Стратегии получения знаний. Методы приобретения 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.

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.

Обучение без выводов.

Категорию А можно назвать обучением без выводов или механическим запоминанием, это простой процесс получения информации, при котором необязательны функции выводов, а полученная информация в виде программ или данных используется для решения задач в неизменном виде. Другими словами, это способ получения информации, характерный для существующих компьютеров.

Категория Б—это получение информации извне, представленной в форме знаний, т. е.в форме, которую можно использовать для выводов. Обучающейся Системе необходимо иметь функцию преобразования входной информации в формат, удобный для дальнейшего использования и включения в базу знании.

Приобретение знаний на этом этапе происходит в наиболее простой форме: это знания, предварительно подготовленные человеком во внутреннем формате, какими являются большинство специальных знании, изначально заданных в экспертных системах. В случае прикладных систем инженерии знаний необходимо преобразовать специальные знания из какой-либо области в машинный формат, но для этого нужен посредник, хорошо знающий как проблемную область, так и инженерию знаний. Таких посредников называют инженерами по знаниям. В общем случае для замены функции посредника можно использовать и специальные подпрограммы. Т.е. необходимо иметь функции выводов достаточно высокого уровня, но можно ограничиться и выводами на сравнительно низком уровне, а остальное доверить человеку — в этом и состоит приобретение знаний в диалоге.

Приобретение знаний на метауровне

Выше было рассмотрено обучение на объектном уровне, а еще более сложная проблема - приобретение знаний на метауровне, т. е. знаний, основой которых является информация по управлению решением задач с использованием знаний на объектном уровне. Для знаний на метауровне пока не установлены ни формы представления и использования, ни связь со знаниями на объектном уровне, ни другая техника их систематизации. Поскольку не определена форма их представления с точки зрения использования, то трудно говорить о приобретении знаний на метауровне. Тем не менее с этой проблемой связаны многие надежды в инженерии знаний.

Приобретение знаний из примеров

Метод приобретение знаний из примеров отличается от предыдущего метода, тем, что здесь выполняется сбор отдельных фактов, их преобразование и обобщение, а только затем они будут использованы в качестве знаний. И соответственно от уровня сложности системы вывода в системе будут возникать разные по степени общности и сложности знания.

1. Языки представления. Обучение по примерам — это процесс сбора отдельных фактов, их обобщение и систематизация, поэтому необходим унифицированный язык представления примеров и общих правил. Эти правила, будучи результатом обучения, должны стать объектами для использования знаний, поэтому и образуют язык представления знаний. И наоборот, язык представления знаний должен учитывать и определять указанные выше условия приобретения знаний.

2. Способы описания объектов. В случае обучения.по примерам из описаний отдельных объектов создаются еще более общие описания объектов некоторого класса, при этом возникает важная проблема: как описать данный класс объектов. В полном классе некоторых объектов следует определить меньший класс объектов, обладающих общим свойством (объекты только в этом классе обладают заданным свойством), но в действительности проще определить список объектов и убедиться, что все объекты в нем обладают общим свойством. Для некоторого типа задач можно эффективно использовать ложные примеры или контрпримеры, убедительно показывающие, что данные объекты не входят в этот класс.. Иллюстрацией применения контрпримеров может служить понятие «почти то».

3. Правила обобщения. Для сбора отдельных примеров и создания общих правил необходимы правила обобщения. Предложено несколько способов их описания: замена постоянных атрибутов языка на переменные, исключение описаний с ограниченным применением и т. п. Очевидно, что эти способы тесно связаны с языком представления знаний.

4. Управление обучением. В процессе обучения по примерам можно применять различные стратегии структуризации информации и необходимо управлять этим процессом в ответ на входные данные. Существуют два классических метода: метод «снизу-вверх», при.котором, последовательно выбираются и структурируются отдельные сообщения, и метод «сверху-вниз», при котором сначала выдвигается гипотеза, а затем она корректируется по мере поступления информации. На практике эти методы комбинируются, хотя управление обучением с максимальным эффектом не такая уж простая проблема.

При изучении метода приобретения знаний по примерам можно выделить следующий ряд методов:

Параметрическое обучение

Обучение по аналогии

Обучение по индукции.

Параметрическое обучение.

Наиболее простая форма обучения по примерам или наблюдениям состоит в определении общего вида правила, которое должно стать результатом вывода, и последующей корректировки входящих в это правило параметров в зависимости от данных. При этом используют психологические модели обучения, системы управления обучением и другие методы.

Метод обучения по индукции.

Среди всех форм обучения необходимо особо выделить обучение на основе выводов по индукции - это обучение с использованием выводов высокого уровня, как и при обучении по аналогии. В процессе этого обучения путем обобщения совокупности имеющихся данных выводятся общие правила. Возможно обучение с преподавателем, когда входные данные задает человек, наблюдающий за состоянием обучающейся системы, и обучение без преподавателя, когда данные поступают в систему случайно. И в том и в другом случае выводы могут быть различными, они имеют и различную степень сложности в зависимости от того, задаются ли только корректные данные или в том числе и некорректные данные и т. п. Так или иначе, обучение этой категории включает открытие новых правил, построение теорий, создание структур и другие действия, причем модель теории или структуры, которые следует создать, заранее не задаются, поэтому их необходимо разработать так, чтобы можно было объяснить все правильные данные и контрпримеры.

Обучение по аналогии.

Приобретение новых понятий возможно путем преобразования существующих знаний, похожих на те, которые собираются получить. Это важная функция, которую называют обучением на основе выводов по аналогии или просто обучением по аналогии. В нашей жизни много примеров, когда новые понятия или технические приемы приобретаются с помощью аналогии

Выводы по аналогии - один из важных объектов исследования искусственного интеллекта, наиболее интересные результаты здесь получены П. Уинстоном. Он использует выводы по аналогии, основываясь на следующей гипотезе: «Если две ситуации подобны по нескольким признакам, то они подобны и еще По одному признаку». Подобие двух ситуаций распознается путем обнаружения наилучших совпадений по наиболее важным признакам.

Аналогия—это метод выводов, при которых обнаруживается подобие между несколькими заданными объектами; благодаря переносу фактов и знаний, справедливых для одних объектов, на основе этого подобия на совсем другие объекты либо определяется. способ решения задач, либо предсказываются неизвестные факты и знания. Следовательно, когда человек сталкивается с неизвестной задачей, он на первых порах использует этот естественный метод вывода.