Приобретение знаний для экспертных систем

Под приобретением знаний в ЭС искусственного интеллекта понимают процесс получения знаний от эксперта (или каких-либо источников знаний) и передачи их ЭС. Сам процесс приобретения знаний важен и сложен. Его важность заключается в том, что эффективность работы ЭС целиком и полностью зависит от качества приобретения знаний и правильности их представления. Сложность же обусловливается большим объемом используемых знаний, которые не всегда осознаются самим экспертом или расплывчато представлены каким-либо источником знаний.

Для начала рассмотрим общую схему приобретения знаний с точки зрения его деления на различные фазы.

Наличие нескольких фаз приобретения знаний не вызывает никакого сомнения и признается практически всеми специалистами, работающими в области построения систем ИИ. Однако разные авторы выделяют различные фазы. К примеру, некоторые считают, что фазы в процессе приобретения знаний идентичны стадиям создания ЭВМ, т. е. к ним относятся: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение и тестирование. Другие авторы выделяют всего три фазы: определение предметной области, формирование начальных (фундаментальных) знаний, формирование основного состава знаний. Но ни в первом, ни во втором случаях не приводятся обоснования выбора соответствующих фаз.

Если рассмотреть процесс приобретения знаний с точки зрения взаимодействия ЭС с экспертом и инженером по знаниям, то можно выделить следующие три основные фазы: предварительную, начальную, накопительную (рисунок 5).

На первой фазе (предварительной) инженер по знаниям получает от эксперта или другого какого-либо источника общие сведения об области экспертизы и формирует на их основе общее представление о принципах построения ЭС. Инженер по знаниям определяет основные понятия, отношения, подзадачи, структуру данных и т. п. Он осуществляет выбор ИС, подходящего для целей этой ЭС.

На второй фазе инженер по знаниям заполняет систему знаниями о представлении, т. е. значениями, определяющими организацию, структуру и способ представления базы знаний. Для этого необходимо детально знать возможности ИС по созданию ЭС, понимать особенности будущей ЭС.

Формирование знаний на данной фазе (исходя из перечисленных выше требований) может осуществлять только инженер по знаниям.

Третья фаза характеризуется приобретением основных знаний об области экспертизы. Здесь предусматриваются:

обнаружение неправильности, неполноты или противоречивости знаний, используемых ЭС;

извлечение новых знаний, устраняющих определенную противоречивость, неполноту или неправильность;

преобразование новых знаний в вид, понятный ЭС;

корректировка базы знаний.

Рисунок 5. Схема процесса приобретения знаний в типовой ЭС:

I — предварительная фаза, II — начальная фаза, III — накопительная фаза; 1 — передача, 2 — разработка, 3 — воздействие Процесс приобретения знаний на этой фазе предполагает совместную работу инженера по знаниям (либо специалиста, понимающего другие источники знаний) с экспертом и получение полного объема знаний, необходимого для успешного функционирования ЭС.

В научной литературе дано неоднозначное толкование процесса приобретения знаний и совместно с ним самой ЭС. Действительно, для постоянного обогащения знаниями уже функционирующей ЭС нужна лишь накопительная фаза. Когда же ЭС только проектируется, следует рассматривать все три фазы.

Необходимо выделить ЭС, проектируемые или функционирующие в рамках действующей системы автоматизированного управления производством (САУП). В таких системах, как правило, имеется большая база данных, позволяющая существенно упростить (сократить) диалог системы с пользователем. Подобное обстоятельство предъявляет к рассмотренным выше фазам дополнительные требования по первоначальному формированию и последующему введению в актуальное состояние распределенной системы.

Обычно в этом случае базы данных содержат статистическую и текущую информацию об экспертируемой области знаний, причем особую значимость приобретает достоверность используемой информации. При наличии в базе данных недостоверной информации или ее отсутствии ЭС обращается за ответом к пользователю.

На промышленных предприятиях будут использоваться ЭС не типовые, а второго вида (с базой данных), следовательно, и состав фаз приобретения знаний должен включать: предварительную фазу (I), начальную (II), накопительную (III), информационную (IV) (рисунок 6).

