Семантические сети представляют собой ориентированные графы с помеченными дугами.
При использовании семантической сети как модели знаний на основании запроса к базе знаний строится сеть логического вывода для запроса. Ответ получается в результате сопоставления сетей.
Рассмотрим пример:
Запрос «Кто руководит Серовым?" представляется в виде следующей сети логического вывода для запроса:
Сопоставление общей сети с сетью запроса начинается с поиска вершины «руководит», имеющей ветвь «объект», направленную к вершине «Серов». Затем производится переход по ветви «руководит», что и приводит к ответу «Петров».
Преимущества семантических сетей состоят в том, что это достаточно понятный способ представления знаний на основе отношений между вершинами и дугами сети. Однако с увеличением размеров сети ухудшается ее обозримость и увеличивается время вывода новых фактов с помощью механизма сопоставления.
Сравнение моделей знаний
Модели знаний – продукционная, фреймовая и модель семантических сетей – обладают практически равными возможностями представления знаний, использующих отношения «есть-некоторый» и «есть-часть».
Дополнительно
продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода;
фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур;
модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка.
Приобретение знаний
Приобретением знаний называется процесс
выявления знаний из различных источников,
преобразования знаний в нужную форму,
ввода выявленных знаний в базу знаний.
Источниками знаний могут быть книги, архивные документы, содержимое других баз знаний и т. п., т. е. некоторые объективизированные знания, переведенные в форму, которая делает их доступными для потребителя.
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 экспертной системой путем наблюдения за окружающей средой, если такие средства наблюдения имеются.
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 (представления, обнаружения, показа) 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 экспертную систему, собирается их описывать и представлять.
От степени согласованности этих двух форм репрезентации зависит эффективность работы инженера по знаниям.
В психологии изучаются формы репрезентации знаний, характерные для человека. Примерами могут служить:
представление понятий через его элементы; например понятие «птица» репрезентируется рядом «чайка, воробей, скворец и т.д.»;
представление понятий с помощью базового прототипа, отражающего наиболее типичные свойства; например понятие «птица» репрезентируется прототипом «нечто с крыльями, клювом, летает и т.д.»;
представление с помощью признаков; например для понятия «птица», это наличие крыльев, клюва, двух лап, перьев.
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.
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 непосредственно 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, являющимся специалистом в предметной области:
протокольный анализ,
интервью,
игровая имитация профессиональной деятельности.
Протокольный анализ заключается в фиксации «мыслей вслух» эксперта во время решения им проблемы и в последующем анализе полученной от эксперта 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 пробелов 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. Наиболее известны три:
разбиение на ступени,
репертуарная решетка,
подтверждение сходства,
При разбиении на ступени эксперту предлагается назвать наиболее важные, по его мнению, понятия предметной области и указать между ними отношения структуризации, т. е. отношения типа «род-вид», «элемент-класс», «целое-часть» и т. п. Эти понятия используются на следующем шаге опроса как базовые. Стратегия нацелена на создание иерархии понятий предметной области и выделение в понятиях тесно связанных между собой групп (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 комплексы 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. 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 области.