Лекции по "Системам искусственного интеллекта"

     Во-первых, большая часть знаний эксперта - это результат многочисленных наслоений, ступеней опыта. И часто зная, что из А следует В, эксперт не дает себе отчета, что цепочка его рассуждении была гораздо длиннее.

     Во-вторых, как было известно еще древним (вспомним "Диалоги" Платона), мышление диалогично. И поэтому диалог инженера по знаниям и эксперта - наиболее естественная форма "раскручивания" лабиринтов памяти эксперта, в которых хранятся знания, частью носящие невербальный характер, т.е. выраженные не в форме слов, в форме наглядных образов, например. Именно в процессе объяснения инженеру по знаниям эксперт на эти размытые ассоциативные образы надевает четкие словесные ярлыки, т.е. вербализует знания.

    В-третьих, эксперту гораздо  труднее создать  модель предметной области  вследствие той глубины  и необозримости информации, которой он обладает. Многочисленные причинно-следственные связи реальной предметной области образуют сложную систему, из которой выделить "скелет", или главную структуру, иногда доступнее аналитику, владеющему к тому же системной методологией. Любая модель - это упрощение, а упрощать легче с меньшим знанием деталей.

     Чтобы разобраться в природе извлечения знаний, выделим три основных аспекта этой процедуры (рис. 3.2): психологический, лингвистический, гносеологический.

     

Рис. 3.2. Основные аспекты извлечения знаний

     1. Психологический аспект. Из трех выделенных аспектов извлечения знаний психологический является, по-видимому, главным, поскольку он определяет успешность и эффективность взаимодействия инженера по знаниям (аналитика) с основным источником знаний - экспертом - профессионалом. Мы выделяем психологический аспект еще и потому, что извлечение знаний происходит чаше всего в процессе непосредственного общения разработчиков системы.

     Стремление  и умение общаться могут характеризовать степень профессионализма инженера по знаниям.

     

     Рис. 3.3. Структура психологического аспекта извлечения знаний

     Контактный слой. Практически все психологи отмечают, что на любой коллективный процесс влияет атмосфера, возникающая в группе участников. Существуют эксперименты, результаты которых неоспоримо говорят, что дружеская атмосфера в коллективе больше влияет на результат, чем индивидуальные способности отдельных членов группы. Особенно важно, чтобы в коллективе разработчиков складывались кооперативные, а не конкурентные отношения. Для кооперации характерна атмосфера сотрудничества, взаимопомощи, заинтересованности в успехах друг друга, т.е. уровень нравственного общения, а для отношений конкурентного типа - атмосфера индивидуализма и межличностного соперничества (более низкий уровень общения).

     Процедурный слой. Инженер по знаниям, успешно овладевший наукой доверия и взаимопонимания с экспертом (контактный слой), должен еще уметь воспользоваться благоприятным воздействием этой атмосферы. Проблемы процедурного слоя касаются проведения самой процедуры извлечения знаний. Здесь мало проницательности и обаяния, полезного для решения проблемы контакта, тут необходимы профессиональные знания.

     Когнитивный слой. Когнитивная психология (англ. cognition - познание) изучает механизмы, при помощи которых человек познает окружающий мир.

     2. Структура лингвистического аспекта. Поскольку процесс общения инженера по знаниям и эксперта - это языковое общение, рассмотрим лингвистический аспект инженерии знаний. Выделим три слоя важных для инженерии, знаний лингвистических проблем (рис. 3.4).

     

Рис. 3.4. Структура лингвистического аспекта извлечения знаний

     Проблема  общего кода. Большинство психологов и лингвистов считают, что язык - это основное средство мышления наряду с другими знаковыми системами "внутреннего пользования". Языки, на которых говорят и размышляют аналитик и эксперт, могут существенно отличаться. Если считать, что бытовой и общенаучный языки у двух участников общения примерно совпадают, то некоторый общий язык, или код, который необходимо выработать партнерам для успешного взаимодействия, будет складываться из потоков, поправленных на (рис.3.5). В дальнейшем этот общий код преобразуется в некоторую понятийную (семантическую) сеть, которая является прообразом поля знаний предметной области.

     

     Рис. 3.5. Схема получения общего кода.

     Понятийная  структура. Большинство специалистов по искусственному интеллекту и когнитивной психологии считают, что основная особенность естественного интеллекта и памяти в частности - это связанность всех понятий в некоторую сеть. Поэтому для разработки базы знаний нужен не словарь, а энциклопедия, в которой все термины объяснены в словарных статьях со ссылками на другие термины. Таким образом, лингвистическая работа инженера по знаниям на данном слое проблем заключается в построении таких связанных фрагментов с помощью "сшивания" терминов. При тщательной работе аналитика и эксперта в понятийных структурах начинает проглядывать иерархия понятий, что в общем согласуется с результатами когнитивной психологии.

     Словарь пользователя. Лингвистические результаты, соотнесенные со слоями общего кода и понятийной структуры, направлены на создание адекватной базы знаний. Однако не следует забывать, что профессиональный уровень конечного пользователя может не позволить ему применить специальный язык предметной области в полном объеме. Для разработки пользовательского интерфейса необходима дополнительная доработка словаря общего кода с поправкой на доступность и "прозрачность" системы.

     3. Суть гносеологического аспекта. Гносеология - это раздел философии, связанный с теорией познания, или теорией отражения действительности в сознании человека.

