Некоторые проблемы разработки системы приобретения знаний Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 681.6

НЕКОТОРЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ

ЗУБКОВ В.П., канд. техн. наук, КОСТРЮКОВ С.Н., асп., СОЛОВЬЕВ М.Л., канд. техн. наук,

РАХМИЛЕВИЧ Д.В., асп.

Рассматриваются понятия, используемые при проектировании и работе с системой приобретения знаний, дана общая схема приобретения знаний и ее общая структура.

При разработке интеллектуальных систем всегда является актуальной проблема приобретения знаний. Рассмотрим ряд определений понятия «знание». Знание [1] -обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном и в объективном отношении и на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Понимание [1] -познавание чего-либо в его взаимосвязи, познавание его сущности, его значения, постигаемого только как взаимосвязь. При понимании или интерпретируется смысл телесно-вещественного, или происходит дальнейшее осмысление того, что уже имеет некоторый смысл. Знания [2] - вид информации, хранимой в базе знаний в определенной предметной области; множество всех текущих ситуаций в объектах данного типа и способы перехода от одного описания объекта к другому. Для знаний характерны внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность, активность. Знание [3] - целостная и систематизированная совокупность научных понятий о закономерностях природы, общества, мышления. Опыт [3] -совокупность накопленных знаний. Понимание [3] - процесс нахождения существенных признаков и связей исследуемых предметов и явлений, вычленения их из массы несущественного, случайного на основе анализа и синтеза, применения правил логического умозаключения, установления сходства и различия, причин, вызвавших появление данных объектов и их развитие, сопоставления полученной информации с имеющимися знаниями.

Для того чтобы приобретать знания внутри некоторой интеллектуальной системы, необходимо ее представление на ЭВМ в виде какой-то структурированной информации. Информация [4], с которой имеют дело эВм, разделяется на процедурную и декларативную. Процедурная информация овеществлена в программах, которые выполняются в процессе решения задач. Декларативная информация овеществлена в данных, с которыми программы работают. Используются следующие модели представления знаний: логические, сетевые, продукционные, фреймовые.

Приобретение знаний [5] реализуется с помощью двух функций: получения информации извне; систематизации полученной информации. Возможны различные формы приобретения знаний и различные формы получаемой информации. Системы приобретения знаний (СПЗ) могут быть обучаемыми, самообучаемыми,

настроенными на специальные функции. Получать информацию можно следующими способами: получение информации без логических выводов; получение информации, представленной в форме знаний; обучение по примерам; приобретение знаний на метауровне. При любом способе получения информации происходит обучение. Получение информации без логических выводов представляет собой механическое запоминание. Информацию, представленную в форме знаний, можно использовать для выводов. При этом возможно как прямое запоминание информации, представленной в форме знаний в базе знаний, для использования в последующих выводах, так и применение этих знаний для получения других знаний и фактографических данных. Чтобы пользоваться получаемыми знаниями, необходимы функции выводов достаточно высокого уровня. При обучении на примерах для получения знаний выполняется сбор отдельных фактов, их обобщение, использование их в качестве знания. Для этого необходимо выявить общие понятия, вытекающие из примеров, и выбрать структуру информации для их представления. Наиболее высоким уровнем обучения на примерах является эвристическое обучение со сложным представлением знаний. Для обучения по примерам необходим унифицированный язык представления примеров и общих правил. Формами получения знаний на примерах являются: параметрическое обучение; обучение на основе выводов по аналогии; обучение на основе выводов по индукции (эвристическое обучение). Для получения знаний на метауровне не разработаны формы представления данных и правила выводов.

На рис.1 представлена общая схема получения знаний с помощью СПЗ, рассматриваемой в данном случае как черный ящик. В базах данных и базах знаний информация для приобретения знаний может находиться в любой допустимой форме, в том числе и в виде текстов на естественном языке. Однако специально выделен прямоугольник с надписью о тексте на естественном языке. Это показывает, что информация в такой форме может поступать от пользователя, от другой прикладной программы, из баз данных и баз знаний. Изображенные на рис.

1 базы данных и базы знаний означают, что форма представления может быть любая. На рис.

2 показана общая структура системы приобретения знаний.

Компоненты «Интеллектуальный интерфейс» и «Анализ текстов на естественном языке» являются внешними, разработанными отдельно от СПЗ.

© ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина»

В заключение следует сказать, что в настоящее время проводятся экспериментальные работы по созданию СПЗ.

Список литературы

1. Философский словарь / Под ред. проф. Георги Шишкоффа. - М.: Республика, 2003. - 375 с.

2. Першиков В.И., Савинков В.М. Толковый словарь по информатике. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 537 с.

3. Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. - М.: Наука, 1975. - 717 с.

4. Справочник. Искусственный интеллект. Кн. 2. Модели и методы / Под ред. проф. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

5. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. - М.: Мир, 1990. - 383 с.

База данных

База знаний

Рис.1. Общая схема получения знаний с помощью СПЗ

Рис.2. Общая структура системы приобретения знаний

© ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина»