Вы точно человек?
Эксперт это:
Материалы
Курс лекций по дисциплине "Системы искусственного интеллекта". Приобретением знаний называется выявление знаний из источников и преобразование их в нужную форму, а также перенос в базу знаний ИС. Источниками знаний могут быть книги, архивные документы, содержимое других баз знаний и т. Другим типом знаний являются экспертные знания, которые имеются у специалистов, но не зафиксированы во внешних по отношению к нему хранилищах. Экспертные знания являются субъективными. Еще одним видом субъективных знаний являются эмпирические знания. Такие знания могут добываться ИС путем наблюдения за окружающей средой если у ИС есть средства наблюдения. Ввод в базу знаний объективизированных знаний не представляет особой проблемы, выявление и ввод субъективных и особенно экспертных знаний достаточно трудны. Чтобы разработать методологию приобретения субъективных знаний, получаемых от эксперта, надо четко различать две формы репрезентации знаний. Одна форма связана с тем, как и в каких моделях хранятся эти знания у человека-эксперта. При этом эксперт не всегда осознает полностью, как репрезентированы у него знания. Другая форма связана с тем, как инженер по знаниям, проектирующий ИС, собирается их описывать и представлять. От степени согласованности этих двух форм репрезентации между собой зависит эффективность работы инженера по знаниям. В когнитивной психологии изучаются формы репрезентации знаний когнитивные структуры знаний характерные для человека. Примерами могут служить [Хафман, 19 86]: Кроме понятий репрезентируются и отношения между ними. Как правило, отношения между понятиями определяются процедурным способом, а отношения между составляющими понятий определяющими структуру понятия -декларативным способом. Наличие двух видов описаний заставляет в моделях представления знаний одновременно иметь оба компонента, например семантическую сеть и продукционную систему, как это представлено в когнитивной модели [Anderson, ]. При приобретении знаний важную роль играют так называемое поле знаний в котором содержатся основные понятия, используемые при описании предметной области, и свойства всех отношений, используемых для установления связей между понятиями. Поле знаний связано с концептуальной моделью проблемной области, в которой еще не учтены ограничения, которые неизбежно возникают при формальном представлении знаний в базе знаний. Переход от описания некоторой области в поле знаний к описанию в базе знаний аналогичен переходу от концептуальной модели базы данных к ее логической схеме, когда уже зафиксирована система управления базой данных. Важно отметить, что переход непосредственна к формальным представлениям в базе знаний без этапа концептуального описания в поле знаний приводит к многочисленным ошибкам, что замедляет процесс формирования базы знаний ИС. Возможны три режима взаимодействия инженера по знаниям с экспертом-специалистом: Протокольный анализ заключается в фиксации например, путем записи на магнитную ленту "мыслей вслух" эксперта во время решения проблемы и в последующем анализе полученной информации. В режиме интервью инженер по знаниям ведет с экспертом активный диалог, направляя его в нужную сторону. При игровой имитации эксперт помещается в ситуации, похожие на те в которых протекает его профессиональная деятельность. Наблюдая за его действиями в различных ситуациях, инженер по знаниям, формирует свои соображения об экспертных знаниях, которые впоследствии могут быть уточнены с экспертом в режиме интервью. Принципы игровой имитации нашли применение в разнообразных деловых играх, специальных тренажерах. Каждый из упомянутых способов извлечения знаний имеет свои преимущества и недостатки. Так, при анализе протоколов инженеру по знаниям нелегко отделить понятия, важные для включения в словарь предметной области, от тех, которые при "мыслях вслух" появляются случайно. Кроме того, в протоколах обнаруживаются пробелы, когда рассуждение эксперта как бы прерывается и продолжается уже на основе пропущенных шагов вывода. Заполнение подобных лакун возможно лишь в режиме интервью. Таким образом, во всех трех подходах к извлечению знаний из экспертов необходим этап интервью, что делает его одним из важнейших методов приобретения знаний. Существует не менее двух десятков стратегий интервьюирования. При разбиении на ступени эксперту предлагается назвать наиболее важные, по его мнению, понятия предметной области и указать между ними отношения структуризации, т. Эти понятия используются на следующем шаге опроса как базовые. Стратегия нацелена на создание иерархии понятий предметной области, выделение в понятиях тесно связанных между собой