Историческая справка. Теоретические аспекты структурирования знаний

Теоретические аспекты структурирования знаний

Разделение стадий извлечения и структурирования знаний является весьма ус­ловным, поскольку хороший инженер по знаниям, уже извлекая знания, начинает работу по структурированию и формированию поля знаний, описанному в пара­графе 3.1.

Однако в настоящее время прослеживается тенденция опережения технологи­ческих средств разработки интеллектуальных систем по отношению к их теоре­тическому обоснованию. Практически сейчас существует пропасть между блес­тящими, но несколько «постаревшими» математическими основами киберне­тики (труды Винера, Эшби, Шеннона, Джорджа, Клира, Йордона, Ляпунова, Глушкова и др.) и современным поколением интеллектуальных систем, которые основаны на парадигме обработки знаний (экспертные системы, лингвистичес­кие процессоры, обучающие системы и т. п.).

С одной стороны, это объясняется тем, что с первых шагов наука об искусствен­ном интеллекте (ИИ) была направлена на моделирование слабоформализуемых смысловых задач, в которых не применим традиционный математический аппарат; с другой стороны, ИИ - это ветвь информатики и активно развивается как промышленная индустрия программных средств в условиях жесткой конку­ренции, где подчас важнее быстрое внедрение новых идей и подходов, чем их анализ и теоретическая проработка.

Необходимость разработки теоретических основ науки о методах разработки си­стем, основанных на знаниях - инженерии знаний, - обосновывается в работах Поспелова Д. А., Попова Э. В., Стефанюка В. Л., Шенка Р., Минского М. - веду­щих специалистов в области ИИ в России и зарубежом. Первые шаги в создании методологии (работы Осипова Г. С, Хорошевского В. Ф., Яшина А. М., Wielinga, Slagle, etc.) фактически являются пионерскими и чаще всего ориентированы на определенный класс задач, моделируемых в рамках конкретного программного инструментария.

В данном параграфе рассмотрена новая методология [Гаврилова, 1995], позволя­ющая провести стадию структурирования независимо от последующей программ­ной реализации, опираясь на достижения в области разработки сложных систем.

Стадия концептуального анализа или структурирования знаний традиционно является (наряду со стадией извлечения) «узким местом» в жизненном цикле разработки интеллектуальных систем [Adeli, 1994]. Методология структурирова­ния близка к современной теории больших систем [Гиг, 1981] или сложных сис­тем [Courtois, 1985; Peters, 1981], где традиционно акцент делается на процессе проектирования таких систем. Большой вклад в эту теорию внесли классики объектно-ориентированного анализа [Буч, 1992].

Разработку интеллектуальных систем с уверенностью можно отнести к данному классу задач, поскольку они обладают основными признаками сложности (иерар­хия понятий, внутриэлементные и межэлементные связи и пр.). Сложность про­ектирования ИС определяется в основном сложностью предметных областей и управления процессом разработки, а также сложностью обеспечения гибкости конечного программного продукта и описания поведения отдельных подсистем.

Среди первых сторонников исследований по теории систем наиболее заметными были Берталанфи [Bertalanffy, 1950], Раппопорт и Боулдинг [Boulding, 1956].

Аналогичные концепции, но связанные не с общесистемными исследованиями, а рассматривающие информационные процессы в системах, таких как связь и уп­равление, положили начало кибернетике как самостоятельной науке [Винер, 1958; Эшби, 1959]. Этот подход был существенно поддержан работами Шеннона по математическому моделированию понятия информации [Шеннон, Уивер, '963; Feinstein, 1958; Watanabe, 1969].

Позднее, в 1960-х гг. было сделано несколько попыток сформулировать и развить математические теории систем высокого уровня общности [Mesarovic, 1964; Арбиб, 1975]. Существенный вклад в математическую теорию систем и основы структурирования внесли отечественные исследователи Моисеев Н. Я. [Моисеев, 1981], Глушков В. М. [Глушков, 1964], Ивахненко А. Г. [Ивахненко, 1971], По­спелов Д. А. [Поспелов, 1986] и другие. Системный анализ тесно переплетается с теорией систем и включает совокупность методов, ориентированных на исследование и моделирование сложных систем - технических, экономических, экологи­ческих и т. п.

Дата добавления: 2015-07-02