На современном этапе разработки экспертных систем в нашей стране стратегия извлечения знаний, по-видимому, является наиболее актуальной, поскольку промышленных систем приобретения и формирования знаний на отечественном рынке программных средств практически нет.

Извлечение знаний - то процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.В настоящее время большинство разработчиков экспертных систем отмечают, что процесс извлечения знаний остается самым"узким" местом при построении промышленных систем.

Процесс извлечения знаний - это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям, вооруженному специальными знаниями по когнитивной психологии, системному анализу, математической логике и пр., необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения. Часто начинающие разработчики экспертных систем, желая избежать этой мучительной процедуры, задают вопрос: может ли эксперт сам извлечь из себя знания? По многим причинам это нежелательно.

Во-первых, большая часть знаний эксперта - это результат многочисленных наслоений, ступеней опыта. И часто зная, что из А следует В, эксперт не дает себе отчета, что цепочка его рассуждении была гораздо длиннее, например С ≈>D, D ≈> А, А ≈> В, или А ≈> Q,,═ Q->R,═R->B.

Во-вторых, как было известно еще древним (вспомним "Диалоги" Платона), мышление диалогично. И поэтому диалог инженера по знаниям и эксперта - наиболее естественная форма "раскручивания" лабиринтов памяти эксперта, в которых хранятся знания, частью носящие невербальный характер, т.е. выраженные не в форме слов, в форме наглядных образов, например. Именно в процессе объяснения инженеру по знаниям эксперт на эти размытые ассоциативные образы надевает четкие словесные ярлыки, т.е. вербализует знания.

В-третьих, эксперту гораздо труднее создать модель предметной области вследствие той глубины и необозримости информации, которой он обладает. Многочисленные причинно-следственные связи реальной предметной области образуют сложную систему, из которой выделить "скелет", или главную структуру, иногда доступнее аналитику, владеющему к тому же системной методологией. Любая модель - это упрощение, а упрощать легче с меньшим знанием деталей.

Чтобы разобраться в природе извлечения знаний, выделим три основных аспекта этой процедуры (рис. 17.2): психологический, лингвистический, гносеологический, которые подробно описаны в [4].

ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ

Модель общения при извлечении знаний

Из трех выделенных аспектов извлечения знаний психологический является, по-видимому, главным, поскольку он определяет успешность и эффективность взаимодействия инженера по знаниям (аналитика) с основным источником знаний - экспертом - профессионалом. Мы выделяем психологический аспект еще и потому, что извлечение знаний происходит чаше всего в процессе непосредственного общения разработчиков системы.

Стремление и умение общаться могут характеризовать степень профессионализма инженера по знаниям.

Известно, что потери информации при разговорном общении велики [9] (рис. 17.3). В связи с этим рассмотрим проблему увеличения информативности общения аналитика и эксперта за счет использования психологических знаний.

Инженер по знаниям

Эксперт

 

Рис. 17.3 Потери информации при общении

Рис. 17.4. Структура психологического аспекта извлечения знаний

Мы можем предложить такую структурную модель общения при извлечении знаний:

∙ участники общения (партнеры);

∙ средства общения (процедура);

∙ предмет общения (знания).

В соответствии с этой структурой выделим три "слоя" психологических проблем, возникающих при извлечении знаний (рис.17.4), и последовательно рассмотрим их.

Контактный слой

Практически все психологи отмечают, что на любой коллективный процесс влияет атмосфера, возникающая в группе участников. Существуют эксперименты, результаты которых неоспоримо говорят, что дружеская атмосфера в коллективе больше влияет на результат, чем индивидуальные способности отдельных членов группы. Особенно важно, чтобы в коллективе разработчиков складывались кооперативные, а не конкурентные отношения. Для кооперации характерна атмосфера сотрудничества, взаимопомощи, заинтересованности в успехах друг друга, т.е. уровень нравственного общения, а для отношений конкурентного типа - атмосфера индивидуализма и межличностного соперничества (более низкий уровень общения).

