Автор: А.В. Проскурин, Д. В. Бузаев, А. Г. Зотин
Источник: Журнал Актуальные проблемы авиации и космонавтики
, Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, 2012. [Ссылка]
Аннотация:Рассмотрены проблемы, которые могут возникнуть при проектировании и разработке базы знаний. Предложен ряд факторов, которые помогают развитию баз знаний.
Технология экспертных систем является одним из направлений области исследования, которая получила наименование искусственного интеллекта. Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных воспроизводить области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества – органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике.
Основная проблема, возникающая в ходе разработки данного вида систем – приобретения знаний. Эта проблема возникает при передаче
знаний, которыми обладают эксперты. Основные этапы, возникающие при получении знаний:
Большинство экспертов, успешно используя в повседневной деятельности свои обширные знания, но при этом испытывают большие затруднения при попытке сформулировать часть этих знаний в системном виде: иерархию используемых понятий, эвристики, алгоритмы, связи между ними. Для подобной формализации знаний необходим определенный систематический стиль мышления, более близкий математикам и программистам, чем, например, юристам и медикам. Кроме того, необходимы, с одной стороны, знания в области математической логики и методов представления знаний, с другой – знания возможности ЭВМ, из программного обеспечения, в частности, языков и систем программирования. Для разработки базы знаний необходимо участие в ней особого рода специалистов, обладающих указанной совокупностью знаний и выполняющих функции посредников
между экспертами в предметной области и компьютерными системами [1].
На этапе приобретения знаний могут возникнуть трудности и психологического порядка: эксперт может препятствовать передаче своих знаний – базе знаний, полагая, что это уменьшит его статус как специалиста и создаст предпосылки для замены его машиной
. Однако эти опасения лишены оснований: базы знаний хорошо работают лишь в типовых ситуациях, а также помогает в случаях, когда человек находится в состоянии стресса. В наиболее сложных ситуациях, требующих нестандартных рассуждений и оценок, система не может заменить эксперта- человека. Система не может синтезировать новых эвристических правил, ее возможности определяются только теми эвристиками, что были в нее изначально заложены. Ещё одна существующая проблема – требуется разработать средства управления базой знаний, логического вывода, диалогового взаимодействия с пользователем и т. д. Объем программирования насчитывает много строк кода, а программы столь сложны и нетрадиционны, что имеет смысл, как это принято сейчас при разработке больших программ, на первом этапе создать демонстрационный прототип системы. Предварительный вариант, в котором в упрощенном виде реализованы лишь основные планируемые возможности и что будет служить для заказчика подтверждением того, что разработка базы знаний для решения данной задачи принципиально возможна, а для разработчиков – основой для последующего улучшения и развития системы.
Одной из причин неудач в разработке баз знаний стала недооценка авторами объемов и роли неявных знаний. Системы, базы знаний которых создавались на основе справочников, в лучшем случае так справочниками и остались. Большинство же таких систем оказывались даже хуже справочников, так как не давали четкого ответа пользователю. Вторым аспектом оказалась модель, на которой были основаны их первые экземпляры, и лишь модель знаний, принимающая вид иерархической сети с возможностью выбора из логических узлов, может стать базой для построения экспертной системы [2].
Рассмотрим факторы, помогающие развитию систем с базами знаний:
Объединение всех видов программных продуктов и их отдельных компонентов в единую систему признано экономически выгодным, так как применение баз знаний позволяет существенно сократить расходы на подготовку квалифицированного персонала, дальнейшую проверку работоспособности и надежности, разрабатываемых и исследовательских систем, а также уменьшить время проектирования и исследования [3].
Подводя итоги можно сказать что, экспертные системы возродились в виде систем с базой знаний, которые тесно переплелись с существующими бизнес- системами в последнее десятилетие. Адекватность и правильность работы системы базы знаний ложится на эксперта по знаниям. Решить данную проблему можно за счет привлечения высококвалифицированных специалистов в данной области и развитие действующего прототипа. Прототип развивается от коммерческого до масштаба предприятия [4]. В ходе общения с экспертом, пользователи узнают, как работать с системой, что позволяет избежать ошибок. При разработке, важно учитывать интеграцию с другими системами, для уменьшения времени отклика. От правильно поставленной задачи и от анализа предметной области, зависит дальнейшая работа всей системы в целом. Если задача выбрана неправильно, то нельзя четко определить подробный план, расходы и прибыль разработки данной базы знаний и сложно найти эксперта. Разработка базы знаний – очень трудоемкий процесс, который требует работы большого количества опытных специалистов.
Библиографические ссылки