Раздел 2. Разработка экспертных систем

 

Тема 12. Отличие ЭС от традиционных программ

ЭС как программа для ЭВМ, обладающая рядом свойств. Компетентность ЭС и робастность как ее условие. Способность к переформулированию задачи как одно из важных и труднодостижимых свойств экспертной системы. Понятия «символ», «символьная структура». Глубина знаний как показатель способности ЭС работать эффективно в узкой предметной области. Самосознание как одно из новаторских свойств ЭС. Метазнание – знание о знаниях. Возможность ЭС совершенствовать свое умение решать задачи.

Практическая работа. Экспертные системы как программы для ЭВМ.

 

Тема 13. Коллектив разработчиков

Минимальный состав коллектива разработчиков: пользователь, эксперт, программист, инженер по знаниям. Их психофизиологические и профессиональные характеристики. Портрет инженера по знаниям. Навыки и умения, необходимые в процессах извлечения, концептуализации и формализации знаний.

 

Тема 14. Этапы разработки экспертных систем

Выбор проблемы как самая критическая часть разработки. Определение проблемной области и задачи, нахождение эксперта и назначение коллектива разработчиков, определение предварительного подхода к решению проблемы, анализ расходов и прибылей, подготовка плана. Разработка прототипа экспертной системы как усеченной версии ЭС: идентификация проблемы, извлечение знаний, структурирование или концептуализация знаний, формализация, реализация, тестирование. Развитие прототипа до промышленной ЭС: демонстрационный прототип – исследовательский прототип – действующий прототип – промышленная система – коммерческая система.

Оценка системы по критериям пользователей, экспертов, коллектива разработчиков. Стыковка системы с другими программами и улучшение системных факторов. Поддержка ЭС как условие ее функционирования в изменяющейся проблемной области. Трудности разработки ЭС: ловушки при планировании, при работе с предметным экспертом, в процессе разработки ЭС.

Семинарское занятие. Проблемы разработки ЭС.

 

Тема 15. Программное обеспечение ЭС

Цели технологии разработки программного обеспечения (ПО): модифицируемость, эффективность, надежность, понимаемость системы. Основные принципы работы: абстракция, сокрытие информации, модульность, локализация, единообразие, полнота, подтверждаемость. Основные подходы к разработке ПО: нисходящее структурное проектирование; проектирование, структурированное по данным; объектно-ориентированное проектирование. Жизненный цикл разработки ПО: проектирование, реализация, сопровождение. Подходы к созданию моделей программ: W/O (Warnier Orr) – методология, логическое моделирование Гейна, метод Йордана, структурная методология, метод структурного проектирования, спиральная модель Боэма, методология Шлайера-Мэллора. Инструментальные средства поддержки разработки систем ПО. CASE-технология. ЛИСП как наиболее популярный язык реализации систем искусственного интеллекта. Языки, функционирующие в ЛИСП-среде: ПЛЭНЕР, КОННАЙВЕР. Специфика языков СНОБОЛ, РЕФАЛ, ПРОЛОГ, их достоинства и недостатки. Специфика OPS 5 – программы. Требования к языкам представления знаний: наличие мощных средств представления сложно структурированных и взаимосвязанных объектов, возможность отображения описания объектов на разные виды памяти ЭВМ, наличие гибких средств управления выводом, прозрачность системных механизмов для программиста, возможность эффективной реализации.

 

Тема 16. Рынок интеллектуальных систем

Инвестиции в разработку в области искусственного интеллекта в развитых странах мира, доходы от продаж. Отраслевая структура рынка. Основные области применения ЭС: производство, бизнес, медицина, управлении и т.д. Университеты, исследовательские центры, частные компании как производители ЭС.

Семинарское занятие. Рынок интеллектуальных систем.

Практическая работа. Прикладные интеллектуальные системы.

 

Раздел 3. Инженерия знаний

 

Тема 17. Поле знаний

Формирование поля знаний как первый шаг к формализации. Языки описания поля знаний. Подходы к разработке универсальных языков: создание языков-классификаций и логико-конструктивных языков. Г.Ламберт – основатель семиотики как науки о символах. Применимость языков семиотического моделирования к инженерии знаний. Структура семиотики: синтаксис, семантика, прагматика. «Пирамида» знаний.

 

Тема 18. Стратегии получения знаний

Извлечение знаний как процедура взаимодействия эксперта с источником знаний. Трудности процесса извлечения знаний: организационные проблемы, неудачный метод, неадекватная модель для представления знаний и др. Сотрудничество инженера по знаниям и эксперта – залог успеха. Приобретение знаний как процесс наполнения базы знаний экспертом. Формирование знаний как процесс анализа данных и выявление скрытых закономерностей.