К сожалению, прогнозировать совместимость в общении со 100%-ной гарантией невозможно. Однако можно выделить ряд черт личности, характера и других особенностей участников общения, несомненно, оказывающих влияние на эффективность процедуры. Знание этих психологических закономерностей составляет часть багажа психологической культуры, которым должен обладать инженер по знаниям для успешного проведения стадии извлечения знаний:

доброжелательность и дружелюбие;

чувство юмора;

хорошая память и внимание;

наблюдательность;

воображение и впечатлительность;

большая собранность и настойчивость;

общительность и находчивость;

аналитичность;

располагающая внешность и манера одеваться;

уверенность в себе.

Процедурный слой

Инженер по знаниям, успешно овладевший наукой доверия и взаимопонимания с экспертом (контактный слой), должен еще уметь воспользоваться благоприятным воздействием этой атмосферы. Проблемы процедурного слоя касаются проведения самой процедуры извлечения знаний. Здесь мало проницательности и обаяния, полезного для решения проблемы контакта, тут необходимы профессиональные знания.

Остановимся на общих закономерностях проведения процедуры.

Беседу с экспертом лучше всего проводить в небольшом помещении tete-a-tete. Освещение, тепло, уют влияют непосредственно на настроение. Чай или кофе создадут дружескую атмосферу. Американский психолог И.Атватер считает, что для делового общения наиболее благоприятная дистанция от 1,2 до 3 м. Минимальным "комфортным" расстоянием можно считать 0,7 - 0,8 м.

Реконструкция собственных рассуждений - нелегкий труд, и поэтому длительность одного сеанса обычно не превышает 1,5 - 2ч. Эти два часа лучше выбрать в первой половине дня (например, с 10 до 12 ч). Известно, что взаимная утомляемость партнеров при беседе наступает обычно через 20 - 25 мин, поэтому в сеансе нужны паузы.

Любой инженер по знаниям имеет свою уникальную манеру разговора. Одни говорят быстро, другие медленно; одни громко, другие тихо и т.д. Стиль разговора изменить практически невозможно - он закладывается в человеке в раннем детстве. Однако извлечение знаний - это профессиональный разговор, и на его успешность влияет также длина фраз, которые произносит инженер по знаниям.

Этот факт был установлен американскими учеными - лингвистом Ингве и психологом Миллером. Оказалось, что человек лучше всего воспринимает предложения глубиной (или длиной) 7 плюс-минус 2 слова. Это число (7╠2) получило название число Ингве-Миллера. Можно считать его мерой "разговорности" речи.

Необходимость фиксации процедуры извлечения знаний ни у кого не вызывает сомнений. Встает вопрос: в какой форме это делать? Можно предложить три способа протоколирования результатов:

∙ запись, на бумагу непосредственно по ходу беседы (недостатки - это часто мешает беседе, кроме того, трудно успеть записать все, даже при наличии навыков стенографии);

∙ магнитофонная запись, помогающая аналитику проанализировать весь ход сеанса и свои ошибки (недостаток - может сковывать эксперта);

∙ запоминание с последующей записью после беседы (недостаток - годится только для аналитиков с блестящей памятью).

Когнитивный слой

Когнитивная психология (англ. cognition - познание) изучает механизмы, при помощи которых человек познает окружающий мир.

Предложим несколько советов инженеру по знаниям с позиций когнитивной психологии:

∙ не навязывать эксперту ту модель представления, которая ему (аналитику) более понятна и естественна;

∙ использовать различные методы работы с экспертом исходя из условия, что метод должен подходить к эксперту, как "ключ к замку";

∙ четко осознавать цель процедуры извлечения или ее главную стратегию, которая может быть определена как выявление основных понятий предметной области и связывающих их отношений;

∙ чаще рисовать схемы, отображающие рассуждения эксперта. Это связано с образной репрезентацией информации в памяти человека.

Материал, изложенный выше, тесно связан с азами психологической культуры, которая включает понимание и знание себя и других людей; адекватную самооценку и оценку других людей; саморегулирование психического состояния. Овладеть этой культурой легче с помощью специалистов - психологов, психотерапевтов, но можно самостоятельно с помощью книг, хотя бы популярных, например [ 2, 6 ]. Кроме этого успешному преодолению психологических неудач способствует овладение основами актерского мастерства и участие в специальных занятиях по социально-психологическому видеотренингу.

В заключение приведем ряд традиционных психологических неудач начинающего аналитика:

 отсутствие контакта между экспертом и инженером по знаниям (из-за психологических особенностей того или другого; ошибок в процедуре; возникновения эффекта "фасада", т.е. желания эксперта "показать себя");

 отсутствие понимания (из-за эффекта "проекции", т.е. переноса взгляда аналитика на взгляды эксперта; или эффекта "порядка", т.е. концентрации внимания в первую очередь на том, что высказывается вначале, и др.);

 низкая эффективность бесед (слабая мотивация эксперта, т.е. отсутствие у него интереса; или неудачный темп беседы; или неподходящая форма вопросов; или неудовлетворительные ответы эксперта).

ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ

Структура лингвистического аспекта

Поскольку процесс общения инженера по знаниям и эксперта - это языковое общение, рассмотрим лингвистический аспект инженерии знаний. Выделим три слоя важных для инженерии, знаний лингвистических проблем (рис. 17.5).

 

Рис. 17.5. Структура лингвистического аспекта извлечения знаний

 

Проблема общего кода

Большинство психологов и лингвистов считают, что язык - это основное средство мышления наряду с другими знаковыми системами "внутреннего пользования". Языки, на которых говорят и размышляют аналитик и эксперт, могут существенно отличаться.

Итак, нас интересуют два языка - язык аналитика, состоящий из трех компонентов:

∙ терминов предметной области, которые он почерпнул из специальной литературы в период подготовки;

∙ общенаучной терминологии из его "теоретического багажа";

∙ бытового разговорного языка, которым пользуется аналитик; и язык эксперта, состоящий:

∙ из специальной терминологии, принятой в предметной области;

∙ общенаучной терминологии; бытового языка;

∙ неологизмов, созданных экспертом за время работы(его профессиональный жаргон).

Если считать, что бытовой и общенаучный языки у двух участников общения примерно совпадают, то некоторый общий язык, или код, который необходимо выработать партнерам для успешного взаимодействия, будет складываться из потоков, поправленных на (рис.17.6). В дальнейшем этот общий код преобразуется в некоторую понятийную (семантическую) сеть, которая является прообразом поля знаний предметной области.

Рис. 17.6. Схема получения общего кода.

Выработка общего кода начинается с выписывания аналитиком всех терминов, употребляемых экспертом, и уточнения их смысла. Фактически это составление словаря предметной области. Затем следуют группировка терминов и выбор синонимов (слов, означающих одно и то же). Разработка общего кода заканчивается составлением словаря терминов предметной области с предварительной группировкой их по смыслу, т.е. по понятийной близости (это уже первый шаг структурирования знаний).

Рис.17.7 дает представление о неоднозначности интерпретации терминов двумя специалистами. В семиотике, науке о знаковых системах, проблема интерпретации является одной из центральных. Интерпретация связывает "знак" и "означаемый предмет". Только в интерпретации знак получает смысл. Так, на (рис.17.7) слова "прибор X" для эксперта означают некоторую конкретную схему, которая соответствует схеме оригинала прибора, а в голове начинающего аналитика слова "прибор X" вызывают пустой образ или некоторый "черный ящик" с ручками.

Рис.17.7 Неоднозначность проблемы интерпретации.

