Модель приобретения знаний ранними системами ИИ В ранних системах ИИ знания не отделялись от механизмов вывода

и взаимодействие с системой осуществлял только программист, Схема взаимодействия специалистов выглядела, как показано на рис. 11.1.

Рис. 11.1. Ранняя модель приобретения знаний.

Программист должен был освоить с помощью эксперта предметную область и затем при разработке системы самому выступать в роли «эксперта».

Недостаток знаний о ПО не позволял программисту гарантировать полноту и непротиворечивость приобретенных знаний. Кроме того неизбежные модификации системы (при отсутствии разделения системы на базу знаний и механизм вывода) приводили к невозможности сохранения уже достигнутой непротиворечивости знаний.

Модель приобретения знаний ЭС с помощью инженера знаний

В этой и последующих моделях знания отделены от механизмов вывода и оформлены в виде базы знаний.

В модели, показанной на рис. 11.2., эксперт взаимодействует с ЭС либо непосредственно, либо через инженера знаний.

Преимущество данной модели по сравнению с предыдущей состоит в разделении базы знаний и механизма вывода, что упрощает модификацию знаний. В данной модели первую и вторую задачи приобретения знаний выполняет эксперт с помощью инженера знаний, третью задачу выполняет инженер знаний, а четвертую — экспертная система.

Рис. 11.2. Модель приобретения знаний ЭС с помощью инженера знаний.

Данная модель приобретения знаний является самой популярной, так как позволяет строить хорошие по качеству базы знаний.

Важным недостатком этой модели является большая трудоемкость. Действительно, из четырех задач по приобретению знаний автоматизирована только одна.