групп- гаксонов кластеров. Стратегия репертуарной решетки направлена на выявление характеристических свойств понятий, позволяющих отделять одни понятия от других. Методика состоит в предъявлении эксперту троек понятий с предложением назвать признаки для каждых двух понятий, которые отделяли бы их от третьего. Так как каждое понятие входит в несколько троек, то на основании такой процедуры происходит уточнение объемов понятий и формируются "симптокомплексы" понятий, с помощью которых эти понятия могут идентифицироваться в базе знаний. Стратегия подтверждения сходства состоит в том, что эксперту предлагается установить принадлежность каждой пары понятий из предметной области к некоторому отношению сходства толерантности. Для этого эксперту задается последовательность достаточно простых вопросов, цель которых заключается в уточнении того понимания сходства, которое вкладывает эксперт в утверждение о сходстве двух понятий предметной облает. Процесс взаимодействия инженера по знаниям аналитика с экспертом-специалистом включает три основных этапа. Для успеха общения оба участника должны тщательно подготовиться к диалогу или игре. Желательно, чтобы эксперт был не только компетентным специалистом, но и заинтересованным морально или материально лицом в достижении конечной цели-построении ИС. Он должен быть доброжелателен к аналитику и уметь объяснять свои знания наилучший случай когда эксперт имеет опыт преподавательской работы. В любой совместной деятельности большое значение имеют психологические качества исследователей, такие как личность, манера поведения, стиль научного мышления. Существуют различные классификации научных работников. В качестве примера приведем следующую: Принадлежность научного работника к тому или иному типу определяется с помощью косвенных методик тестов личности, интеллекта, когнитивных стилей. Автоматизация опроса и получения психологического портрета испытуемого реализована, например, в системе АВТАНТЕСТ [Гаври-лова. Для роли эксперта наиболее предпочтительны инициатор эрудит, диагност и ремесленник в паре с аналитиком-эрудитом , а для роли аналитика-диагност, методолог, эрудит, инициатор. При этом наилучшее сочетание дают сочетания разных типов. Благодаря различиям в подходах к решению задачи, в точках зрения, стиле мышления восприятия, памяти и т. Однако не все сочетания даже из приемлемых типов улучшают взаимодействие, а некоторые типы например, фанатик, эстет, независимый. Важное значение имеет также лидерство в паре. В ходе любого диалога одна сторона обычно занимает позицию ведущей, чаще эту роль берет интервьюер, т. Роль лидера в диалоге позволяет аналитику направлять и систематизировать процесс создания поля знания, не давая эксперту " размыть" или излишне детализовать процесс. С другой стороны, догматизм и настойчивость могут привести к неадекватному полю. Имеет место также эффект "фасада", т. Для создания лингвистического альянса взаимодействия участники взаимодействия должны пытаться сократить "расстоянием между объектом т. Необходимо определить главные понятия, т. На этом этапе происходит выяснение закономерностей, присущих предметной области, условий достоверности и истинности утверждений, структурирование за счет введения отношений и т. Этот этап является определяющим во взаимодействии аналитика и эксперта, В процессе анализа игры или диалога вербализуется и формализуется знание эксперта и зачастую для него самого порождается новое знание. Репрезентация внешнего мира в его памяти получает материальное воплощение в форме поля знаний. В процессе извлечения знаний сначала желательно получить от эксперта поверхностные знания такие например, как репрезентация признаков , постепенно переходя к глубинным структурам и более абстрактным понятиям таким, например, как прототипы. При формировании поля знаний учитываются особенности эмпирического знания: Аналитик должен за частным всегда видеть общее, т. Центральное звено цепочки - формализация эмпирики. При этом иногда основным на этапе формализации становится не извлечение "слепых" непонятных связей, а понимание внутренней структурной связи понятий предметной области. Искусство аналитика состоит в стремлении к созданию ясной и понятной модели проблемной области. Следует также учитывать, что эксперты в проблемной области не всегда опираются на логические рассуждения. В их представлениях о проблемной области и методах решения задач, характерных для нее, широкое применение находят ассоциативные рассуждения и рассуждения правдоподобия. Опишем примерную методику работы с экспертом по формированию поля знаний. Четкое определение задач проектируемой системы сужение поля знаний: Знакомство эксперта с