- •Т. А. Гаврилова в. Ф. Хорошевский
- •Санкт-Петербург
- •Предисловие
- •Об авторах
- •1.1.2. Зарождение нейрокибернетики
- •1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ии
- •1.1.4. История искусственного интеллекта в России
- •1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
- •1.2.1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based
- •1.2.2. Программное обеспечение систем
- •1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural
- •1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)
- •1.2.5. Обучение и самообучение (machine
- •1.2.6. Распознавание образов (pattern
- •1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new
- •1.2.8. Игры и машинное творчество
- •1.2.9. Другие направления
- •1.3. Представление знаний и вывод на знаниях
- •1.3.1. Данные и знания
- •1.3.2. Модели представления знаний
- •Структура фрейма
- •1.3.3. Вывод на знаниях
- •1.4. Нечеткие знания
- •1.4.1. Основы теории нечетких множеств
- •1.4.2. Операции с нечеткими знаниями
- •1.5. Прикладные интеллектуальные системы
- •2.2. Классификация систем, основанных на знаниях
- •2.2.1. Классификация по решаемой задаче
- •2.2.2. Классификация по связи с реальным временем
- •2.2.3. Классификация по типу эвм
- •2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами
- •2.3. Коллектив разработчиков
- •2.4. Технология проектирования и разработки
- •2.4.1. Проблемы разработки промышленных эс
- •2.4.2. Выбор подходящей проблемы
- •2.4.3. Технология быстрого прототипирования
- •2.4.4. Развитие прототипа до промышленной эс
- •2.4.5. Оценка системы
- •2.4.6. Стыковка системы
- •2.4.7. Поддержка системы
- •Теоретические аспекты инженерии знаний
- •3.1. Поле знаний
- •3.1.1. О языке описания поля знаний
- •3.1.2. Семиотическая модель поля знаний
- •3.1.3. «Пирамида» знаний
- •3.2. Стратегии получения знаний
- •3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний
- •3.3.1. Психологический аспект
- •3.3.2. Лингвистический аспект
- •3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний
- •3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний
- •3.4.1. Историческая справка
- •3.4.2. Иерархический подход
- •3.4.3. Традиционные методологии структурирования
- •3.4.4. Объектно-структурный подход (осп)
- •Технологии инженерии знаний
- •4.1. Классификация методов практического извлечения знаний
- •4.2. Коммуникативные методы
- •4.2.1. Пассивные методы
- •Сравнительные характеристики пассивных методов извлечения знаний
- •4.2.2. Активные индивидуальные методы
- •Сравнительные характеристики активных индивидуальных методов извлечения
- •4.2.3. Активные групповые методы
- •4.3. Текстологические методы
- •4.4. Простейшие методы структурирования
- •4.4.1. Алгоритм для «чайников»
- •4.4.2. Специальные методы структурирования
- •4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний
- •4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний
- •4.5.2. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний
- •4.6.2. Имитация консультаций
- •4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний
- •4.6.4. Приобретение знаний из текстов
- •4.6.5. Инструментарий прямого приобретения
- •Формы сообщений
- •5.1.1. Семантические пространства и психологическое шкалирование
- •5.1.2. Методы многомерного шкалирования
- •5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний
- •5.2. Метод репертуарных решеток
- •5.2.1. Основные понятия
- •5.2.2. Методы выявления конструктов
- •5.2.3. Анализ репертуарных решеток
- •5.2.4. Автоматизированные методы
- •5.3. Управление знаниями
- •5.3.1. Что такое «управление знаниями»
- •5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память
- •5.3.3. Системы omis
- •5.3.4. Особенности разработки omis
- •5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания
- •5.4.1. От понятийных карт к семантическим сетям
- •5.4.2. База знаний как познавательный инструмент
- •5.5. Проектирование гипермедиа бд и адаптивных обучающих систем
- •5.5.1. Гипертекстовые системы
- •5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа
- •5.5.3. На пути к адаптивным обучающим системам
- •6.1.3. Инструментальные средства поддержки разработки систем по
- •6.2. Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем
- •6.3. Языки программирования для ии и языки представления знаний
- •6.4. Инструментальные пакеты для ии
- •6.5. WorkBench-системы
- •Пример разработки системы, основанной на знаниях
- •7.1. Продукционно-фреймовый япз pilot/2
- •7.1.1. Структура пилот-программ и управление выводом
- •7.1.2. Декларативное представление данных и знаний
- •7.1.3. Процедурные средства языка
- •7.2. Психодиагностика — пример предметной области для построения экспертных систем
- •7.2.1. Особенности предметной области
- •7.2.2. Батарея психодиагностических эс «Ориентир»
- •7.3. Разработка и реализация психодиагностической эс «Cattell»
- •7.3.1. Архитектура системы и ее база знаний
- •7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых
- •7.3.3. Вывод портретов и генерация их текстовых представлений
- •7.3.4. Помощь и объяснения в эс «Cattell»
- •8.1.2. Html — язык гипертекстовой разметки Интернет-документов
- •8.1.3. Возможности представления знаний на базе языка html
- •8.2. Онтологии и онтологические системы
- •8.2.1. Основные определения
- •8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы
- •8.2.3. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологии
- •Фрагмент описания аксиомы
- •8.2.4. Примеры онтологии
- •8.3. Системы и средства представления онтологических знаний
- •8.8.1. Основные подходы
- •8.3.2. Инициатива (ка)2 и инструментарий Ontobroker
- •8.3.3. Проект shoe — спецификация онтологии и инструментарий
- •8.3.4. Другие подходы и тенденции
- •9.1.2. Основные понятия
- •9.2.2. Инструментарий AgentBuilder
- •9.2.3. Система Bee-gent
- •9.3. Информационный поиск в среде Интернет
- •9.3.1. Машины поиска
- •9.3.2. Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
- •9.3.3. Системы интеллектуальных поисковых агентов
- •Заключение
- •Литература
- •Содержание
- •Базы знаний интеллектуальных систем
- •196105, Санкт-Петербург, ул. Благодатная, 67.
