков, 1983; Петров, 1991]. Одно из преимуществ БИП состоит в том, что сложная задача большой размерности разбивается на последовательно решаемые группы задач малой размерности.

На каждом уровне вводятся свои представления о системе и элементах. Элемент к-го уровня является системой для уровня к-1. Продвижение от уровня к уровню имеет строгую направленность, определяемую стратегией проектирования — сверху вниз или снизу вверх.

Предлагаемый ниже объектно-структурный подход позволяет объединить две, обычно противопоставляемые, стратегии проектирования — нисходящую или дедуктивную STRtd (top-down) с последовательной декомпозицией объектов и процессов сверху вниз и восходящую или индуктивную STRbu (bottom-up) с постепенным обобщением понятий и увеличением степени абстрактности описаний снизу вверх.

Синтез этих стратегий, а также включение возможности итеративных возвратов на предыдущие уровни обобщений позволили создать дуальную концепцию, предоставляющую аналитику широкую палитру возможностей на стадии структурирования знаний как для формирования концептуальной структуры предметной области Sk, так и для функциональной структуры Sf.

Рисунок 3.15. иллюстрирует дуальную концепцию при проектировании Sk для ЭС помощи оператору энергетического блока.

Нисходящая концепция (top-down) декларирует движение от n Þ n + 1, где n — n-й уровень иерархии понятий ПО (предметной области) с последующей детализацией понятий, принадлежащим соответствующим уровням.

STRtd : Pnj Þ P1n+1,…, Pn+1ki,

где n — номер уровня порождающего концепта;

i — номер порождающего концепта;

ki — число порождаемых концептов, сумма всех ki пo i составляет общее число концептов на уровне n+1.

Восходящая концепция (bottom-up) предписывает движение n Þ n-1 с последовательным обобщением понятий.

STRbu : Pnj Þ Pkin,…, Pn-1i,

где n — номер уровня порождающих концептов;