 

Понятийная структура

Большинство специалистов по искусственному интеллекту и когнитивной психологии считают, что основная особенность естественного интеллекта и памяти в частности - это связанность всех понятий в некоторую сеть. Поэтому для разработки базы знаний нужен не словарь, а энциклопедия, в которой все термины объяснены в словарных статьях со ссылками на другие термины.

Таким образом, лингвистическая работа инженера по знаниям на данном слое проблем заключается в построении таких связанных фрагментов с помощью "сшивания" терминов. При тщательной работе аналитика и эксперта в понятийных структурах начинает проглядывать иерархия понятий, что в общем согласуется с результатами когнитивной психологии.

Иерархия понятий - это глобальная схема, которая может быть в основе концептуального анализа структуры знаний любой предметной области.

Следует подчеркнуть, что работа по составлению словаря и понятийной структуры требует лингвистического "чутья", легкости манипулирования терминами и богатого словарного запаса инженера по знаниям, так как зачастую аналитик вынужден самостоятельно разрабатывать словарь признаков Чем богаче и выразительнее общий код, тем полнее база знаний.

Аналитик вынужден все время помнить о трудности передачи образов и представлений в вербальной форме. Часто инженеру по знаниям приходится подсказывать слова и выражения эксперту.

Словарь пользователя

Лингвистические результаты, соотнесенные со слоями общего кода и понятийной структуры, направлены на создание адекватной базы знаний. Однако не следует забывать, что профессиональный уровень конечного пользователя может не позволить ему применить специальный язык предметной области в полном объеме. Для разработки пользовательского интерфейса необходима дополнительная доработка словаря общего кода с поправкой на доступность и "прозрачность" системы.

В заключение перечислим характерные лингвистические неудачи, подстерегающие начинающего инженера по знаниям:

∙ разговор на разных языках (из-за слабой подготовки инженера по знаниям);

∙ несоотнесение с контекстом и неадекватная интерпретация терминов (из-за отсутствия обратной связи, т.е. слишком независимой работы инженера по знаниям);

∙ отсутствие отличий между общим кодом и языком пользователя (не учтены различия в уровне знаний эксперта и пользователя).

ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ

Суть гносеологического аспекта

Гносеология - это раздел философии, связанный с теорией познания, или теорией отражения действительности в сознании человека.

Инженерия знаний как наука, если можно так выразиться, дважды гносеологична - действительность (О) сначала отражается в сознании эксперта (М1), а затем деятельность и опыт эксперта интерпретируются сознанием инженера по знаниям (M2), что служит уже основой для построения третьей интерпретации (Pz) - поля знаний экспертной системы (Рис.17.8). Процесс познания в сущности направлен на создание внутреннего представления окружающего мира в сознании человека.

Рис. 17.8. Гносеологический аспект извлечения знаний

В процессе извлечения знаний аналитика в основном интересует компонент знания, связанный с неканоническими индивидуальными знаниями экспертов, поскольку предметные области именно с таким типом знаний считаются наиболее восприимчивыми к внедрению экспертных систем. Эти области обычно называют эмпирическими, так как в них накоплен большой объем отдельных эмпирических фактов и наблюдений, в то время как их теоретическое обобщение - вопрос будущего.

Познание всегда связано с созданием новых понятий и теории. Интересно, что часто эксперт как бы "на ходу" порождает новые знания, прямо в контексте беседы с аналитиком. Такая генерация знаний может быть полезна и самому эксперту, который до того момента мог не осознавать ряд соотношений и закономерностей предметной области. Аналитику, который является "повитухой" при рождении нового знания, может помочь тут и инструментарий системной методологии, позволяющий использовать известные принципы логики научных исследований, понятийной иерархии науки. Эта методология заставляет его за частным увидеть общее, т.е. строить цепочки:

ФАКТ═ - >═ ОБОБЩЕННЫЙ ФАКТ═ - > ЭМПИРИЧЕСКИЙ ЗАКОН═ - > ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ЗАКОН.

