Грук А.В., Клещев А.С. Инструментальные средства интеллектуальной поддержки процесса приобретения различных видов знаний. Модель процесса

Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2000. - 32 c. Рассмотрена задача организации интеллектуальной поддержки процесса приобретения знаний, различных видов. В качестве первого шага на пути к решению этой задачи предложена модель процесса приобретения знаний, позволяющая представить этот процесс в виде последовательности этапов, на каждом из которых для организации интеллектуальной поддержки используется исходная информация о свойствах приобретаемых знаний и знания, полученные на предыдущих этапах. Данная модель позволяет описать процессы формирования онтологий предметных областей, баз знаний, баз данных и других видов знаний. Работа рассчитана на специалистов в области искусственного интеллекта и разработчиков инструментальных средств создания экспертных систем. Практическая ценность любой системы, основанной на знаниях, в первую очередь зависит от используемой базы знаний предметной области. Следовательно, одной из важных задач при разработке таких систем является задача формирования баз знаний – получение знаний от эксперта предметной области, их формализация и представление в машинно-читаемом виде. В настоящее время для этих целей чаще всего используются специализированные редакторы баз знаний. Такой редактор позволяет эксперту вводить знания в терминах его предметной области. При этом редактор формулирует вопросы к эксперту, помогая ему, тем самым, определить те знания, которые необходимо извлечь. Полученные знания редактор формализует и представляет в виде, необходимом для их дальнейшего использования. Так как стоимость разработки таких спе-циализированных редакторов баз знаний достаточно высока, то для их получения обычно используются генераторы специализированных редакторов (метаинструменты). Они позволяют генерировать редакторы баз знаний на основе описания онтологии предметной области, выполненного в соответствии с принятой моделью процесса приобретения знаний. Редактор формирует базу знаний по онтологии, интерпретируя содержащиеся в ней правила порождения баз знаний. Эксперт участвует в порождающем процессе, разрешая возникающие неопределённости (новые знания, не присутствующие в онтологии, возникают именно как результат разрешения экспертом таких неопределённостей). При этом множество вариантов разрешения неопределенностей ограничено условиями, содержащимися в онтологии, поэтому редактор также контролирует, чтобы эксперт не нарушал этих условий. Конечным продуктом порождения является база знаний, в которой присутствует часть знаний из онтологии, а также знания, полученные как результат разрешения неопределённостей, но уже не присутствуют знания о тех ограничениях, которые были внесены в онтологию. Синтаксис описания базы знаний существенно отличается от синтаксиса описания онтологии. Разработка метаинструментальной поддержки в соответствии с данным подходом описана в работах как зарубежных, так и отечественных авторов, в которых рассмотрены как модели процесса приобретения знаний, так методы разработки генераторов специализированных редакторов баз знаний – ГСИДРБЗ, PROTÉGÉ-II, CUE. Будем условно называть данный подход классическим. Хотя классический подход позволяет значительно снизить затраты на этапе формирования базы знаний, он требует разработки онтологии для каждой предметной области, в которой его предполагается применять. Кроме того, зачастую даже в рамках одной предметной области существуют задачи, требующие разработки отдельных онтологий. Деятельность по созданию онтологии поддержана инструментально значительно слабее, чем деятельность по созданию баз знаний. Хотя размер онтологии обычно значительно меньше, чем размер базы знаний, деятельность по созданию онтологии интеллектуально намного сложнее, так как она требует обобщения и систематизации знаний, проведения классификации терминов. Если предметных областей, для которых необходимо создать онтологии, достаточно много, то это может потребовать значительных интеллектуальных затрат. Также в некоторых ситуациях требуется, чтобы онтологии вводились непосредственно экспертом, а не инженером знаний. В настоящей работе рассматривается один из возможных подходов к интеллектуальной поддержке деятельности по созданию онтологий. Целью данной работы является разработка единой модели процесса приобретения знаний, позволяющей описывать процессы формирования онтологий, баз знаний и баз данных. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 99-01-00634).