Введение в экспертные системы
Приобретение новых знаний на основе существующих
10.4. Приобретение новых знаний на основе существующих
Мы еще не раз будем возвращаться к теме приобретения знаний, поскольку это одна из главных проблем проектирования экспертных систем. Мы еще увидим, что уроки, полученные при попытках расширить область применения технологии экспертных систем в различных направлениях, имеют прямое отношение к проблеме приобретения знаний. В частности, в ходе экспериментов по созданию интеллектуальных обучающих систем на основе технологии экспертных систем исследователи пришли к более глубокому пониманию того, какими видами знаний пользуется эксперт в процессе решения проблем. При создании инструментальных средств общего назначения, аналогичных EMYCIN и предназначенных для построения широкого класса экспертных систем, разработчики столкнулись с интересной проблемой: как преобразовать знания, имеющие отношение к любой проблемной области, во фреймы или порождающие правила.
Такие попытки заставили исследователей глубже проанализировать роль знаний о предметной области и специфических для нее правил логического вывода, в частности рассмотреть их с точки зрения разных стилей рассуждения, характерных для разных областей.
Забегая немного вперед, отметим: совершенно очевидно, что процесс приобретения знаний в значительной мере облегчается, если он также основывается на знаниях. Другими словами, программа извлечения знаний нуждается в некоторых базовых знаниях о той предметной области, в которой специализируется интервьюируемый эксперт. И точно такими же знаниями должен обладать инженер по знаниям. Только в этом случае он сможет достичь взаимопонимания в диалоге с экспертом.
Вряд ли стоит надеяться на то, что со временем появится такая методика извлечения знаний у эксперта, которая будет одинаково эффективна в любой предметной области. Знания, которыми нужно обладать для того, чтобы воспринимать новые знания, можно рассматривать как метазнания. В основном к ним относятся знания о структуре и стратегии, включая информацию о методах классификации явлений и сущностей в определенной предметной области (например, заболеваний) и способах выбора альтернативных действий (например, курсов терапии). Существуют также и отдельные знания, необходимые для того, чтобы объяснить, почему получено именно такое, а не иное решение проблемы (об этом будет подробно рассказано в главе 16).
Извлечение знаний посредством опроса экспертов на основе модели предметной области — отнюдь не последнее слово в автоматизации этого процесса. В дальнейших главах мы рассмотрим два других подхода:
- стратегии приобретения знаний, ориентированные на определенный метод решения проблем;
- машинное обучение, базирующееся на построении правил индукции, на наборе показательных примеров.
Обсуждение проблем машинного обучения мы отложим до главы 20, поскольку это слишком сложный материал для той части книги, которую мы рассматриваем как вводную.
