Лекция 1. Инженерия знаний

‹ |  | ›
Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Вс

Лекции | Практические | Дополнительно | О сайте

## Лекция 1. Инженерия знаний

Цель: Изучить основные понятия инженерии знаний.

План:

1. Основные понятия.

2. Представление знаний.

Основные понятия

Инженерия знаний – научная дисциплина, связанная с разработкой систем, основанных на знаниях – интеллектуальных систем. Она изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования, формализации и использования знаний. Человек в свое практической деятельности постоянно вынужден принимать решения, причем эти решения и соответствующие им действия должны быть правильными, т.е. приводить к желаемому результату.

В основе решений, принимаемых человеком, всегда лежат его опыт и знание. Во второй половине ХХ века были предприняты небезуспешные попытки создания систем искусственного интеллекта. Такие системы должны не только уметь обрабатывать комбинации количественной и качественной информации, но и каким-либо образом формализовать знания человека об окружающем мире либо свойственные человеку приемы мышления, посредством которых он изучает окружающий мир и подчиняет его своим интересам.

Интеллектуализация систем поддержки принятия решений началась с математической логики и ее приложений, которые позволили анализировать достаточно сложные ситуации при помощи простейших характеристик – «да» и «нет». Позднее появились нечеткие множества и нечеткая логика, позволившие существенно расширить семантику (смысл) качественных характеристик. Были созданы различные системы моделирования знаний, на их основе разработаны базы знаний и механизмы принятия решений, например, в виде правил «если ситуация такая-то действия должны быть такими». Это, в конечном счете, привело к созданию экспертных систем, имитирующих действия и решения наиболее квалифицированных специалистов – экспертов.

В основе экспертных систем лежат знания, получаемые от экспертов, отсюда их синоним – когнитивные системы (лат. cognition – познание) или системы, основанные на знаниях.

Существует другой подход к созданию систем искусственного интеллекта, называемый структурным, к которому относятся искусственные нейронные сети. Таким сети имитируют деятельность человеческого мозга, образуя совокупность заимствованных из нейрофизиологии моделей параллельных вычислительных структур.

Третье направление реализуется в рамках эволюционных методов, к которым можно отнести генетические алгоритмы. В основу эволюционных методов легло заложенное самой природой свойство живых организмов осуществлять правильный выбор, в частности, на основе эволюционного отбора. Генетические алгоритмы являются мощным универсальным средством решения задач глобальной оптимизации, с помощью которого выбираются решения, если не оптимальные, то достаточно близкие к ним. Отдельное направление составляют системы, которые для решения задач используют сочетания различных методов искусственного интеллекта: экспертных систем, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов и нечеткой математики.

Данные представляют собой элементарные описания предметов, событий, действий, которые классифицированы и сохранены, но не организованы для передачи какого-либо специального смысла. Данные – это конкретные факты, такие как температура воздуха, высота здания, фамилия сотрудника, адрес сайта и т.д. Элементы данных могут быть числовыми, алфавитно-числовыми, цифровыми, звуковыми или образными. Информация – это данные, которые организованы так, что они имеют значение и ценность для получателя. Любая компьютерная информационная система, реализующая информационный процесс, выполняет следующие функции: воспринимает вводимые пользователем информационные запросы (цели решения задачи) и необходимые исходные данные, обрабатывает введенные и хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и формирует требуемую выходную информацию. С точки зрения реализации перечисленных функций информационную систему можно рассматривать как фабрику, производящую информацию, в которой заказом является информационный запрос, сырьем – исходные данные, продуктом – требуемая информация, а инструментом (оборудованием) – знание, с помощью которого данные преобразуются в информацию. Знания состоят из данных или информации, которые организованы и обработаны с целью передачи понимания, накопленного профессионального опыта, практической деятельности, результатов обучения и экспертизы таким образом, что они могут использоваться для решения текущих проблем или выполнения действий. По степени обобщенности описания знания можно разделить на: 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 объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов. Пример. Поверхностные знания: если ввести правильный пароль – на экране компьютера появится изображение рабочего стола. Глубинные знания: понимание принципов работы операционной системы и знания на уровне квалифицированного системного администратора. Современные системы работают, в основном, с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет универсальных методик, позволяющих выявить глубинные структуры знаний и работать с ними. По степени отражения явлений знания делятся на: Жесткие – позволяют получить четкие однозначные рекомендации при задании начальных условий. Мягкие – допускают множественные расплывчатые решения и многовариантные рекомендации.

2. Представление знаний

Представление знаний является одной из наиболее важных проблем при создании системы искусственного интеллекта (СИИ). Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы.

Представление знаний – это соглашение о том, как описывать реальный мир. Основная цель представления знаний - строить математические модели реального мира и его частей, для которых соответствие между системой понятий проблемного знания может быть установлено на основе совпадения имен переменных модели и имен понятий без предварительных пояснений и установления дополнительных неформальных соответствий.

В области экспертных систем представление знаний интересует нас в основном как средство отыскания методов формального описания больших массивов полезной информации с целью их последующей обработки с помощью символических вычислений. Формальное описание означает упорядочение в рамках какого-либо языка, обладающего достаточно четко формализованным построения выражений и такого же уровня семантикой, синтаксисом увязывающей смысл выражения с его формой.

Символические вычисления означают выполнение нечисловых операций, в которых могут быть сконструированы символы и символьные структуры для представления различных концептов и отношений между ними.

В области искусственного интеллекта ведется интенсивная работа по созданию языков представления (representation languages).

Под этим термином понимаются компьютерные языки, ориентированные на организацию описаний объектов и идей, в противовес статическим В области экспертных систем представление знаний интересует нас в основном как средство отыскания методов формального описания больших массивов полезной информации с целью их последующей обработки с помощью символических вычислений. Формальное описание означает упорядочение в рамках какого-либо языка, обладающего достаточно четко формализованным построения выражений и такого же уровня семантикой, синтаксисом увязывающей смысл выражения с его формой.

Рекомендуемая литература:

Ван Стеен М, Танненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.:Питер, 2003.-877с.

Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Изд. дом "Вильяме", 2001.

Abdellah Bedrouni, Ranjeev Mittu, Abdeslem Boukhtouta, Jean Berger. Distributed Intelligent Systems: A Coordination Perspective. Springer Science & Business Media, 2009, P. 181.

Bond and L. Gasser. Readings in Distributed Artificial Intelligence. Morgan Kaufman, San Mateo, CA, 1988.

Контрольные вопросы:

1. Дайте определение понятиям: данные, информация, знания.

2. Классификация знаний по степени обобщенности.

3. Классификация знаний по степени отражения явлений.

ПОИСК