Не всегда инженер по знаниям дойдет до последнего звена этой цепочки, но уже само стремление к движению бывает чрезвычайно плодотворным. Такой подход полностью согласуется со структурой самого знания, которое имеет два уровня:

 эмпирический (наблюдения, явления);

 теоретический (законы, абстракции, обобщения).

Критерии научного знания

Теория - это не только стройная система обобщения научного знания, это также некоторый способ производства новых знаний. Основными методологическими критериями научности, позволяющими считать научным и само новое знание, и способ его получения являются [8]:

 внутренняя согласованность и непротиворечивость;

 системность;

 объективность;

 историзм.

Внутренняя согласованность. Этот критерий в эмпирических областях на первый взгляд просто не работает: в них факты часто не согласуются друг с другом, определения противоречивы, диффузны и.т.д. Аналитику, знающему особенности эмпирического знания, его модальность, противоречивость и неполноту, приходится сглаживать эти "шероховатости" эмпирики.

Модальность знания означает возможность его существования в различных категориях, т.е. в конструкциях существования и долженствования. Таким образом, часть закономерностей возможна, другая обязательна и.т.д. Кроме того, приходится различать такие оттенки модальности, как: эксперт знает, что ...; эксперт думает, что ...; эксперт хочет, чтобы...; эксперт считает, что ...

Возможная противоречивость эмпирического знания - естественное следствие из основных законов диалектики, и противоречия эти невсегда должны разрешаться в поле знаний, а напротив, именно противоречия служат чаще всего отправной точкой в рассуждениях экспертов.

Неполнота знания связана с невозможностью полного описания предметной области. Задача аналитика эту неполноту ограничить определенными рамками "полноты", т.е. сузить границы предметной области, либо ввести ряд ограничений и допущений, упрощающих проблему.

Системность. Системно-структурный подход к познанию (восходящий еще к Гегелю) ориентирует аналитика на рассмотрение любой предметной области с позиций закономерностей системного целого и взаимодействия составляющих его частей. Современный структурализм исходит из многоуровневой иерархической организации любого объекта, т.е. все процессы и явления можно рассматривать как множество более мелких подмножеств (признаков, деталей) и, наоборот, любые объекты можно (и нужно) рассматривать как элементы более высоких классов обобщений.═

Объективность. Процесс познания глубоко субъективен, т.е. он существенно зависит oт особенностей самого познающего субъекта. Субъективность начинается уже с описания фактов и увеличивается по мере углубления идеализации объектов.

Следовательно, более корректно говорить о глубине понимания, чем об объективности знания. Понимание - это сотворчество, процесс истолкования объекта с точки зрения субъекта. Это сложный и неоднозначный процесс, совершающийся в глубинах человеческого сознания и требующий мобилизации всех интеллектуальных и эмоциональных способностей человека. Все свои усилия аналитик должен сосредоточить на понимании проблемы. В психологии [3] подтверждается факт, что люди, быстро и успешно решающие интеллектуальные задачи, большую часть времени тратят на понимание ее, в то время как быстро приступающие к поискам решения, чаще всего не могут его найти.

Историзм. Этот критерий связан с развитием. Познание настоящегоесть познание породившего его прошлого. И хотя большинство экспертных систем дают "горизонтальный" срез знаний - без учета времени (в статике), инженер по знаниям должен всегда рассматривать процессы с учетом временных изменений - как связь с прошлым, так и связь с будущим. Например, структура поля знаний и база знаний должны допускать подстройку и коррекцию, как в период разработки, так и во время эксплуатации экспертной системы.

Структура познания

Рассмотрев основные критерии научности познания, попытаемся теперь описать его структуру. Методологическая структура познания может быть представлена как последовательность этапов (рис. 17.9) [8], которые рассмотрим с позиций инженера по знаниям.

Описание и обобщение фактов. Это как бы "сухой остаток" бесед аналитика с экспертом. Тщательность и полнота ведения протоколов во время процесса извлечения и пунктуальная "домашняя работа" над ними - вот залог продуктивного первого этапа познания.

