В основу оболочки KADS положено пять базовых принципов.

(1) Использование множества моделей, позволяющее преодолеть сложность процессов инженерии знаний.

(2) Четырехуровневая структура для моделирования требуемой экспертности — набора качеств, лежащих в основе высокого уровня работы специалистов.

(3) Повторное использование родовых компонентов модели в качестве шаблонов, поддерживающих нисходящую стратегию приобретения знаний.

(4) Процесс дифференциации простых моделей в сложные.

(5) Важность преобразования моделей экспертности с сохранением структуры в процессе разработки и внедрения.

Ниже мы рассмотрим подробно два первых принципа.

Главным мотивом создания оболочки KADS было преодоление сложности знаний. На сегодняшний день у инженеров по знаниям имеется возможность использовать при построении экспертных систем множество самых разнообразных методов и технологий. Однако при этом остаются три основных вопроса:

определение проблемы, которую необходимо решить с помощью экспертной системы;

определений функций, которые возлагаются на экспертную систему применительно к этой проблеме;

определение задач, которые необходимо решить для выполнения возложенной функции.

Первый из принципов, положенных в основу KADS, состоит в том, что оболочка должна содержать множество частных моделей, помогающих найти ответ на эти вопросы. Примерами таких моделей могут служить:

организационная модель "социально-экономической среды", в которой должна функционировать система, например финансовые услуги, здравоохранение и т.п.;

прикладная модель решаемой проблемы и выполняемой функции, например диагностика, планирование расписания работ и т.д.;

модель задач, демонстрирующая, как должна выполняться специфицированная функция, для чего производится ее разбиение на отдельные задачи, например сбор данных о доходах, формирование гипотез о заболеваниях.

Между этой терминологией и той, которой пользовался Бучанан, нет прямого соответствия, но можно сказать, что организационная и прикладная модели аналогичны стадии идентификации в предложенной Бучананом структуре.

В подходе, который реализован при создании KADS, стадия "концептуализации" разбивается на две части: модель кооперации, или коммуникации, и модель экспертности. Первая отвечает за декомпозицию процесса решения проблемы, формирование набора простейших задач и распределение их между исполнителями, в качестве которых могут выступать и люди, и машины. Вторая модель представляет процесс, который обычно называется извлечением знаний, т.е. анализ разных видов знаний, которые эксперт использует в ходе решения проблемы.

Кроме указанных, в состав оболочки KADS входит еще и модель проектирования, включающая технологии вычислений и механизмы представления знаний, которые могут быть использованы для реализации спецификаций, сформулированных предыдущими моделями.

На первый взгляд кажется, что представленный выше анализ в какой-то степени смазывает отличие между стадиями концептуализации и формализации. Можно, конечно, возразить, что стадия формализации представляет собой просто более детальную проработку концепций и отношений, выявленных на ранних стадиях. Модель проектирования частично включает то, что в прежней схеме было отнесено к стадии реализации, но она не предполагает создание выполняемой программы.

В своей ранней работе Уилинга немного по-другому проводил разграничение между уровнями анализа [Wielinga and Breuker, 1986]. Он рассматривал четыре уровня анализа.

Концептуализация знаний. На этом уровне предполагалось формальное описание знаний в терминах принципиальных концепций и отношений между концепциями.

Уровень эпистемологического анализа. Целью такого анализа было выявление структурных свойств концептуальных знаний, в частности таксономических отношений.

Уровень логического анализа. Основное внимание уделялось тому, как строить логический вывод в данной предметной области на основе имеющихся знаний.

Уровень анализа внедрения. Исследовались механизмы программной реализации системы.

В более поздней разработке три первых уровня включены в состав модели экспертно-сти, а уровень анализа внедрения — в модель проектирования. Четырехуровневая структура KADS согласуется с предложенной Кленси схемой разделения знаний различного вида в соответствии с их ролью в процессе решения проблем [Clancey, 1985]. Подробно схема Кленси будет рассмотрена в главе 11. В частности, знания, касающиеся конкретной предметной области, теперь разделены на знания более высокого уровня (знания, относящиеся к построению логического вывода в этой предметной области), знания выбора решаемых задач и знания стратегии решения задач.

Эти уровни знаний представлены в табл. 10.1. Стратегический уровень управляет процессом выполнения задач, использующих при решении проблем методы логического вывода, подходящие для конкретной предметной области, и знания из этой области. Анализ такой схемы дифференциации знаний будет проведен в следующей главе.

Сейчас же только отметим, что описанная схема дифференциации знаний приводит нас к довольно простой архитектуре экспертной системы. В частности, оказывается, что даже в рамках традиционной архитектуры, предполагающей наличие базы знаний и машины логического вывода, можно неявным образом включить задачи и стратегии и в структуру знаний о предметной области, и в механизм построения логических заключений. Мы еще увидим в дальнейшем, что явное выделение этих задач и стратегий является главным моментом как в процессе приобретения знаний, так и в процессе проектирования структуры экспертной системы.

