Лекция №2. Предметная и проблемная область

В нашей стране современное состояние разработок в области интеллектуальных систем можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса среди широких слоев экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов.

К сожалению, этот интерес имеет пока достаточно слабое материальное подкрепление - явная нехватка учебников и специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций искусственного интеллекта, ограниченное финансирование исследований в этой области, слабый отечественный рынок программных продуктов для разработки экспертных систем.

Процесс создания интеллектуальной системы, в том числе экспертной системы, требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых пока выпускает небольшое количество высших учебных заведений страны.

Предметная область - некоторая совокупность реальных объектов и связей между ними. Каждый объект обладает определённым набором свойств (атрибутов).

Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опытам знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах - коллективный опыт и личный опыт.

Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах .

Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область скорее всего нуждается в экспертной системе.

Таким образом, можно выделить следующие примеры предметных областей:

·         Медицина

·         Образование

·         Строительство

·         Математика

·         Биология

·         И т.д.

Проблемная область может быть определена предметной областью и задачами, решаемыми в предметной области.

Существует три классификации проблем (задач):

1.      С точки зрения пользователя.

2.      С точки зрения разработчика (динамические и статистические).

3.      По степени сложности.

В настоящее время в области искусственного интеллекта выделено шесть основных проблем (направлений развития).

1.      Представление знаний.

В рамках этой проблемы решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памя­ти ИнС. Для этого разрабатываются специальные модели представ­ления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИнС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых воз­можно приобретение знаний для ИнС. Проблема представления знаний для ИнС чрезвычайно актуальна, так как ИнС — это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти (рис. 1.10).

2.      Манипулирование знаниями.

Для того чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задач, ИнС должна уметь:

·         оперировать знаниями;

·         пополнять знания (с помощью разрабатываемых способов на основе неполного описания знаний);

·         классифицировать хранящиеся в системе знания;

·         обобщать по тем или иным разработанным процедурам знания;

·         формировать на основе знаний абстрактные понятия;

·         осуществлять достоверный и правдоподобный вывод на основе имеющихся знаний с помощью создаваемых методов;

·         пользоваться моделями рассуждений, имитирующими особенности человеческих рассуждений.

Манипулирование знаниями и представление знаний — эти два направления тесно связаны друг с другом. Создающаяся в настоя­щее время теория баз знаний включает исследования, относящиеся как к первому, так и ко второму направлению (рис. 1.11).

3.      Общение.

В круг задач этого направления входят:

·         проблема понимания связных текстов

·          понимание речи и синтез речи;

·          теория моделей коммуникации между человеком и ИнС;

·          задачи формирования объяснений действий ИнС, которые
она должна уметь порождать по просьбе человека;

·          комплекс задач, связанных с интеграцией в единый внутренний образ сообщений различной модальности (речевых, текстовых, зрительных и т.п.), полученных в процессе коммуникации.

На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессоров (ЛП), вопросно-ответных систем (ВОС), диалоговых систем (ДС) и других ИнС, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с ИнС (рис. 1.12).

4.      Восприятие.

Это направление включает (рис. 1.13):

·         проблемы анализа трехмерных сцен;

·          разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний;

·         создание методов перехода от зрительских сцен к их текстовому описанию и методов обработки перехода;

·         разработку процедур когнитивной графики (КГ);

·         создание средств для порождения зрительских сцен на основе внутренних представлений в ИнС.

Существуют большие возможности в повышении уровня интеллектуальности ИнС за счет обработки зрительной (образной) информации и соотнесения ее с обработкой символьной (текстовой) информации.

5.      Обучение.

Основная черта ИнС — это способность к обучению, т.е. решение задач, с которыми они ранее не встречались.

Для этого необходимо:

·         создать методы формализации условий задачи по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за этой ситуацией;

·         научиться переходу от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи (синтез);

·         создать приемы декомпозиции исходной для ИнС задачи на более мелкие так, чтобы они для ИнС оказались известными (анализ);

·         разработать нормативные и декларативные модели самого процесса обучения;

·         создать теорию подражательного поведения.

И такой перечень задач можно продолжить.

6.      Поведение.

Так как ИнС должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо раз­работать специальные поведенческие процедуры (бихевиористические модели), которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими ИнС и людьми. Для достижения такого взаимодействия необходимо вести исследо­вания в ряде направлений и создать модели целесообразного поведения, нормативного поведения, ситуационного поведения, специальные методы мно­гоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях.

Как было отмечено выше, создание ИнС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта, а слепое копирование ме­тодологий, принятых в традиционном программировании, чаще всего приводит к отрицательному результату.
Самым первым вопросом, который необходимо решать всякий раз перед началом разработки конкретной ИнС, является вопрос: а следует ли вообще разрабатывать ИнС для данного приложения? Насколько оправдано будет использование методов и средств ИнС для данной задачи и даст ли это ощутимый эффект?

Эти вопросы, возникающие перед заказчиком (конечным пользователем) и инженером по знаниям, необходимо решать на этапе предварительного системного анализа конкретной предметной области (ПО).