На практике оказывается трудным придерживаться принципов объективности и системности, описанных выше. Чаще всего на этом этапе факты просто собирают и как бы бросают в "общий мешок"; опытный инженер по знаниям часто сразу пытается найти "полочку" или "ящичек" для каждого факта, тем самым подспудно готовясь к этапу концептуализации.═

Рис. 17.9. Структура познания

Установление связей и закономерностей. В голове эксперта связи установлены, хотя часто и неявно; задача инженера - выявить каркас умозаключений эксперта. Реконструируя рассуждения эксперта, инженер по знаниям может опираться на две наиболее популярные теории мышления - логическую и ассоциативную. При этом, если логическая теория благодаря горячим поклонникам в лице математиков широко цитируется и всячески эксплуатируется в работах по искусственному интеллекту, то вторая, ассоциативная, менее известна и популярна, хотя имеет также древние корни. Красота и стройность логической теории не должны заслонять печального факта, что человек редко мыслит в категориях математической логики [14].

Ассоциативная теория представляет мышление как цепочку идей, связанных общими понятиями. Основными операциями такого мышления являются ассоциации, приобретенные на основе различных связей; припоминание прошлого опыта; пробы и ошибки со случайными успехами; привычные ("автоматические") реакции и пр.

Построение идеализированной модели. Для построения модели, отражающей представление субъекта о предметной области, необходим специализированный язык, с помощью которого можно описывать и конструировать те идеализированные модели мира, которые возникают в процессе мышления. Язык этот создается постепенно с помощью категориального аппарата, принятого в соответствующей предметной области, а также формально-знаковых средств математики и логики. Для эмпирических, предметных областей такой язык пока не разработан, и поле знаний, которое полуформализованным способом опишет аналитик, может быть первым шагом к созданию такого языка.

Объяснение и предсказание моделей. Этот завершающий этап структуры познания является одновременно и частичным критерием истинности полученного знания. Если выявленная система знаний эксперта полна и объективна, то на ее основании можно делать прогнозы и объяснять любые явления из данной предметной области. Обычно базы знаний экспертных систем страдают фрагментарностью и модульностью (несвязанностью) компонентов. Все это не позволяет создавать действительно интеллектуальные системы, которые, равняясь на человека, могли бы предсказывать новые закономерности и объяснять случаи, не указанные в явном виде в базе. Исключением тут являются системы формирования знаний, которые ориентированы на генерацию новых знаний и "предсказание".

В заключение перечислим наиболее часто встречающиеся неудачи, связанные с гносеологическими проблемами инженерии знаний (частично из [16]):

 обрывочность, фрагментарность знаний (из-за нарушений принципа системности или ошибок в выборе фокуса внимания);

 противоречивость знаний (из-за естественной противоречивости природы и общества неполноты извлеченных знаний, некомпетентности эксперта);

 ошибочная классификация (из-за неправильного определения числа классов или неточного описания класса);

 ошибочный уровень обобщения (из-за чрезмерной детализации или обобщенности классов объектов).

Серия сообщений "Интеллектуальные информационные системы":
Часть 1 - 1. Области применения искусственного интеллекта (примеры)
Часть 2 - 2. 1.Задачи, решаемые интеллектуальными информационными системами
...
Часть 9 - 9.Классификация уровней понимания.
Часть 10 - 10.Стратегии получения знаний. Методы приобретения знаний.
Часть 11 - 11.Стратегии получения знаний. Извлечение знаний.
Часть 12 - 12.Практические методы извлечения знаний. Пассивные и текстологические.
Часть 13 - 13.Практические методы извлечения знаний. Активные.
...
Часть 22 - 22. Этапы разработки экспертных систем.
Часть 23 - 23.Искусственные нейронные сети.
Часть 24 - 24.Этапы решения задач при помощи искусственных нейронных сетей.