- •197110, Санкт-Петербург, Чкаловский пр., 15.
Т. А. Гаврилова в. Ф. Хорошевский
Допущено Министерством образования Российской Федерации
в качестве учебного пособия для студентов вузов,
обучающихся по направлениям
«Прикладная математика и информатика», «Информатика и вычислительная техника» и специальностям «Прикладная информатика»
(по областям), «Прикладная математика и информатика»
Санкт-Петербург
Москва • Харьков • Минск 2001
ББК 32.973.23-018я7
УДК 681.3.016(075)
Г12
Рецензенты:
Колосов О. С., доктор технических наук, профессор, декан факультета «Автоматика и вычислительная техника» Московского энергетического института (технического университета)
Кутепов В. П., доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Прикладная математика» Московского энергетического института (технического университета)
Кумунжиев К. В., доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационные системы»
Ульяновского государственного университета
Сулейманов Д. Ш., кандидат технических наук, заведующий совместной научно-исследовательской лабораторией «Проблемы искусственного интеллекта» Академии наук Татарстана
и Казанского государственного университета
Г12 Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. — СПб.: Питер, 2001. —384 с.: ил.
ISBN 5-272-00071-4
Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем — развивающейся области информатики. Актуальность предмета определяется растущим применением инженерии знаний и системного анализа в различных областях деятельности.
Особенностью изложения является его практическая направленность: освоения имеющегося материала достаточно для начала самостоятельной работы над созданием интеллектуальной системы, основанной на знаниях.
В учебнике учтена все возрастающая роль Интернета, и потому подробно рассматривается применение инженерии знаний в Сети.
ББК 32.973.23-018я7
УДК 681.3.016(075)
ISBN 5-272-00071-4
© Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский, 2001
© Издательский дом «Питер», 2001
Предисловие
Вы открываете необычный учебник — учебник, предназначенный для студентов технических университетов и их преподавателей, для аспирантов, магистров, бакалавров и практиков-разработчиков. Этот учебник написан для тех, кто хочет вступить в мир науки с интригующим названием — ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ.
Несмотря на обилие книг с аналогичным названием (см. список основной литературы), на сегодняшний день нет вузовского учебника по предметам «Интеллектуальные системы», «Экспертные системы», «Базы знаний» и т. д. Тем не менее практически все технические университеты совершенно справедливо включили такого рода дисциплины в свои программы. Поскольку бум в этой науке пришелся на конец 70-х и 80-е, большинство книг на русском языке издано в эти годы. И авторы приносят благодарность создателям первых отечественных монографий и справочников, а также переводчикам классических книг в этой области — Д. А. Поспелову, Э. В. Попову, В. Л. Стефанюку, Г. С. Осипову и другим пионерам, без работ которых создание этого учебника было бы невозможно.
Необычность этого учебника связана также с подчеркнутой междисциплинарностью выбранного подхода, отказом от «клановости» отдельных научных школ и направлений. Этот учебник могут читать инженеры и математики, экономисты и биологи, программисты и медики. Он практически не требует предварительной подготовки в данной области знаний и рассчитан на широкий круг читателей, заинтересованных разработкой интеллектуальных систем, основанных на знаниях.
Мы отказались от излишней специализации в пользу широты изложения, нам хотелось представить горизонты этой науки, а не прокопать в ней глубокий, но узкий туннель.
Другой особенностью учебника является его практическая направленность. Освоив изложенный материал, студент или другой заинтересованный читатель сможет самостоятельно приступить к разработке интеллектуальной системы в роли инженера по знаниям. Акцент в учебнике сделан именно на работу со знаниями. Фактически он ориентирован на подготовку уникальных специалистов, спрос на которых на современном рынке высоких информационных технологий многократно превышает спрос на программистов. Этих специалистов называют по-разному — системные аналитики, постановщики задач, инженеры по знаниям, инженеры-когнитологи. По английски это — knowledge engineers.
Рассмотренные в учебнике вопросы представляют лишь вершину айсберга сравнительно молодой науки — ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ. И, надеемся, показывают ее новые горизонты в мире информационных технологий.
Учитывая значительное число достижений и публикаций в этой области за рубежом, авторы сознательно будут приводить терминологию, используемую в оригиналах, что существенно облегчит изучение проблемы желающим повысить свою квалификацию через Интернет и другие источники англоязычной информации.
Материал учебника основан на курсах лекций, прочитанных авторами для студентов Санкт-Петербургского государственного технического университета (бывший Политех) и Московского физико-технического института (Технического университета). Объем курса от 32 до 64 лекционных часов плюс столько же практических занятий. По сути дела здесь в одном учебнике собрано несколько курсов лекций, ориентированных на разные специализации и разную базовую подготовку. В целом же данный учебник, по опыту авторов, содержит материал для двухгодовых курсов с общим названием «Искусственный интеллект».
Разные категории читателей могут читать учебник по различным «сценариям».
• Сценарий 1 — для студентов-«сачков» технических вузов перед сессией. Пометить в оглавлении параграфы, вошедшие в список вопросов для экзамена, и читать на максимальной скорости.
• Сценарий 2 — для студентов-отличников. Внимательно прочесть весь учебник последовательно, затем перейти к сценарию 1.
• Сценарий 3 — для студентов-непрограммистов и всех, кто просто интересуется проблемой для расширения кругозора. Главы 1, 2, 4, 9.
• Сценарий 4 — для преподавателей вузов и тех, кто хочет овладеть инженерией знаний. Использовать учебник как готовый конспект, расширив или сократив материал по своему усмотрению. Варианты:
- минимальный курс: параграфы 1.1-1.4, 2.1-2.4, 3.2, 3.4, 4.1-4.3, 4.4, 6.3, 8.2, 9.1;
- главы 1-2 могут составить основу вводного курса в проблематику искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях;
- аналогичный вводный курс по тематике программных средств искусственного интеллекта может дать материал главы 6, параграфа 7.1 и, при наличии времени, 9.1, 9.2;
- семестровый курс по базам знаний экспертных систем может быть прочитан на основе глав 2-4, 7;
- базовый курс по инженерии знаний составляют главы 3, 4;
- наконец, главы 8, 9 дают основу для курса по тематике интеллектуальных Интернет-технологий.
• Сценарий 5 — для системных аналитиков. Главы 3-6.
• Сценарий 6 — для программистов и разработчиков. Главы 2-4, 6-9.
Материал, набранный более мелким шрифтом, носит иллюстративный характер.
В заключение авторы благодарят заведующую редакцией технической литературы издательства «Питер» Екатерину Строганову за энергию и энтузиазм при убеждении авторов принять решение о начале работы над учебником и поддержку в ее завершении.
В параграфе 4.6 четвертой главы использованы материалы монографии «Приобретение знаний интеллектуальными системами», любезно предоставленные ее автором Г. С. Осиновым.
Глубокую признательность авторы выражают Александру Волкову. Он является разработчиком программных систем, описанных в пятой главе. Параграф 5.1 написан совместно с А. В. Волковым, работа с которым существенно повлияла на формирование взглядов одного из авторов.
На подготовку материалов, представленных в параграфах 8.2 и 8.3 восьмой главы, а также в параграфах 9.1 и 9.3 девятой главы, в значительной мере повлияла работа по мультиагентным системам и интеллектуальным Интернет-ориентированным системам поиска информации, проведенная Н. В. Майкевич. По сути дела именно ей один из авторов данной книги обязан своей «миграцией» в эту новую область интеллектуальных информационных технологий из проблематики программного обеспечения систем искусственного интеллекта.
Отдельная благодарность должна быть высказана Е. Васильевой, Н. Нумеровой и Н. Сташ, сотрудницам Института высокопроизводительных вычислений и баз данных Миннауки РФ, за техническую помощь при работе над рукописью, без которой книга могла бы так и не дойти до читателей.
Главы 1-5 написаны д. т. н., проф. Т. А. Гавриловой, главы 6-9 — д. т. н., проф. В. Ф. Хорошевским. Предисловие и заключение — результат совместной работы авторов, которые с надеждой на дальнейшее сотрудничество выражают глубокую признательность всем, кто помог выходу этой книги.