популярной литературой по искусственному интеллекту желательно, но необязательно. Попытка аналитика создать поле знаний первого приближения априорным знаниям из литературы прототип поля знаний. Попытка аналитика выделить некоторые причинно-следственные связи в рассуждениях эксперта; построение словаря предметной области возможно, на карточках и подготовка вопросов к эксперту. Обсуждение с экспертом прототипа поля знаний и домашней работы, а также ответы на вопросы аналитика. Одно из первых рассмотрении интервью как метода инженерии знаний проведено в [Newel ], Проблемы, возникающие при извлечении экспертных знаний, некоторые психологи связывают с так называемой когнитивной защитой. В [Kelly, ] была развита теория человеческого познания, основанная на понятии "персональных конструктов", которые человек создает и пытается приспособить к реалиям мира. В [Bose, ] теория персональных конструктов использована для создания системы извлечения экспертных знаний и показала свою способность успешно преодолевать когнитивную защиту, т. Методы интервьюирования эксперта предметной области знаний с использованием нескольких различных стратегий применены при создании системы TEIRESIAS [Davis, ]. В [Kahn et aL, ] выделено восемь различных стратегий интервью, в [Kahn et aL, ] на основе этих стратегий исследуется возможность автоматического интервьюирования. Автоматизации метода протокольного анализа посвящены работы [Waterman, , ; Krippendorf, ]. В [Kahn et al. Гипотеза - событие идентификация которого имеет своим результатом диагноз. Симптом-событие, являющееся следствием существования гипотезы, наблюдение которого приближает последующее принятие гипотезы. Условие - событие или некоторое множество событий, которое не является непосредственно симптоматическим для какой-либо гипотезы, но которое может иметь диагностическое значение для некоторых других событий. Связи-соединения сущностей в том числе, других связей. Путь- выделенный тип связи, который соединяет гипотезы с симптомами. В соответствии с этим используются следующие стратегии интервью: Дифференциация гипотез направлена на поиск симптомов, которые обеспечивают более точное различение гипотез. Наиболее мощными в этом смысле являются те симптомы, которые происходят из одного диагностируемого события, Различение симптомов выявляет специфические характеристики симптома, которые, с одной стороны, идентифицируют его как следствие некоторой гипотезы, с другой-противопоставляют другим. Симптомная обусловленность направлена на выявление негативных симптомов, т. Деление пути обеспечивает нахождение симптоматических событий, которые лежат на пути к уже найденному симптому. Если такой симптом существует, то он имеет большое диагностическое значение, чем уже найденный. Аналогичные стратегии интервьюирования эксперта использованы при создании инструментальной диагностической системы ИДИС [Голубев и др. В системе KRITON [Diederich et aL, ] для приобретения знаний используются два источника: Для извлечения знаний из первого источника в KRITON применена техника интервью, использующая стратегии репертуарной решетки и разбиения на ступени. При этом применяется прием переключения стратегий: Для выявления процедурных знаний эксперта в KRITON применен метод протокольного анализа. Он осуществляется в пять шагов. На первом шаге протокол делится на сегменты на основании пауз, которые делает эксперт в процессе записи. Второй шаг-семантический анализ сегментов, формирование высказываний для каждого сегмента. На третьем шаге из текста выделяются операторы и аргументы. Далее делается попытка поиска по образцу в базе знаний для обнаружения переменных в высказываниях переменная вставляется в высказывание, если соответствующая ссылка в тексте не обнаружена. На последнем шаге утверждения упорядочиваются в соответствии с их появлением в протоколе. Анализ текста используется в KRITON для выявления хорошо структурированных знаний из книг, документов, описаний, инструкций. В [Morik, ] описан метод выявления модели предметной области. Первая фаза-формирование инженером знаний грубой модели предметной области путем определения предикатов и сортов их возможных аргументов и сообщения системе фактов об области, выразимых этими предикатами. Система выявляет свойства предикатов и устанавливает отношения между ними, структурируя таким образом предметную область. На второй фазе с помощью метазнаний общих структур , отражающих особенности человеческого мышления, осуществляется проверка соответствия фактов предикатам, индуктивный вывод правил из фактов, вывод правил из других правил. В системах SIMER и ДИАПС [Осипов. В системах SIMER и ДИАПС не выявляется предварительная