 

Тема 19. Теоретические аспекты извлечения знаний

Основные аспекты извлечения знаний: психологический, лингвистический, гносеологический. Уровни общения: манипулирование, «рефлексивная игра», правовое общение, нравственное общение. Проблема потери информации при разговорном общении. Контактный слой психологических проблем. Параметры партнеров, влияющие на результаты процедуры извлечения знаний. Параметры процедурного слоя: ситуация общения, оборудование, профессиональные приемы. Факторы, влияющие на когнитивную адекватность: когнитивный стиль, семантическая репрезентативность поля знания и концептуальной модели. Лингвистические проблемы. Структура «общего кода»: общенаучная терминология, специальные понятия из профессиональной литературы, бытовой язык, специальная терминология эксперта и др. Создание понятийной структуры и словаря пользователя.

Методологические критерии научности: внутренняя согласованность, системность, объективность, историзм. Этапы познания: описание и обобщение фактов, установление связей и закономерностей, построение идеализированной модели, объяснение и предсказание моделей.

 

Тема 20. Методы практического извлечения знаний

Классификация методов извлечения знаний: коммуникативные, текстологические.

Классификация субъектов процесса извлечения знаний по психологическим характеристикам: мыслитель, собеседник, практик.

Классификация предметных областей: хорошо, средне, слабо документированные; хорошо, средне, слабо структурированные.

 

Тема 21. Коммуникативные методы извлечения знаний

Пассивные методы как методы с ведущей ролью эксперта: наблюдение, эксперимент, протоколирование «мыслей вслух», лекции. Достоинства и недостатки пассивных методов.

Активные индивидуальные методы как методы с ведущей ролью инженера по знаниям. Виды анкетирования, требования к анкете. Интервьюирование. Классификация вопросов для интервью: по форме, по функции, по воздействию. Свободный диалог как метод извлечения знаний в форме беседы. Подготовка к свободному диалогу. Достоинства и недостатки активных индивидуальных методов.

Активные групповые методы – возможность извлечения знаний от нескольких экспертов. «Круглый стол» как обмен мнениями. «Мозговой штурм» как метод для активизации мышления и поведения экспертов. Достоинства и недостатки.

Экспертные игры как разновидность эксперимента. Индивидуальн6ые и групповые игры, игры с тренажерами, компьютерные экспертные игры. Достоинства и недостатки, требования к эксперту и аналитику.

 

Тема 22. Текстологические методы

Алгоритм извлечения знаний из текста: составление списка литературы, выбор текста, первое знакомство с текстом, формирование первой гипотезы о макроструктуре текста, выделение «смысловых вех», определение связей между ключевыми словами и разработка макроструктуры текста, формирование поля знаний.

Три вида методов: анализ специальной литературы, учебников, методик.

Практическая работа. Извлечение знаний.

 

Тема 23. Структурирование знаний как этап создания базы знаний

Степень разработанности проблемы. Иерархический подход как прием расчленения формально описанной системы на уровни. Нисходящая восходящая концепции. Структурный анализ, как связанный с декомпозицией процессов.

Объектный подход, как связанный с декомпозицией объектов.

Основные постулаты объектно-структурного подхода: системность, абстрагирование, иерархия, типизация, модульность, наглядность. Алгоритм объектно-структурного анализа. Стратификация знаний предметной области.

 

Тема 24. Методы структурирования знаний

Стадии структурирования знаний: определение входных и выходных данных, составление словаря терминов, выявление объектов, понятий и их атрибутов, выявление связей между понятиями, выделение метапонятий и детализация понятий, построение пирамиды знаний, определение отношений, определение стратегии принятия решения, структурирование поля знаний.

Методы выявления объектов, понятий и их атрибутов (традиционные и нетрадиционные). Методы выявления связей между понятиями (формальные, неформальные). Методы выявления метапонятий и детализации понятий. Методы определения отношений. Универсальные и специфические отношения.

Практическая работа. Структурирование и представление знаний.

 

Тема 25. Автоматизированное приобретение знаний

Системы приобретения знаний (СПЗ) первого поколения, основные недостатки.

Второе поколение СПЗ. Методология KADS. Инструментальные средства KADS: редактор протоколов, редактор системыпонятий, редактор концептуальных моделей, ИМ-библиотекарь. Недостатки СПЗ второго поколения.

Третье поколение СПЗ: KEATS, MACAO, NEXPERT-OBJECT. Методологические и технологические проблемы разработки современных СПЗ.

 

Тема 26. Work Bench -системы

Основные характеристики Work Bench-систем. Система KEATS и использование ее для проведения анализа предметных знаний и разработки концептуальной модели предметной области. Основные компоненты KEATS. Функции редактора текстов GREF и графического редактора GIS. ACQUIST как средство фрагментирования текстовых источников знаний.

 

3. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для самостоятельной работы

Тема 1. Введение

Контрольные вопросы:

1. Что такое интеллект?

2. Каковы функции интеллекта?

3. Дайте определение искусственного интеллекта.

4. Определите понятие экспертная система.

 

⇐ Предыдущая18192021222324252627Следующая ⇒

Поделиться: