7.3.2. МЕТОДЫ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ
Формирование знаний — это процесс автоматического приобретения (порождения) системой искусственного интеллекта или инструментальным средством нового, и полезного знания из исходной и текущей информации, которое в явном виде не формируют эксперты, в целях освоения новых процедур решения прикладных задач на основе использования различных моделей машинного обучения.
Под приобретением знаний будем понимать процесс, основанный на переносе знаний из различных источников в базу знаний путем использования различных методов, моделей, алгоритмов и инструментальных средств.Понятие получение знаний соотносится с понятиями извлечение, приобретение, формирование знаний как часть — целое.
Обучение базы знаний — это процесс ввода (переноса) приобретенных знаний в СИИ на основе применения совокупности методов, приемов и процедур в целях ее заполнения, расширения и модификации. Термин обучение рассматривается как свойство базы данных, как совокупность методов, приемов и процедур ввода знаний в БЗ и как процесс переноса знаний в СИИ.
Большинство методов извлечения и получения знаний основано на прямом диалоге с экспертом.
Методы извлечения знаний. Они состоят из текстологических методов и методов автоматической обработки текстов.
Текстологические методы предназначены для получения инженером по знаниям знаний из материализованных источников, в качестве которых выступают монографии, учебники, статьи, методики, инструкции и другие носители профессиональных знаний. Текстологические методы, несмотря на их простоту и тривиальность, являются наименее разработанными. Эти методы основываются не только на выявлении и понимании смысла текста, но и на выделении базовых понятий и отношений, т. е. формировании семантической (понятийной) структуры ПрО.
Процесс понимания является сложным и неформализуемым, на него существенно влияют когнитивный стиль инженера по знаниям и его интеллектуальные характеристики, В инженерии знаний разработана методика анализа текстов в целях извлечения и структурирования знаний. Методика предусматривает овладение инженером по знаниям микроструктурой текста, вычленение им ключевых слов (компрессия или сжатие текста) и последующее формирование поля знаний.
Сжатие текста служит методологической основой для использования текстологических процедур извлечения знаний. Текстологические методы самые трудоемкие, они применяются, как правило, на начальном этапе создания СИИ.
Существенное развитие получили методы извлечения знаний при использовании современных информационных технологий, в частности гипертекстовой технологии.
Гипертекст — это организация нелинейной последовательности записи и чтения информации, объединенной на основе ассоциативной связи. Синтез этой концепции и полиморфизма приводит к новой концепции в рамках которой между информацией, представленной в различной форме (текстовой, графической и других), организуются ассоциативные связи.
Эти новые концепции работы со знаниями создают предпосылки для решения проблемы эффективности процесса приобретения знаний. Усилия исследователей в области инженерии знаний направлены на создание формальных методов извлечения знаний.
К их числу можно отнести метод автоматической обработки текстов на основе статистической обработки семантических единиц. Метод и программные средства автоматизированного извлечения знаний из текстов базируются на формальных процедурах обнаружения в текстах семантических единиц различной выраженности.Семантические единицы получаются путем статистической обработки текстов, в основе которой лежат универсальные механизмы определения частотных характеристик терминов. Задача извлечения знаний решается в два этапа: сначала формируется терминологическая сеть (поле знаний), а затем определяется ассоциативная близость терминов на основе статистически определенной меры ассоциации. Достоинство рассмотренного метода состоит в автоматическом выявлении значимых слов и связей с учетом статистической информации о гипертексте в целом.
Указанные новые подходы к автоматизации извлечения знаний пока находятся на стадии исследований и не нашли применения в практике создания СИИ. Однако результаты исследований позволяют надеяться на создание эффективных методов и систем искусственного интеллекта, позволяющих снизить трудозатраты при извлечении знаний на начальном этапе синтеза баз знаний СИИ.
Методы получения экспертных знаний. К ним относятся, например, коммуникативные методы (пассивные и активные), основанные на прямом диалоге экспертов и инженеров по знаниям как без использования СИИ, так и с применением СИИ (технологии окон, меню).