модель области. Все объекты события и их атрибуты определяются в режиме прямого интервьюирования эксперта. Предполагается только, что на множестве объектов могут быть заданы ряд отношений из известного конечного множества: Все отношения попарно различаются формальными свойствами. Так, отношений структурного сходства не обладает транзитивностью, но симметрично. На выяснение этих и ряда других свойств отношений и объектов направлено интервью. В частности, для установления структурного сходства на первой фазе интервью для каждого вновь вводимого понятия эксперту предлагается указать с помощью меню те понятия предметной области, с которыми может быть связано данное без спецификации отношения. Затем в процессе интервью для каждой пары понятий из выделенных на первой фазе связь специфицируется, устанавливаются свойства и тип отношения, в число элементов которого включается исследуемая пара. Так, для включения некоторой пары понятий Х и У. При положительном ответе на этот вопрос и если прочие свойства уже установлены и удовлетворяют определению отношения Я пара X, У включается в R, Для установления структурного сходства и структурной иерархии понятий используются стратегии подтверждения сходства и разбиения на ступени. В модели имеются метапроцедуры и метаправила, которые проверяют корректность модели, используют формальные свойства отношений для пополнения модели и генерируют правила. Интервью для определения актуальной области, в которой происходит процесс решения интересующей проблемы, и расчленение ее на автономные области. Автоматизированное интервью для выявления и формирования декларативной модели предметной области. Протокольный анализ к выявленным на предыдущем этапе понятиям и отношениям предметной области для пополнения модели процедурными знаниями. Протокольный анализ для попонения декларативных знаний модели. Обычно протокольный анализ выявляет пустоты в модели. Имеется в виду случай, когда понятия, использованные в "мыслях вслух", недостаточно описаны. В этом случае интервью и протокольный анализ повторяются. При формализации качественных знаний может быть использована теория нечетких множеств [Заде, ], особенно те ее аспекты, которые связаны с лингенетической неопределенностью, наиболее часто возникающей при работе с экспертами на естественном языке. Под лингвистической неопределенностью подразумевается не полиморфизм слов естественного языка, который может быть преодолен на уровне понимания смысла высказываний в рамках байесовской модели [Налимов, ], а качественные оценки естественного языка для длины, времени, интенсивности, для целей логического вывода, принятия решений, планирования. Лингвистическая неопределенность в системах представления знаний задается с помощью лингвистических моделей основанных на теории лингвистических переменных и теории приближенных. Эти теории опираются на понятие нечеткого множества, систему операций над нечеткими множествами и методы построения функций принадлежности. Одним из основных понятий, используемых в лингвистических моделях, является понятие лингвистической переменной. Значениями лингвистических переменных являются не числа, а слова или предложения некоторого искусственного либо естественного языка. Например, числовая переменная "возраст" принимает дискретные значения между нулем и сотней, а целое число является значением переменной. Лингвистическая переменная "возраст" может принимать значения: Эти термы-лингвистические значения переменной. На это множество как и на числа также налагаются ограничения. Множество допустимых значений лингвистической переменной называется терм-множеством. При вводе в ЭВМ информации о лингвистических переменных и терм-множестве ее необходимо представить в форме, пригодной для работы на ЭВМ. Лингвистическая переменная задается набором из пяти компонентов: U- область, на которой определены значения лингвистической переменной; 6 описывает операции по порождению производных значений лингвистической переменной на основе тех значений, которые входят в терм-множество. С помощью правил из О можно расширить число значений лингвистической переменной, т. Каждому значению а лингвистической переменной Л соответствует нечеткое множество Ха, являющееся подмножеством V. По аналогии с формальными системами правила из G часто называют синтаксическими Наконец, компонент М образует набор семантических правил. С их помощью происходит отображение значений лингвистической переменной а в нечеткие множества Ха и выполняются обратные преобразования. Именно эти правила обеспечивают формализацию качественных утверждений экспертов при формировании проблемной области в памяти ИС. В качестве терм-множества использовано