- •Введение
- •Глава 1 системы, основанные на знаниях
- •1.1. История создания искусственного интеллекта
- •1.2. Процесс мышления
- •1.3. Основные понятия и классификация систем, основанных на знаниях
- •1.4. Экспертные системы как элемент искусственного интеллекта
- •1.5. Теоретические аспекты извлечения знаний
- •1.6. Коммуникативные методы извлечения знаний
- •1.7. Текстологические методы извлечения знаний
- •Глава 2 модели представления знаний
- •2.1. Представление знаний и выводы в экспертных системах
- •2.2. Модель представления знаний средствами логики предикатов первого порядка
- •2.3. Представление знаний продукционными правилами
- •2.4. Модель представления знаний в виде фреймов
- •2.5. Представление знаний в виде семантической сети
- •2.6. Модель доски объявлений
- •2.7. Модель представления знаний в виде сценария
- •Глава 3 архитектура и технология разработки экспертных систем
- •3.1. Основные положения
- •3.2. Технология разработки экспертной системы
- •3.3. Механизм вывода (интерпретатор правил)
- •3.4. Взаимодействие пользователей с экспертной системой
- •3.5. Подсистема анализа и синтеза сообщений
- •3.6. Морфологический анализ входных сообщений
- •3.7. Синтаксический анализ входных сообщений
- •3.8. Семантический анализ входных сообщений
- •3.9. Синтез выходных сообщений
- •3.10. Диалоговая подсистема
- •3.11. Объяснительные способности эс
- •Глава 4 применение нечеткой логики в эксперТнЫх системах
- •4.1. Предпосылки возникновения нечеткой логики
- •4.2. Нечеткая логика
- •4.3. Нечеткие подмножества
- •4.4. Нечеткие правила вывода в экспертных системах
- •4.5. Задания для разработки экспертных систем
- •Глава 5 ГенетическиЙ алгоритм
- •5.1. Предисловие
- •5.2. Генетический алгоритм
- •5.3. Параметры и этапы генетического алгоритма
- •5.3.1. Кодирование информации и формирование популяции
- •5.3.2. Оценивание популяции
- •5.3.3. Селекция
- •5.3.4. Скрещивание и формирование нового поколения
- •7.3.5. Мутация
- •5.4. Настройка параметров генетического алгоритма
- •5.5. Канонический генетический алгоритм
- •5.6. Пример работы и анализа генетического алгоритма
- •5.7. Общие рекомендации к программной реализации генетического алгоритма
- •5.8. Задания для лабораторных работ
- •Глава 6 искусственные нейронные сети
- •6.1. Биологические нейронные сети
- •6.2. Формальный нейрон
- •6.3 Нейронные сети
- •6.4. Обучение инс
- •8.5. Алгоритм обратного распространения ошибки
- •6.6. Работа нейронной сети
- •6.7. Пример работы и обучения нейронной сети
- •6.8. Программная реализация
- •6.9. Задания для лабораторных работ
- •Заключение
- •Приложение 1 Контрольные вопросы
- •Приложение 2 Темы рефератов и индивидуальных заданий Темы рефератов
- •Темы индивидуальных заданий
- •Приложение 3 Ресурсы в сети Интернет
- •Список литератуРы
- •Оглавление
1.5. Теоретические аспекты извлечения знаний
Можно выделить три основных аспекта извлечения знаний: психологический, лингвистический и гносеологический.
Из перечисленных аспектов извлечения знаний психологический аспект является ведущим, так как он определяет эффективность взаимодействия инженера по знаниям и эксперта. Общение или коммуникация (лат. communicatio – связь) является междисциплинарным понятием, обозначающим все формы непосредственных контактов между людьми – от дружеских до деловых. Указанное понятие широко исследуется в психологии, философии, социологии, лингвистике и других науках [1].
Установлено, что общение не сводится к однонаправленному процессу передачи сообщений или двухтактному обмену порциями сведений. Скорее, общение можно охарактеризовать в виде нерасчлененного процесса циркуляции информации, целью которого является совместный поиск истины.
Таким образом, в результате общения вырабатывается новая информация, общая для всех участвующих в общении людей. Следует отметить, что культурой и наукой общения на профессиональном уровне владеют единицы.
Выделяются четыре основных уровня общения:
-
Уровень манипулирования, когда один субъект рассматривает другого как средство или помеху по отношению к проекту своей деятельности.
-
Уровень “рефлексивной игры”, когда человек учитывает контрпроект другого субъекта, но не признает его ценность и стремится к реализации своего проекта.
-
Уровень правового общения, когда субъекты признают право на существование проектов деятельности друг друга и пытаются согласовать их хотя бы внешне.
-
Уровень нравственного общения, когда субъекты внутренне принимают общий проект взаимной деятельности.
Для достижения поставленной цели инженер по знаниям должен уметь общаться с экспертами на высшем четвертом уровне.
Как известно, потери информации при разговорном общении велики (рис. 1.2) [1]. В связи с этим представляет интерес увеличение информативности общения аналитика и эксперта за счет применения психологических знаний.
