Инженерия знаний (knowlege)

Инженерия знаний- это направление исследований и разработки в области ИнтСист, ставящая своей целью разработку моделей, методов и систем для получения структурирования и формализации знаний специалистов с целью проектирования баз знаний.

Этапы(действия) в инженерии знаний: получить, структурировать, представить знания

1-получить знания

Группы получения:

1-извлечение напрямую из эксперта

2-автоматизированное извлечение. Выделяют два момента: формирование знаний и приобретений знаний.

Извлечение- это процесс взаимодействия аналитиков с источником знаний, в результате которого аналитик начинает понимать как рассуждает специалист при принятии решения и какова структура представления специалиста о данной предметной области

Извлечение- это одни из самых трудных процессов, длительная процедура.

Каждый эксперт должен сам придумать метод извлечения знаний (МАИС)

Проблемы извлечения знаний

1-организационные неувязки- ненахождение способа получения знаний

2-неправильно выбраны метод извлечения знаний, он не совпадает со структурой знаний в данной области

3-неадекватная модель представления знаний

4-неумение наладить контакт с экспертом. Терминологические конфликты и упрощение (должно быть умеренным) картины мира эксперта.

Процесс извлечения знаний - это процедура в ходе которой аналитику необходимо создать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения.

В процессе извлечения знаний эксперт и инженер не могут быть в одном лице. Знания эксперта очень трудно формулируются. Нельзя заменить эксперта аналитиком.

Знания эксперта- это накопленный опыт, при изложении этого опыта эксперт бессознательно укорачивает цепочку рассуждений.

При извлечении знаний должна быть решена проблема вербализации знаний.

Основные проблемы извлечения знаний:

1-сокращение экспертом процедуры вывода

2-субъективность при создании модели предметной области (субъективной вербализации модели)

3-большой объем знаний об объекте

В силу большого числа типов отношений при описании предметной области образуется сложная система из которой эксперт зачастую не может выделить главную структуру.

Приобретение знаний – это процесс заполнения БЗ экспертом с использованием специализированных программных средств. Система TEIRESIAS создана в 1982 году «прародительница» всех инструментов по приобретению знаний. EMYCIN- система медицинских знаний

Формирование знаний - это процесс анализа данных с выявлением скрытых закономерностей при использовании специального математического аппарата и программных средств.

К задачам формирования знаний относятся задачи:

-прогнозирования

-идентификации

-индуктивного вывода синтеза с дополнительной информацией

-распознавания образов

Чтобы решить задачи нужно установить соответствие между набором полей БД и множеством декларативных компонент БЗ.

2-структурировать знания (используют объектный или процессный подход)

Главным понятием на стадии получения и структурирования знаний является поле знаний.

Поле знаний – это условное неформальное описание основных понятий и взаимосвязей между понятиями предметной области. Понятие выявлены из системы знаний эксперта и представляются в виде диаграммы, таблицы или текста. Поле знаний формируется на 3 стадии построения экспертной системы, т.е на этапе структуризации знаний.

Поле знаний – это модель знаний о предметной области построенная аналитиком на «своем языке».

Формально поле знаний Pz=(X,Y,M) – синтаксическая структура знаний.

Х- структура исходных данных (это то, что подлежит обработке и интерпретации в экспертной системе)

У- структура выходных данных, т.е. результата работы системы

М-операционная модель предметной области, это модель на основании которой происходит преобразование Х в У. М=(Sk,Sf) –операционная модель может быть представлена как совокупность концепт структуры, отражающий понятийную структуру предметной области.

Sf-это функциональные структура, которая моделирует схему рассуждений эксперта; понятийная составляющая, изменяемая и динамичная

Sk-статическая составляющая поля знаний совокупность этих концептов, формирование Sk сводится к выделению понятий предметной области. Для этого может быть использованы различные способы алгоритма.

Выявление концептуальной структуры базируется на структурном анализе.

Концептуальную структуру еще называют онтологией предметной области. Она включает в себя упорядоченные понятия предметной области и моделирует основные функциональные связи и отношения между понятиями. Понятие онтологии – одно из направлений программирования.

Онтология отражает понимание задачи в статике, т.е. те концепты, которые являются существенными для описания задачи и отношения между концептами.

Помимо онтологии понимание задачи отражает модель или стратегия принятия решений в функциональное состояние поля знаний- Sr. Это составляющая модели, чаще всего имеет вид дерева решений или таблицу решений.

Алгоритм построения поля знаний

1 шаг- определение входных и выходных данных

Это шаг, который определяет направления движения в поле знаний

2 шаг-составление словаря терминов и набора ключевых слов

На этих 2 шагах определяется интенсионалы и экстенсионалы понятий предметной области.

Методы выявления понятий, например: книга, интервью, составление списков действий, составление оглавление учебника

Лучшего или худшего метода не существует. Все эти действия фактически являются очень важным этапом проектирования экспертной системы, т.е. этапа концептуализации

3 шаг-выявление связей между понятиями

Концепты не существуют независимо, они включены в общую понятийную структуру с помощью отношений. Знания у эксперта – это некоторые связанные структуры, причем эти структуры сводятся к причинно-следственным отношениям.

Отдельный вид связи- сценарий, как некоторые структуры представления знаний. Сценарии- это некие структуры которые типичны для нас ( пример: сценарий посещения ресторана)

Все методы выявления связей делятся на две группы:

1-неформальные

2-формальные

3-представить знания