множество, состоящее из трех значений: Как видно из рис. Для перехода от качественных описаний к формализованным необходимо построить отображения, входящие в М, т. При получении от экспертов информации о виде функций принадлежности необходимо учитывать характер измерений первичные и производные измерения и тип шкалы, на которую проецируются измерения и на которой будут определяться функции принадлежности [Глотов и др.. На этой шкале задается вид допустимых операторов и операций, т. Кроме того, следует различать характеристики, которые можно измерять непосредственно и характеристики, которые являются качественными и требуют попарного сравнения объектов, обладающих этими характеристиками" чтобы определить их отношение к исследуемому понятию. Можно выделить две группы методов построения функций принадлежности: В прямых методах эксперт непосредственно задает правила определения значений функции принадлежности lia u. Эти значения согласуются с его предпочтениями на множестве объектов следующим образом: К прямым методам относится непосредственное задание функции принадлежности таблицей, формулой или примером [Zadeh, ; Ragade et aL, ; Thoie et a.. В косвенных методах значения функции принадлежности выбираются таким образом, чтобы удовлетворялись заранее сформулированные условия. Экспертная информация является только исходной для дальнейшей обработки. Дополнительные условия могут налагаться как на вид получаемой информации, так и на процедуру обработки. Примерами дополнительных условий могут служить следующие: Как правило, прямые методы используются для описания понятий, которые характеризуются измеримыми признаками высотой, ростом, массой, объемом. В этом случае удобно непосредственное задание функции принадлежности. К прямым методам можно отнести методы, основанные на вероятностной трактовке функций принадлежности: Косвенные методы более трудоемки, чем прямые, но обладают стойкостью к искажениям в ответе. Результатом применения косвенных методов является интервальная шкала. В [Thole et al.. Функции принадлежности могут отражать мнение как некоторой группы экспертов, так и одного уникального эксперта. Комбинируя возможные дэа метода построения функций принадлежности с двумя типами экспертов коллек-тивным и уникальным , можно получить четыре типа экспертизы [Блишун, ]. При анализе ситуации эксперт рассуждает в семантическом пространстве пространстве шкал , в котором ситуации соответствует оцененный образ. Семантическое пространство аналогично субъективному пространству ощущений в котором формируется внутренний образ внешних сигналов и возникают субъективные связи между свойствами признаками, параметрами , В зависимости от индивидуального восприятия одно и то же значение признака может быть оценено по-разному. Однако для конкретного индивидуума оцененная ситуация является инвариантом относительно определенного класса ситуаций. Следовательно при отождествлении реальных значений признаков с семантическим образом существенной является форма нечеткого отображения пространства признаков в семантическое пространство. Отображение любой ситуации на единичный интервал происходит таким образом, что точка интервала характеризует степень проявления некоторого свойства 0 соответствует отсутствию свойства, 1-интересующему нас максимальному проявлению свойства. При построений функции принадлежности используется модель измерений, которая определяется двумя параметрами: Шкала называется фундаментальной, если она допускает прямое взаимодействие множества U и того нечеткого свойства, которое нас интересует. Такая шкала дает возможность прямого измерения субъективного восприятия нечетких множеств на U со свойствами понятия а [Yager, ; Norwich et aL, ]. Процесс формализации знаний, полученных у эксперта, состоит из следующих шагов: Известные методы формализации нечеткости систематизированы в табл. В процессе реализации метода используются следующие характеристики: Приведем пример измерения нечеткости. Множество оценок сходства приведено в табл. В [Горячев и др. Процедура формирования значений функции принадлежности следующая: I фиксация понятия "Сходство";. Вернуться к списку лекций.
Как вычислить день овуляции чтобы забеременеть
Курс история византии
Где отдохнуть в евпатории отзывы
Проблемы с памятью к кому обращаться
Как сделать большой пластилин
Элитторт в орле каталог
Константин симонов аудио стихи
Гостиничный сервис что нужно знать
Рождественские истории коллекционное издание скачать торрент
Где погулять в москве красивые места
Вхл таблица переходовна сегодня
Как настроить wi fi роутер и смартфон
Сколько масла в дизеле бмв х3
Где нашли книгу мертвых
Понятие стратегии рекламной деятельности