Таблица 10.1. Четырехуровневая схема дифференциации знании в системе KADS

	Категория знаний	Организация	Виды знаний
	Стратегическая	Стратегии	Планы, метаправила
	Задача	Задачи	Цели, управляющие термы, структуры задач
	Логический вывод	Структура логического вывода	Источники знаний, метаклассы, схема предметной области
	Предметная область	Теория предметной области	Концепции, свойства, отношения

Оболочки CommonKADS и KASTUS

Описанные принципы построения оболочки системы приобретения знаний получили дальнейшее развитие в системе CommonKADS [Breaker and van de Velde, 1994]. Эта система поддержки инженерии знаний содержит редакторы каждого из перечисленных типов моделей и множество инструментальных средств и компонентов, облегчающих проектирование экспертной системы. Существенную помощь менеджеру проекта при планировании работ должна оказать модель жизненного цикла экспертной системы. В дополнение к тем моделям, которые входили в состав ранних версий оболочки KADS, в новую версию включено несколько новых, в частности модель агента, которая представляет саму экспертную систему, ее пользователей и подключенные вычислительные системы.

В рамках проекта KASTUS онтология и методология оболочки KADS была использована и при построении больших повторно используемых баз знаний [Wielinga and Schreiber, 1994]. Наименование проекта KASTUS — сокращение от Knowledge about Complex Technical Systems for Multiple Use (знания многоразового применения о сложных технических системах). Цель проекта — создание системы знаний, которую можно было бы использовать в множестве разнообразных приложений.

Уилинга и его коллеги сформулировали ряд принципов, которые составили основу 'методологии построения баз данных совместного использования. Один из них предполагает четкое разделение знаний, относящихся к предметной области и методам управления процессом применения знаний, другой — дальнейшее углубление онтологии предметной области, т.е. модели сущностей этой области и отношений между сущностями. Углублению и развитию этих двух концепций посвящено целое направление в современной литературе по экспертным системам, в которой такой подход противопоставляется методологии, основанной на приоритете технологий программирования, таких как формализм порождающих правил

Онтологический анализ

Александер и его коллеги предложили еще один уровень анализа знаний, который получил название онтологического анализа [Alexander et al., 1986]. В основе этого подхода лежит описание системы в терминах сущностей, отношений между ними и преобразования сущностей, которое выполняется в процессе решения некоторой задачи. Авторы указанной работы используют для структурирования знаний о предметной области три основные категории:

статическая онтология — в нее входят сущности предметной области, их свойства и отношения;

динамическая онтология — определяет состояния, возникающие в процессе решения проблемы, и способ преобразования одних состояний в другие;

эпистемическая онтология — описывает знания, управляющие процессом перехода из одного состояния в другое.

В этой схеме просматривается совершенно очевидное соответствие с уровнями концептуализации знаний и эпистемологического анализа в структуре, предложенной в уже упоминавшейся работе [Wielinga and Breaker, 1986]. Но на нижних уровнях — логического анализа и анализа внедрения — такое соответствие уже не просматривается. Онтологический анализ предполагает, что решаемая проблема может быть сведена к проблеме поиска, но при этом не рассматривается, каким именно способом нужно выполнять поиск. Примером практического применения такого подхода является система OPAL, описанная ниже в разделе 10.3.2.

Рассматриваемая схема онтологического анализа выглядит довольно абстрактной, но ее ценность в том, что она упрощает анализ плохо структурированных задач. Каждый, кто сталкивался с выявлением знаний в процессе опроса человека-эксперта, знает, как трудно найти подходящую схему организации таких знаний. Чаще всего в таких случаях говорят: "Давайте воспользуемся фреймами или системой правил", откладывая таким образом выбор подходящего метода реализации на будущее, когда природа знаний эксперта станет более понятна.

Оболочки экспертных систем

На раннем этапе становления экспертных систем проектирование каждой очередной системы начиналось практически с нуля, в том смысле, что проектировщики для представления знаний и управления их применением использовали самые примитивные структуры данных и средства управления, которые содержались в обычных языках программирования. В редких случаях в существующие языки программирования включались специальные языки представлений правил или фреймов.

Такие специальные языки, как правило, обладали двумя видами специфических средств:

модулями представления знаний (в виде правил или фреймов);

интерпретатором, который управлял активизацией этих модулей.

Совокупность модулей образует базу знаний экспертной системы, а интерпретатор является базовым элементом машины логического вывода. Невольно напрашивается мысль, что эти компоненты могут быть повторно используемыми, т.е. служить основой для создания экспертных систем в разных предметных областях. Использование этих программ в качестве базовых компонентов множества конкретных экспертных систем позволило называть их оболочкой системы

Система EMYCIN

Примером такой оболочки может служить система EMYCIN, которая является предметно-независимой версией системы MYCIN, т.е. это система MYCIN, но без специфической медицинской базы знаний [van Melle, 1981]. (Само название EMYCIN толкуется авторами системы как "Empty MYCIN", т.е. пустая MYCIN.) По мнению разработчиков, EMYCIN вполне может служить "скелетом" для создания консультационных программ во многих предметных областях, поскольку располагает множеством инструментальных программных средств, облегчающих задачу проектировщика конкретной экспертной консультационной системы. Она особенно удобна для решения дедуктивных задач, таких как диагностика заболеваний или неисправностей, для которых характерно большое количество ненадежных входных измерений (симптомов, результатов лабораторных тестов и т.п.), а пространство решений, содержащее возможные диагнозы, может быть достаточно четко очерчено.