Гипертекст.

Давно применявшиеся в книжном деле ссылки с возникновением компьютерных методов хранения текстов преобразовались в гипертекст. Наиболее разросшимся примером гипертекста является Всемирная Паутина. Первое время на подобный способ организации данных возлагали очень большие надежды, считалось, что гипертекстовые структуры вытеснят линейные, что руководства, научные статьи и даже художественные произведения станут гипертекстовыми и интерактивными и будут писаться только в Сети и т. д. Однако сейчас постепенно становится ясно, что способ организации информации через ссылки, кроме удобства доступа (увидел ссылку — щелкнул мышью), имеет несколько существенных недостатков, среди которых низкая наглядность, не очевидность структуры, плохая запоминаемость пользователем пройденного пути и т. д. Как правило, основной результат сколько-нибудь длительной работы со сложным гипертекстом — ощущение, что ты «потерялся», и желание вернуться к началу пути. Дело в том, что средний человек с трудом запоминает вложенные структуры с уровнем вложенности более трех, а этим количеством уровней никогда не удается обойтись при создании крупных структур данных. Справедливость сказанного видна из факта появления функции поиска и оглавлений (sitemap) на всех крупных серверах Internet. Тем не менее способ организации гипертекстовых связей сам по себе как дополнительное средство доступа достаточно удобен и также допускает автоматизацию при создании больших массивов знаний, о чем подробнее будет рассказано далее.

Автоматизированное извлечение знаний.

Многие задачи извлечения знаний поддаются автоматизации, и коечто уже сделано. Традиционно это направление компьютерной науки носит громкое рекламное имя «искусственный интеллект», хотя по сути представляет собой набор вполне простых, технических приемов программирования и прикладной лингвистики. История искусственного интеллекта — история несбывшихся обещаний. В начале-середине восьмидесятых годов начался бум так называемых экспертных систем, которые должны были уметь сами опрашивать экспертов в той или иной области знаний (например, медицине), а затем отвечать на вопросы профанов и даже давать пояснения, если что-то в ответе непонятно. Крах этой отрасли искусственного интеллекта наступил к концу 80-х, когда стало ясно, что не то что построить автоматическое извлечение данных их эксперта, но и даже создать вручную" базы знаний" не удается. Несколько сохранившихся на рынке экземпляров экспертных систем представляют собой скорее кашу из топора — так много обычных чисто технических «прилад» написано вокруг так и не заработавшей по-настоящему технологии. В конце позапрошлого года начался новый бум, под именем «добыча данных» — data mining. В прессе поднялся невероятный шум, было обещано создание систем, которые, самостоятельно «обнюхав» данные, будут делать нетривиальные выводы. Например, обещали по данным о продажах автоматически обнаруживать связи типа «покупатели памперсов на 80% совпадают с покупателями детских молочных смесей», что позволило бы владельцу данных сэкономить кучу денег на рекламе своих товаров. Судя по тому, что шум утих, это общее увлечение вылилось в создание нескольких относительно простых, но работающих систем, а остальные создатели шума принялись надувать новый мыльный пузырь (Internet, каналы вещания, виртуальные частные сети и проч.). Через некоторое время лопнувшие мифы возвращаются в виде простых систем, которые делают почти то, что обещалось, но уже без претензии на интеллектуальность.