Уровни анализзнаний
Приведенное выше разделение на этапы встречается также и в работе Уилинги, который разработал моделирующий подход к инженерии знаний в рамках созданной им среды KADS [Wielinga et al, 1992]. В основе этого подхода лежит идея о том, что экспертная система является не контейнером, наполненным представленными экспертом знаниями, а "операционной моделью", которая демонстрирует некоторое нужное нам поведение в столкновении с явлениями реального мира. Приобретение знаний, таким образом, включает в себя не только извлечение специфических знаний о предметной области, но и интерпретацию извлеченных данных применительно к некоторой концептуальной оболочке и формализацию их таким способом, чтобы программа могла действительно использовать их в процессе работы.
В основу оболочки KADS положено пять базовых принципов.
(1) Использование множества моделей, позволяющее преодолеть сложность процессов инженерии знаний.
(2) Четырехуровневая структура для моделирования требуемой экспертности — набора качеств, лежащих в основе высокого уровня работы специалистов.
(3) Повторное использование родовых компонентов модели в качестве шаблонов, поддерживающих нисходящую стратегию приобретения знаний.
(4) Процесс дифференциации простых моделей в сложные.
(5) Важность преобразования моделей экспертности с сохранением структуры в процессе разработки и внедрения.
Ниже мы рассмотрим подробно два первых принципа.
Главным мотивом создания оболочки KADS было преодоление сложности знаний. На сегодняшний день у инженеров по знаниям имеется возможность использовать при построении экспертных систем множество самых разнообразных методов и технологий. Однако при этом остаются три основных вопроса:
Первый из принципов, положенных в основу KADS, состоит в том, что оболочка должна содержать множество частных моделей, помогающих найти ответ на эти вопросы.
Примерами таких моделей могут служить:
Между этой терминологией и той, которой пользовался Бучанан, нет прямого соответствия, но можно сказать, что организационная и прикладная модели аналогичны стадии идентификации в предложенной Бучананом структуре.
В подходе, который реализован при создании KADS, стадия "концептуализации" разбивается на две части: модель кооперации, или коммуникации, и модель экспертности. Первая отвечает за декомпозицию процесса решения проблемы, формирование набора простейших задач и распределение их между исполнителями, в качестве которых могут выступать и люди, и машины. Вторая модель представляет процесс, который обычно называется извлечением знаний, т.е. анализ разных видов знаний, которые эксперт использует в ходе решения проблемы.
Кроме указанных, в состав оболочки KADS входит еще и модель проектирования, включающая технологии вычислений и механизмы представления знаний, которые могут быть использованы для реализации спецификаций, сформулированных предыдущими моделями.
На первый взгляд кажется, что представленный выше анализ в какой-то степени смазывает отличие между стадиями концептуализации и формализации. Можно, конечно, возразить, что стадия формализации представляет собой просто более детальную проработку концепций и отношений, выявленных на ранних стадиях. Модель проектирования частично включает то, что в прежней схеме было отнесено к стадии реализации, но она не предполагает создание выполняемой программы.
В своей ранней работе Уилинга немного по-другому проводил разграничение между уровнями анализа [Wielinga and Breuker, 1986]. Он рассматривал четыре уровня анализа.
В более поздней разработке три первых уровня включены в состав модели экспертно-сти, а уровень анализа внедрения — в модель проектирования. Четырехуровневая структура KADS согласуется с предложенной Кленси схемой разделения знаний различного вида в соответствии с их ролью в процессе решения проблем [Clancey, 1985]. Подробно схема Кленси будет рассмотрена в главе 11. В частности, знания, касающиеся конкретной предметной области, теперь разделены на знания более высокого уровня (знания, относящиеся к построению логического вывода в этой предметной области), знания выбора решаемых задач и знания стратегии решения задач.
Эти уровни знаний представлены в табл. 10.1. Стратегический уровень управляет процессом выполнения задач, использующих при решении проблем методы логического вывода, подходящие для конкретной предметной области, и знания из этой области. Анализ такой схемы дифференциации знаний будет проведен в следующей главе.
Сейчас же только отметим, что описанная схема дифференциации знаний приводит нас к довольно простой архитектуре экспертной системы. В частности, оказывается, что даже в рамках традиционной архитектуры, предполагающей наличие базы знаний и машины логического вывода, можно неявным образом включить задачи и стратегии и в структуру знаний о предметной области, и в механизм построения логических заключений. Мы еще увидим в дальнейшем, что явное выделение этих задач и стратегий является главным моментом как в процессе приобретения знаний, так и в процессе проектирования структуры экспертной системы.
Таблица 10.1. Четырехуровневая схема дифференциации знании в системе KADS
Категория знаний |
Организация |
Виды знаний |
||
Стратегическая |
Стратегии |
Планы, метаправила |
||
Задача |
Задачи |
Цели, управляющие термы, структуры задач |
||
Логический вывод |
Структура логического вывода |
Источники знаний, метаклассы, схема предметной области |
||
Предметная область |
Теория предметной области |
Концепции, свойства, отношения |
||
Описанные принципы построения оболочки системы приобретения знаний получили дальнейшее развитие в системе CommonKADS [Breaker and van de Velde, 1994]. Эта система поддержки инженерии знаний содержит редакторы каждого из перечисленных типов моделей и множество инструментальных средств и компонентов, облегчающих проектирование экспертной системы. Существенную помощь менеджеру проекта при планировании работ должна оказать модель жизненного цикла экспертной системы. В дополнение к тем моделям, которые входили в состав ранних версий оболочки KADS, в новую версию включено несколько новых, в частности модель агента, которая представляет саму экспертную систему, ее пользователей и подключенные вычислительные системы.
В рамках проекта KASTUS онтология и методология оболочки KADS была использована и при построении больших повторно используемых баз знаний [Wielinga and Schreiber, 1994]. Наименование проекта KASTUS — сокращение от Knowledge about Complex Technical Systems for Multiple Use (знания многоразового применения о сложных технических системах). Цель проекта — создание системы знаний, которую можно было бы использовать в множестве разнообразных приложений.
Уилинга и его коллеги сформулировали ряд принципов, которые составили основу 'методологии построения баз данных совместного использования. Один из них предполагает четкое разделение знаний, относящихся к предметной области и методам управления процессом применения знаний, другой — дальнейшее углубление онтологии предметной области, т.е.модели сущностей этой области и отношений между сущностями. Углублению и развитию этих двух концепций посвящено целое направление в современной литературе по экспертным системам, в которой такой подход противопоставляется методологии, основанной на приоритете технологий программирования, таких как формализм порождающих правил.