Коммуникативные методы получения знаний рассматривают - ся как разновидности интервьюирования. Основные особенности коммуникативных методов:
1. Не имеют формального определения и носят качественный характер. Полученные с их помощью знания несут отпечаток самонаблюдений эксперта и субъективную интерпретацию инженера по знаниям.
2. Требуют словесного выражения экспертом своих знаний, что является непростой задачей. Неточность и неадекватность словесных описаний мыслительных процессов и применяемых эвристических приемов, используемых при решении задач, ведут к серьезным последствиям.
3. Сложность выражения процедурных знаний при их словесном описании.
4. Крайняя сложность явного описания знаний, которые являются результатом компиляции и автоматизма процессов мышления, а также интуиции эксперта. В психологии доказано, что интуиция на самом деле является способностью распознавать образы. Однако словесное описание способности к распознаванию образов дать крайне трудно.
5. Трудоемкость организации и неэффективность взаимодействия инженера по знаниям и эксперта. На них приходятся большие ин-
10-1909 теллектуальные нагрузки, связанные с вербализацией знаний, управлением процессом коммуникации и необходимостью освоения, анализа и документирования больших объемов новых знаний.
Коммуникативные методы получения знаний отличаются своей низкой эффективностью. Так, при непосредственном взаимодействии инженера по знаниям и эксперта теряется до 76% информации.
Один из путей совершенствования процесса приобретения знаний состоит в разработке позволяющих передать
часть функций, выполняемых инженером по знаниям, самому эксперту или СИИ.
Методы формирования знаний. Трудности извлечения знаний из текстовых источников и получения их от экспертов стимулировали развитие методов формирования знаний, известных, как методы машинного обучения.
Для развитых СИИ способность обучаться, т.е. самостоятельно формировать новые знания на основе текущих знаний, собственного опыта решения прикладных задач, является их существенной характеристикой. Методы формирования знаний лежат в основе автоматических систем приобретения знаний.
Автоматические системы формирования знаний более предпочтительны, так как при этом уменьшается вероятность ошибок в приобретаемых знаниях и снижается время их приобретения.
Главный вопрос, на который должны ответить методы формирования знаний, состоит в следующем: как от частного (примера) перейти к общему (обобщениям)?
Базисом всех методов формирования знаний является индукция, которая лежит в основе получения общих выводов из совокупности частных утверждений.
Еще по теме 7.3.2. МЕТОДЫ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ:
- 7.3. ПРИОБРЕТЕНИЕ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ 7.3.1. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕХНОЛОГИИ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ
- 4.2.2. Классификация методов представления знаний
- 3.3. Методы получения знаний о личности
- 4.2. Методы представления знаний
- 8. Методы и источники получения знаний о деятельности экономического субъекта
- 4.6.3. Заполнение раздела II "Расчет расходов на приобретение (сооружение, изготовление) основных средств и приобретение (создание самим налогоплательщиком) нематериальных активов, учитываемых при исчислении налоговой базы по налогу"
- Порядок заполнения раздела II "Расчет расходов на приобретение (сооружение, изготовление) основных средств и на приобретение (создание самим налогоплательщиком) нематериальных активов, учитываемых при исчислении налоговой базы по налогу за отчетный (налоговый) период"
- РАСХОДЫ ПО ОПЛАТЕ СТОИМОСТИ ТОВАРОВ, ПРИОБРЕТЕННЫХ ДЛЯ ДАЛЬНЕЙШЕЙ РЕАЛИЗАЦИИ Стоимость приобретенных товаров
- 3.3.3 Передача знаний
- 7.3.3. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- 7.2. МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- 87. ОБЩАЯ МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ
- 39. ПРИМЕНЕНИЕ ЗНАНИЙ, УМЕНИЙ И НАВЫКОВ
- ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- 7.1. СВОЙСТВА И ТИПЫ ЗНАНИЙ