     Инженерия знаний как наука, если можно так  выразиться, дважды гносеологична - действительность (О) сначала отражается в сознании эксперта (М1), а затем деятельность и опыт эксперта интерпретируются сознанием инженера по знаниям (M2), что служит уже основой для построения третьей интерпретации (Pz) - поля знаний экспертной системы (Рис.3.6). Процесс познания в сущности направлен на создание внутреннего представления окружающего мира в сознании человека.

     Структура познания. Методологическая структура познания может быть представлена как последовательность этапов (рис. 3.6), которые рассмотрим с позиций инженера по знаниям.

     

     Рис. 3.6. Структура познания

     Описание  и обобщение фактов. Это как бы "сухой остаток" бесед аналитика с экспертом. Тщательность и полнота ведения протоколов во время процесса извлечения и пунктуальная "домашняя работа" над ними - вот залог продуктивного первого этапа познания.

     На  практике оказывается трудным придерживаться принципов объективности и системности. Чаще всего на этом этапе факты просто собирают и как бы бросают в "общий мешок"; опытный инженер по знаниям часто сразу пытается найти "полочку" или "ящичек" для каждого факта, тем самым подспудно готовясь к этапу концептуализации.

     Установление  связей и закономерностей. В голове эксперта связи установлены, хотя часто и неявно; задача инженера - выявить каркас умозаключений эксперта. Реконструируя рассуждения эксперта, инженер по знаниям может опираться на две наиболее популярные теории мышления - логическую и ассоциативную. При этом, если логическая теория благодаря горячим поклонникам в лице математиков широко цитируется и всячески эксплуатируется в работах по искусственному интеллекту, то вторая, ассоциативная, менее известна и популярна, хотя имеет также древние корни. Красота и стройность логической теории не должны заслонять печального факта, что человек редко мыслит в категориях математической логики. Ассоциативная теория представляет мышление как цепочку идей, связанных общими понятиями. Основными операциями такого мышления являются ассоциации, приобретенные на основе различных связей; припоминание прошлого опыта; пробы и ошибки со случайными успехами; привычные ("автоматические") реакции и пр.

     Построение  идеализированной модели. Для построения модели, отражающей представление субъекта о предметной области, необходим специализированный язык, с помощью которого можно описывать и конструировать те идеализированные модели мира, которые возникают в процессе мышления. Язык этот создается постепенно с помощью категориального аппарата, принятого в соответствующей предметной области, а также формально-знаковых средств математики и логики. Для эмпирических, предметных областей такой язык пока не разработан, и поле знаний, которое полуформализованным способом опишет аналитик, может быть первым шагом к созданию такого языка.

     Объяснение  и предсказание моделей. Этот завершающий этап структуры познания является одновременно и частичным критерием истинности полученного знания. Если выявленная система знаний эксперта полна и объективна, то на ее основании можно делать прогнозы и объяснять любые явления из данной предметной области. Обычно базы знаний экспертных систем страдают фрагментарностью и модульностью (несвязанностью) компонентов. Все это не позволяет создавать действительно интеллектуальные системы, которые, равняясь на человека, могли бы предсказывать новые закономерности и объяснять случаи, не указанные в явном виде в базе. Исключением тут являются системы формирования знаний, которые ориентированы на генерацию новых знаний и "предсказание".

3.2. Теоретические аспекты структурирования знаний

     Одна  из наиболее творческих процедур при  построении экспертных систем - процедура концептуального анализа полученных знаний или структурирование.

     Структурирование - это процесс создания полуформализованного описания предметной области. Такое полуформализованное описание называется полем знаний. Обычно оно создается в графической форме.

     Поле  знаний Рz можно описать следующим  образом:

     Pz=<Sk,Sf>,

     где Sk - концептуальная структура предметной области;

     Sf - функциональная структура предметной  области,

     Концептуальная  структура, или модель предметной области, служит для описания ее объектов и отношений между ними, т.е. можно сказать, что концептуальная модель Sk представляет собой следующее:

     Sk = <A, R>,

     где А - множество объектов предметной области;

     R - множество отношений, связывающих  объекты.

     Множество отношений представляет собой связи между объектами. При помощи этих отношений инженер по знаниям фиксирует концептуальное устройство предметной области, иерархию понятий, свойства и структуру объектов. Разработка концептуальной структуры имеет самостоятельное значение, не зависимое от конечной цели - разработки экспертных систем. Эта структура может служить для целей обучения, повышения квалификации, для прогнозирования, объяснения, реструктурирования и т.п.

     Основными из них являются АКО, A-part-of, Has-attribute, Value и др.

     • АКО (A-Kind-OF) - "это есть", например, [Macll] - > (АКО) - > [ПК]. АКО отражает родовидовые отношения и иерархию понятий предметной области. Обязательно присутствует в любой концептуальной структуре.

     • A-part-of - "часть от", например, [процессор] - > (A-part-of) - > [компьютер]. Это отношение служит для отражения физической структуры и декомпозиции сложных объектов на составляющие.

     • Has-attribute - "имеет свойство", например, [память] - > (Has-attribute) - > [объем памяти].

     • Value - "значение", например, [объем памяти] - > (Value) - > [16 Мбайт].

     Поле  знаний может напоминать семантическую  сеть, но оно менее формализовано. Если в сети жестко оговорены возможные виды связей, то в поле знаний они произвольны.