Теоретические аспекты структурирования знаний

Разделение стадий извлечения и структурирования знаний является весьма условным, поскольку хороший инженер по знаниям, уже извлекая знания, начинает работу по структурированию и формированию поля знаний.

Однако в настоящее время прослеживается тенденция опережения технологических средств разработки интеллектуальных систем по отношению к их теоретическому обоснованию. Практически сейчас существует пропасть между блестящими, но несколько "постаревшими" математическими основами кибернетики (труды Винера, Эшби, Шеннона, Джорджа, Клира, Йордона, Ляпунова, Глушкова и др.) и современным поколением интеллектуальных систем, которые основаны на парадигме обработки знаний (экспертные системы, лингвистические процессоры, обучающие системы и т. п.).

С одной стороны, это объясняется тем, что с первых шагов наука об искусственном интеллекте (ИИ) была направлена на моделирование слабоформализуемых смысловых задач, в которых не применим традиционный математический аппарат; с другой стороны, ИИ - это ветвь информатики и активно развивается как промышленная индустрия программных средств в условиях жесткой конкуренции, где подчас важнее быстрое внедрение новых идей и подходов, чем их анализ и теоретическая проработка.

Необходимость разработки теоретических основ науки о методах разработки систем, основанных на знаниях - инженерии знаний, - обосновывается в работах Поспелова Д. А., Попова Э. В., Стефанюка В. Л., Шенка Р., Минского М. - ведущих специалистов в области ИИ в России и за рубежом. Первые шаги в создании методологии (работы Осипова Г. С., Хорошевского В. Ф., Яшина А. М., Wielinga, Slagle, etc.) фактически являются пионерскими и чаще всего ориентированы на определенный класс задач, моделируемых в рамках конкретного программного инструментария.

Историческая справка

Стадия концептуального анализа или структурирования знаний традиционно является (наряду со стадией извлечения) "узким местом" в жизненном цикле разработки интеллектуальных систем [Adeli, 1994]. Методология структурирования близка к современной теории больших систем [Гиг, 1981] или сложных систем [Courtois, 1985; Peters, 1981], где традиционно акцент делается на процессе проектирования таких систем. Большой вклад в эту теорию внесли классики объектно-ориентированного анализа [Буч, 1992].

Разработку интеллектуальных систем с уверенностью можно отнести к данному классу задач, поскольку они обладают основными признаками сложности (иерархия понятий, внутриэлементные и межэлементные связи и пр.). Сложность проектирования ИС определяется в основном сложностью предметных областей и управления процессом разработки, а также сложностью обеспечения гибкости конечного программного продукта и описания поведения отдельных подсистем.

Среди первых сторонников исследований по теории систем наиболее заметными были Берталанфи [Bertalanffy, 1950], Раппопорт и Боулдинг [Boulding, 1956].

Аналогичные концепции, но связанные не с общесистемными исследованиями, а рассматривающие информационные процессы в системах, таких как связь и управление, положили начало кибернетике как самостоятельной науке [Винер, 1958; Эшби, 1959]. Этот подход был существенно поддержан работами Шеннона по математическому моделированию понятия информации [Шеннон, Уивер, 1963; Feinstein, 1958; Watanabe, 1969].

Позднее, в 1960-х гг. было сделано несколько попыток сформулировать и развить математические теории систем высокого уровня общности [Mesarovic, 1964; Арбиб, 1975]. Существенный вклад в математическую теорию систем и основы структурирования внесли отечественные исследователи Моисеев Н. Я. [Моисеев, 1981], Глушков В. М. [Глушков, 1964], Ивахненко А. Г. [Ивахненко, 1971], Поспелов Д. А. [Поспелов, 1986] и другие. Системный анализ тесно переплетается с теорией систем и включает совокупность методов, ориентированных на исследование и моделирование сложных систем - технических, экономических, экологических и т. п.