Страница 57

Страница 57: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Первое поколение таких систем появилось в середине 80-х — это так называемые системы приобретения знаний (СПЗ) (TEIRESIAS [Davis, 1982], SIMER+ MIR [Осипов, 1988], АРИАДНА [Моргоев, 1988]). Это средства наполнения так называемых «пустых» ЭС, то есть систем, из БЗ которых изъяты знания (например, EMYCIN — EMPTY MYCIN, опустошенная медицинская ЭС MYCIN со специальной диалоговой системой заполнения базы знаний TEIRESIAS). Их авторы считали, что прямой диалог эксперта с компьютером через СПЗ поможет сократить жизненный цикл разработки. Однако опыт создания и внедрения СПЗ продемонстрировал несовершенство такого подхода.

Основные недостатки СПЗ I поколения:

• Слабая проработка методов извлечения и структурирования знаний.

• Жесткость модели представления знаний, встроенной в СПЗ и связанной с привязкой к программной реализации.

• Ограничения на предметную область.

Таким образом, традиционная схема разработки СПЗ I поколения:

создание конкретной ЭС ® опустошение БЗ ® разработка СПЗ для новых наполнений БЗ ® формирование новой БЗ для другой ЭС

оказалась несостоятельной для промышленного применения.

Второе поколение СПЗ появилось в конце 80-х и было ориентировано на более широкий модельный подход [Gaines, 1989; Борисов, Федоров, Архипов, 1991] с акцентом на предварительном детальном анализе предметной области. Так, в Европе широкое применение получила методология KADS (Knowledge Acquisition and Documentation Structuring) [Wielinga et al., 1989], в основе которой лежит понятие интерпретационной модели> позволяющей процессы извлечения, структурирования и формализации знаний рассматривать как «интерпретацию» лингвистических знаний в другие представления и структуры.

KADS-методология

Рисунок 4.13 демонстрирует преобразование знаний согласно методологии KADS [Breuker, Wielinga, 1989] через спецификацию пяти шагов анализа «идентификация — концептуализация — гносеологический уровень — логический уровень —уровень анализа выполнения» и стадии или пространства проектирования.

Рис. 4.13. Методология KADS

Результатом анализа является концептуальная модель экспертизы, состоящая из четырех уровней (уровня области — уровня вывода — уровня задачи — стратегического уровня), которая затем вводится в пространство проектирования и преобразуется в трехуровневую модель проектирования (рис. 4.14).

При решении реальных задач KADS использует библиотеку интерпретационных моделей, описывающих общие экспертные задачи, такие как диагностика, мониторинг (см. классификацию 1 из п. 2.2) и пр., без конкретного наполнения объектами предметной области. Интерпретационная модель представляет собой концептуальную модель без уровня области. На основании извлеченных лингвистических данных происходит отбор, комбинация и вложение верхних уровней модели, то есть уровней вывода и задачи, которые наполняются конкретными объектами и атрибутами из уровня области и представляют в результате концептуальную модель рассматриваемой задачи. На рис. 4.15 представлена модель жизненного цикла KADS.

Рис. 4.14, Основные модели KADS

Первые системы программной поддержки KADS-методологии представлены набором инструментальных средств KADS Power Tools [Schreiber G., Breuker J. et al., 1988]. В этот набор входят следующие системы: редактор протоколов FED (Protocol Editor); Редактор системы понятий (Concept Editor); Редактор концептуальных моделей СМЕ (Conceptual Model Editor) и ИМ-библиотекарь IML (Interpretation Model Librarian).

Редактор протоколов — программное средство, помогающее инженеру по знаниям в проведении анализа знаний о предметной области на лингвистическом уровне. При работе со знаниями на этом уровне исходным материалом являются тексты (протоколы) — записи интервью с экспертом, протоколы «мыслей вслух» и любые другие тексты, полезные с точки зрения инженера знаний. Редактор протоколов реализован как гипертекстовая система, обеспечивающая выделение фрагментов в анализируемом тексте, установление связей между фрагментами, группирование фрагментов, аннотирование фрагментов. Фрагменты могут иметь любую длину — от отдельного слова до протокола в целом. Фрагменты могут перекрывать друг друга.

Возможны следующие типы связей между фрагментами;

• аннотация (связь между фрагментом протокола и некоторым текстом, введенным инженером знаний для спецификации этого фрагмента);

• член группы (связь между фрагментом и названием — именем группы фрагментов; объединение фрагментов в группу позволяет инженеру знаний структурировать протоколы, при этом группа фрагментов получает уникальное имя);

• поименованная связь (связь между двумя фрагментами, имя связи выбирается инженером знаний);

• понятийная связь (поименованная связь между фрагментом и понятием; обычно используется, если фрагмент содержит определение понятий).

Редактор понятий помогает инженеру знаний организовывать предметные знания в виде набора понятий и связывающих их отношений. Каждое понятие имеет имя и может иметь атрибуты; каждый атрибут может иметь значение. Какие именно атрибуты используются — это определяет инженер знаний с учетом специфики предметной области. С помощью Редактора понятий инженер знаний может вводить произвольные отношения между понятиями и создавать иерархические структуры по тому или иному отношению. Существует единственное отношение (ISA), семантика которого «встроена» в Редактор. Если инженер знаний устанавливает это отношение между двумя понятиями, то имеет место наследование атрибутов.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 57: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем