Преимущество использования такой программы — снижение трудоемкости процесса, поскольку перенос знаний от эксперта к системе осуществляется в один прием.

В этой главе мы детально рассмотрим процесс извлечения знаний и в теоретическом, и в практическом аспектах. Сначала будет представлен такой способ организации приобретения знаний, когда весь процесс разбивается на несколько этапов или уровней анализа. Затем будут описаны результаты некоторых ранних работ в области автоматизации извлечения знаний, причем основное внимание будет сосредоточено на синтаксисе и правилах. В последнем разделе эти результаты сравниваются с поздними работами, в которых на первый план выходит семантика предметной области.

Теоретический анализ процесса приобретения знаний

В главе 1 отмечалось, что при извлечении знаний в ходе опроса экспертов за рабочий день удается сформулировать от двух до пяти "эквивалентов порождающих правил". Причин такой низкой производительности несколько:

прежде чем приступить к опросу экспертов, инженер по знаниям, который не является специалистом в данной предметной области, должен потратить довольно много времени на ознакомление с ее спецификой и терминологией; только после этого процесс опроса может стать продуктивным;

эксперты склонны думать о знакомой им области не столько в терминах общих принципов, сколько в терминах отдельных типических объектов, событий и их свойств;

Для представления специфических знаний о предметной области нужно подобрать подходящую систему обозначений и структурную оболочку, что само по себе является непростой задачей.

Как известно, любую сложную задачу лучше всего разбить на подзадачи, и именно так мы поступим с задачей приобретения знаний.

Стадии приобретения знаний

В работе [Buchanan et al, 1983] предлагается выполнить анализ процесса приобретения знаний в терминах модели процесса проектирования экспертной системы (рис. 10.1).

Рис. 10.1. Стадии приобретения знаний

(1) Идентификация. Анализируется класс проблем, которые предполагается решать с помощью проектируемой системы, включая данные, которыми нужно оперировать, и критерии оценки качества решений. Определяются ресурсы, доступные при разработке проекта, — источники экспертных знаний, трудоемкость, ограничения по времени, стоимости и вычислительным ресурсам.

(2) Концептуализация. Формулируются базовые концепции и отношения между ними. Сюда же входят и характеристика различных видов используемых данных, анализ информационных потоков и лежащих в их основе структур в предметной области в терминах причинно-следственных связей, отношений частное/целое, постоянное/временное и т.п.

(3) Формализация. Предпринимается попытка представить структуру пространства состояний и характер методов поиска в нем. Выполняется оценка полноты и степени достоверности (неопределенности) информации и других ограничений, накладываемых на логическую интерпретацию данных, таких как зависимость от времени, надежность и полнота различных источников информации.

(4) Реализация. Преобразование формализованных знаний в работающую программу, причем на первый план выходит спецификация методов организации управления процессом и уточнение деталей организации информационных потоков. Правила преобразуются в форму, пригодную для выполнения программой в выбранном режиме управления. Принимаются решения об используемых структурах данных и разбиении программы на ряд более или менее независимых модулей.

(5) Тестирование. Проверка работы созданного варианта системы на большом числе репрезентативных задач. В процессе тестирования анализируются возможные источники ошибок в поведении системы. Чаще всего таким источником является имеющийся в системе набор правил. Оказывается, что в нем не хватает каких-то правил, другие не совсем корректны, а между некоторыми обнаруживается противоречие.

Как видно из рис. 10.1, проектирование экспертной системы начинается с анализа класса проблем, которые предполагается решать с помощью этой системы. Было бы ошибкой приступать к проектированию системы, заранее задавшись определенной концепцией или определенной структурной организацией знаний. Весьма сомнительно, чтобы тот вариант концепции или тот способ организации идей, которым мы задались априори, взяв за основу предыдущие разработки, был приложим и к новой предметной области

Уровни анализа знаний

Приведенное выше разделение на этапы встречается также и в работе Уилинги, который разработал моделирующий подход к инженерии знаний в рамках созданной им среды KADS [Wielinga et al, 1992]. В основе этого подхода лежит идея о том, что экспертная система является не контейнером, наполненным представленными экспертом знаниями, а "операционной моделью", которая демонстрирует некоторое нужное нам поведение в столкновении с явлениями реального мира. Приобретение знаний, таким образом, включает в себя не только извлечение специфических знаний о предметной области, но и интерпретацию извлеченных данных применительно к некоторой концептуальной оболочке и формализацию их таким способом, чтобы программа могла действительно использовать их в процессе работы.