Основы инженерии знаний

Классификация знаний

Знания могут быть классифицированы на следующие категории:

¨ Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области.

¨ Глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания могут использоваться для прогнозирования поведения объекта.

Например, поверхностные знания могут быть описаны следующим предложением:

«Если болит голова, то следует выпить аспирин».

При этом можно также рассмотреть глубинные знания:

«Знания физиологов и врачей высокой квалификации о причинах, видах головных болей и методах их лечения».

Знания, которыми обладает человек, делятся на формализованные (точные) и слабо формализованные (неточные). Формализованные знания можно зафиксировать в виде определений, формул, алгоритмов, моделей и т.п. Неформализованные знания – это знания, для которых отсутствует алгоритм (модель, метод) их получения. Эти знания трудно сформулировать, так как они, как правило, являются результатом обобщения многолетнего опыта человека. Например, мы не всегда можем ответить: почему мы приняли то или иное решение, говорим, что оно пришло на интуитивном уровне.

Инженерия знаний – достаточно молодое направление искусственного интеллекта, появившаяся тогда, когда практические разработчики столкнулись с весьма нетривиальными проблемами трудности «добычи» и формализации знаний. Инженерия знаний напрямую связана с проектированием баз знаний, т.е. получению и структурированию знаний специалистов для последующей разработки интеллектуальных информационных систем (ИИС).

Для БЗ характерны информационные массивы небольшого объема (в отличие от баз данных) являющиеся исключительно дорогими. В базе знаний можно проводить выбор по запросу информации, явно не хранимой, а выводимой из имеющихся данных. Базы знаний используются для хранения знаний и построения на их основе ИИС. Для этого знания необходимо представить в форме, понятной компьютеру.

Таким образом, идеология создания базы знаний в основном связана с формализацией знаний (или памяти человека). Модели памяти разрабатываются когнитивной психологией. Когнитивная психология (психология познания) занимается, прежде всего, изучением способов восприятия и понимания знаний человеком.

Процесс представления знаний представляет собой формализацию знаний об определенной области. В конечном итоге, знания должны быть представлены в форме, которая будет пригодна для создания интеллектуальной системы. Таким образом, необходимо создание определенных схем, позволяющих описать знания на некотором формальном языке.

Выделяют декларативные и процедурные знания. Декларативные знания хранятся в виде фактов и утверждений об объектах и отношений между этими объектами. К моделям представления таких знаний относятся, предикаты, семантические сети, фреймы. Процедурные знания хранятся в процедурах и выводятся в виде алгоритмов. К моделям их представления относятся правила продукции.

Особенности, присущие некоторым слабоструктурированным задачам, такие, как разнородность информации, неполнота и неопределенность исходных данных и т.д. делают привлекательным использование качественных знаний. Для их формализации используются методы нечеткой математики.

Извлечение знаний – это процедура взаимодействия специалиста с источником знаний, в результате которой становится явным процесс рассуждений специалиста при принятии решения и структура его представления о предметной области.

Условно этот процесс включает можно разбить на три этапа:

1. Формулировка проблемы – определение целей и задачей получения знаний;

2. Сбор информации из различных источников. Следует отметить, что в качестве эксперта может выступа не только человек, но и любой другой источник информации (справочники, статьи, видеозаписи и т.д.);

3. Разработка формализма (модели) знаний о предметной области.