Как ранее было отмечено, процесс приобретения знаний является наиболее сложным и ответственным этапом разработки ЭС, что объясняется довольно просто: инженер по знаниям плохо разбирается в экспертируемой области, а сегодняшний эксперт не обладает ни опытом создания ЭС искусстного интеллекта, ни опытом программирования, а иногда вообще далек от информатизационных технологий.

В процессе приобретения знаний необходимо совместное участие эксперта по данной предметной области и инженера по знаниям.

Основная задача последнего заключается в том, чтобы помочь эксперту структурировать знания о предметной области.

Процесс приобретения знаний сводится к выполнению следующих задач:

определению необходимости модификации или расширения знаний (если таковой необходимости нет, то процесс приобретения знаний на этом заканчивается);

извлечению новых знаний о предметной области;

преобразованию знаний в форму, «понятную» ЭС;

модификации знаний системы.

Рисунок 6. Схема процесса приобретения знаний в ЭС, работающей (проектируемой) в информационной взаимосвязи с САУП В реализации этих задач могут принимать участие эксперт, инженер по знаниям и ЭС. В зависимости от того, кто выполняет задачу, можно выделить различные модели приобретения знаний.

Простейшая модель, соответствующая ранним стадиям работ по ИИ, когда взаимодействие с системой осуществлял только инженер по знаниям, предполагает решение перечисленных выше задач путем освоения им с помощью эксперта предметной области и последующую разработку системы только инженером по знаниям. Недостаточное знание предметной области не позволяло гарантировать полноту и непротиворечивость приобретенных знаний. Из-за отсутствия разделения системы на базу знаний и механизм вывода сохранить однажды достигнутую непротиворечивость знаний при неизбежных модификациях системы было невозможно.

Рисунок 7. Простейшая модель приобретения знаний Отделение знаний от программ, оформление их в виде простых информационных структур (баз знаний) позволило организовать взаимодействие эксперта с системой либо непосредственно, либо через инженера по знаниям (см. рисунок 7). База знаний существенно упростила модификацию знаний. В приведенной модели первую и вторую задачи приобретения знаний выполняет эксперт с помощью инженера по знаниям, третью — инженер по знаниям, четвертую — ЭС.

Существуют более совершенные модели приобретения знаний, использующие интеллектуальный редактор, обладающий развитыми диалоговыми способностями.

Как же приобрести знания для построения ЭС?

Попытки отчуждения профессиональных знаний предпринимались людьми издавна. Обычно проводилась формализация математическими методами. Те области профессиональных знаний, которые оказались доступными для такого подхода, получили название точных наук. Однако существует множество областей знаний, где строгой формализации математическими методами достичь не удается (медицина, биология, геология и др.). Даже разработанные и функционирующие в рамках АСУ экономико-математические модели зачастую не учитывают множество факторов, которые в силу ряда причин невозможно включить в модель.

Если рассмотреть структуру профессиональных знаний, накопленных человечеством, то станет ясно, что большинство из них индивидуальны, непередаваемы другим лицам (иначе говоря, это профессиональное искусство конкретного высококвалифицированного специалиста в определенной предметной области). Как отмечает Г. Р. Громов [2, с.83], общую структуру фонда накопленных человечеством профессиональных знаний можно представить в виде быстро сужающейся по высоте пирамиды (рисунок 8), в основании которой — индивидуально накопленные знания, принципиально не отчуждаемые от их авторов традиционными методами формализации: «Могу сделать, но не знаю как это объяснить» (I); далее — знания, которые могут быть переданы в процессе длительной совместной работы: «Делай как я!» (II); знания, передаваемые в процессе педагогической процедуры: «Могу объяснить в течение определенного периода времени, но не уверен, что все можно формально описать» (III); вершину составляют знания, формализованные математическими методами (IV).