Рис. 1.2. Потери информации при разговорном общении
Психологи отмечают, что на коллективный процесс влияет атмосфера, возникающая в группе участников. Результаты экспериментов показывают, что зачастую дружеская атмосфера в коллективе больше влияет на результат, чем индивидуальные особенности участников. При этом важным является то, чтобы в коллективе складывались кооперативные, а не конкурентные отношения. Кооперация характеризуется атмосферой сотрудничества и взаимопомощи, что соответствует уровню нравственного общения. Отношения конкурентного типа характеризуются атмосферой индивидуализма и соперничества.
Можно выделить ряд особенностей личности, оказывающих влияние на эффективность процесса извлечения знаний. Под личностью обычно понимается система психологических черт, характеризующая индивидуальность человека. Рекомендуемыми компонентами личности инженера по знаниям являются: доброжелательность, хорошая память, внимание, наблюдательность, воображение, собранность, настойчивость, общительность, находчивость.
Как известно, флегматики и меланхолики медленнее усваивают информацию. Поэтому для обеспечения психологического контакта с ними не нужно задавать беседе быстрый темп и торопить их с ответом.
На эффективность коллективного решения задач влияет мотивация (стремление к успеху). Если некоторые эксперты охотно делятся своим опытом, то другие неохотно открывают свои профессиональные секреты. Поэтому инженер по знаниям должен изыскивать стимулы для экспертов. В некоторых случаях бывает полезно вызвать у эксперта стремление к соперничеству и конкуренции. При этом, конечно, нужно постараться не нарушить обстановку сотрудничества и взаимопомощи в коллективе.
Беседу с экспертом лучше проводить наедине, поскольку посторонние нарушают доверительность беседы. Атмосфера замкнутости пространства и уединенности способствует эффективности беседы. Считается, что для делового общения наиболее благоприятной является дистанция от 1,2 до 3 метров. Минимальное комфортное расстояние составляет 0,7 метра. Продолжительность сеанса не должна превышать 2 часов. Через 20−25 минут беседы обычно происходит взаимная утомляемость партнеров. Поэтому в сеансе извлечения знаний необходимо предусмотреть паузы [1].
Для увеличения эффективности процесса извлечения знаний применяется наглядный материал. Людей, занимающихся интеллектуальной деятельностью, можно отнести к художественному или мыслительному типу. Индивидуумы, относящиеся к первому типу, лучше воспринимают зрительную информацию в форме рисунков и графиков. Дело в том, что эта информация воспринимается через первую сигнальную систему. Эксперты мыслительного типа лучше понимают язык формул и текстовую информацию. Существенным является то, что большую часть информации человек получает от зрения. Поэтому в процедуре извлечения знаний целесообразно активно использовать наглядный материал.
Наиболее распространенным способом протоколирования результатов является их запись на бумагу аналитиком в ходе беседы с экспертом. Однако здесь существует опасность потери знаний, так как запись ответа по сути уже является интерпретацией. Интерпретация зависит от степени понимания предмета аналитиком.
Аналитику необходимо учитывать индивидуальный темп и стиль участия в беседе эксперта. Отрицательный результат дает навязывание аналитиком собственного темпа и стиля.
На успех беседы влияет длина фраз. Установлено, что человек лучше всего воспринимает предложения длиной слова (число Ингве–Миллера). Опытные лекторы, используя короткие фразы в лекции, сводят потерю информации до 3 %. Несоблюдение этого принципа может приводить к потере до 20–30 % информации [1].
Лингвистический аспект извлечения знаний относится к исследованиям возникающих при этом языковых проблем. Различие языков, на которых говорят эксперт и аналитик, обусловливает возникновение языкового барьера между ними. Эти два языка являются отражением “внутренней речи” эксперта и аналитика. Психологи и эксперты полагают, что язык является основным средством мышления.
Можно предположить, что бытовой язык у эксперта и аналитика приблизительно совпадает. Наиболее существенное отличие заключается в знании общенаучной и специальной терминологии, принятой в предметной области. Поэтому перед партнерами появляется задача в выработке общего языка, который необходим для успешного взаимодействия.
Гносеологический аспект извлечения знаний связан с теорией отражения действительности в сознании человека. При этом вначале действительность отображается в сознании эксперта. Затем опыт эксперта интерпретируется сознанием инженера по знаниям. Далее происходит построение третьей интерпретации в виде поля знаний экспертной системы [1].
Классификация методов извлечения знаний. Ранее нами предполагалось, что взаимодействие инженера по знаниям и эксперта осуществляется в форме непосредственного живого общения. Однако это далеко не единственная форма извлечения знаний. На рис. 1.3 приведена классификация методов извлечения знаний [1].
Коммуникативные методы извлечения знаний охватывают методы и процедуры контактов инженера по знаниям с непосредственным источником знаний – экспертом, а текстологические включают методы извлечения знаний из документов (методик, пособий, руководств) и специальной литературы (статей, монографий, учебников).