Рисунок 8. Структура фонда профессиональных знаний Известно, что знания подразделяются на декларативные и процедурные, образующиеся в результате осуществления процедур (алгоритмов, программ, аналитических преобразований и т. п.) над фактами как исходными данными. Успех в реализации ЭС тем больше, чем выше удельный вес декларативных знаний по отношению к процедурным. Если же преобладают процедурные знания, значит, имеются следующие трудности:

эксперт не может четко сформулировать правила принятия решения;

эксперт не желает передавать кому-либо свои знания, методы и правила, сохраняя за собой статус уникального специалиста;

в исследуемой предметной области трудно найти эксперта.

Чтобы избежать этого, необходимо знать требования, предъявляемые к эксперту и работающему с ним инженеру по знаниям.

Эксперту должны быть присущи качества:

компетентность, умение объяснять свои действия, доброжелательность и некоторые педагогические способности.

Инженер по знаниям должен обладать такими качествами:

как общительность, но не навязчивость;

высокая компетентность в области ИИ, когнитивность в психологии и других смежных науках;

умение настроиться на роль ученика;

полинезависимость (стиль познания, при котором рассуждения инженера по знаниям самостоятельны, не зависят от рассуждений эксперта).

Основные этапы, или фазы, приобретения знаний были подробно рассмотрены ранее. Однако хотелось бы подчеркнуть, что приобретение знаний на предварительной фазе является решающим этапом при создании ЭС. К сожалению, именно этот этап наиболее слабо разработан и почти не освещен в специальной литературе.

Главная и практически единственная рекомендация инженеру по знаниям на предварительной фазе заключается в строгом и тщательном документировании деятельности эксперта. Ряд авторов предлагает знания, полученные от эксперта, оформлять в виде отчета, имеющего следующие разделы:

общее описание задачи, для решения которой разрабатывается ЭС;

перечень ссылок на документы, содержащие детальное описание предметной области;

используемые источники знаний;

словарь терминов предметной области;

описание критериев, оценивающих качество и эффективность выполнения ЭС;

описание «сценариев», т. е. детальных примеров, поясняющих решения реальных задач из области экспертизы;

описание базовых объектов и отношений;

описание основных стратегий.

Среди наиболее известных на сегодняшний день методов получения знаний от экспертов можно выделить четыре.

• 1. Свободный диалог — самый простой и распространенный метод. Не требует значительной предварительной подготовки. Недостатком является отсутствие достаточно полного протокола диалога, затрудняющее последующий анализ деятельности эксперта, поэтому данный метод желательно сочетать с методом протоколирования «мыслей вслух» .
• 2. Протоколирование «мыслей вслух» применяется в случае, когда эксперт способен четко и подробно излагать свои мысли. Его использование также не требует значительной предварительной подготовки. Но в отличие от метода свободного диалога в качестве результата совместной деятельности эксперта и инженера по знаниям имеется протокол беседы, что позволяет успешно проводить последующий анализ полученных от эксперта знаний.
• 3. Метод анкетирования или интервью предполагает достаточную осведомленность инженера по знаниям о предметной области. Заранее продумываются вопросы, которые впоследствии задаются эксперту. Ответы тщательно записываются и анализируются.
• 4. Экспертные игры — наиболее сложный из всех вышеперечисленных методов и вместе с тем один из наиболее эффективных. Его использование требует значительной подготовки. Заранее продумываются типичные для данной предметной области ситуации или задачи. Затем, используя уже полученные знания, инженер по знаниям находит решение для каждой ситуации. После этого задачи передаются для решения эксперту. Проверив решение задачи экспертом и сравнив его с подготовленным решением, вносят изменения и дополнения в создаваемую базу знаний. Если база знаний не содержит достаточного числа правил, то можно обойтись без предварительного решения задачи.

Изложенные подходы к организации и построению АРМ, в том числе интеллектуальных, оказывают существенное влияние на гуманизацию процесса общественного производства, освобождение человека от рутинной, механической работы для решения подлинно творческих задач, понимания происходящих в мире процессов, выражения своих мыслей и коммуникации с другими людьми.