Реферат: Методы приобретения знаний в интеллектуальных системах

Введение.

Инженерия знаний – это область информационной технологий, цель которой – накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но тем не менее цель инженерии знаний – обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор – актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, они взаимно дополняют друг друга и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.

В данной работе я постарался описать методы решения одной из проблем данного комплекса – это проблемы приобретения знаний, или говоря другими словами – обучения.

Методы приобретения знаний.

Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее система­тизации. При этом в зависимости от способности си­стемы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также раз­личные формы получаемой информации. Форма пред­ставления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать, зависит от того, какие спо­собности имеет система для формализации информа­ции до уровня знаний. Если обучающаяся система со­всем лишена такой способности, то человек должен заранее подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше способности машины к логическим выводам, тем меньше нагрузка на че­ловека.

Функции, необходимые обучающейся системе для приобретения знаний, различаются в зависимости от конфигурации системы. В дальнейшем при рассмот­рении систем инженерии знаний предполагается, что Существует система с конфигурацией, показанной на рис, 1.1, которая включает базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач. Если база знаний пополняется зна­ниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями также можно воспользоваться. Сле­довательно, от функций обучения требуется преобра­зование полученной извне информации в знания и пополнение ими базы знаний.

Рис.1 Базовая структура систем обработки знаний

Можно предложить следующую классификацию систем приобретения знаний, которая будет опираться на способность системы к восприятию знаний в разных форматах, качественно различающихся между собой и способностью к формализации (рис 2).

Рис 2.Классификация методов приобретения знаний.

Обучение без выводов.

Категорию А можно назвать обучением без выводов или механическим запоминанием, это простой процесс получения информации, при котором необяза­тельны функции выводов, а полученная информация в виде программ или данных используется для реше­ния задач в неизменном виде. Другими словами, это способ получения информации, характерный для су­ществующих компьютеров.

Категория Б—это получение информации извне, представленной в форме знаний, т. е. В форме, кото­рую можно использовать для выводов. Обучающейся Системе необходимо иметь функцию преобразования входной информации в формат, удобный для даль­нейшего использования и включения в базу знании.

Приобретение знаний на этом этапе происходит в наиболее простой форме: это знания, предварительно подготовленные человеком во внутреннем формате, какими являются большинство специальных знании, изначально заданных в экспертных системах. В слу­чае прикладных систем инженерии знаний необходи­мо преобразовать специальные знания из какой-либо области в машинный формат, но для этого нужен посредник, хорошо знающий как проблемную об­ласть, так и инженерию знаний. Таких посредников называют инженерами по знаниям. В общем случае для замены функции посредника можно использовать и специальные подпрограммы. Т.е. необходимо иметь функции выводов достаточно высокого уровня, но можно ограничиться и выводами на сравнительно низком уровне, а остальное доверить человеку — в этом и состоит приобретение знаний в диалоге. При­мером служит хорошо известная система TEIRESIAS. Это система-консультант в области медицины, разра­ботанная на базе системы MYCIN. Специалисты в проблемной области являются преподавателями обучающейся системы, а ученик — система инженерии знаний — изучает ответы на поставленные задачи и корректирует те правила в базе знаний, которые ра­нее приводили к ошибкам. Для подготовки знаний в экспертной системе необходимы вспомогательные средства типа редактора знаний, причем в процессе приобретения знаний в диалоге не только редактируются отдельные правила и факты, но и воспол­няются недостатки существующих правил, т. е. ведется редактирование базы знаний.

Если знания заданы во внешнем формате, например на естественном языке, то следует преобразовать их во внутренний формат. Для этого необходимо по­нимать внешнее представление, т. е. естественный язык, графические данные и т. п. Фактически приобретение знаний и их понимание тесно связаны. Проб­лема понимания сводится не только к преобразованию структуры предложений — необходимо получить фор­мат, удобный для применения.

Аналогичная проблема — преобразование во внутренний формат советов, подсказок по решению задач, что называется «операционализацией» знаний В этом заключается центральная проблема искус­ственного интеллекта; она, в частности, изучает пре­образование советов, подсказок, представленных в терминах проблемной области, в процедуры. Напри­мер, система UNDERSTAND выполняет операционализацию представления задачи о ханойской башне на английском языке путем построения соответствующих состояний и операций, приводящих к этим состоя* киям.

Приобретение знаний на метауровне

Выше было рассмотрено обучение на объектном уровне, а еще более сложная проблема - приобре­тение знаний на метауровне, т. е. знаний, основой которых является информация по управлению реше­нием задач с использованием знаний на объектном уровне. Для знаний на метауровне пока не установ­лены ни формы представления и использования, ни связь со знаниями на объектном уровне, ни другая техника их систематизации. Поскольку не определена форма их представления с точки зрения ис­пользования, то трудно говорить о приобретении знаний на метауровне. Тем не менее с этой пробле­мой связаны многие надежды в инженерии знаний,
Приобретение знаний из примеров

Метод приобретение знаний из примеров отличается от предыдущего метода, тем , что здесь выполняется сбор отдельных фактов, их преобразование и обобщение, а только затем они будут использованы в качестве знаний. И соответственно от уровня сложности системы вывода в системе будут возникать разные по степени общности и сложности знания. Необходимо также упомянуть о том, что этот метод приобретения знаний почти не нашёл практического применения, это может быть связано с тем, что входная информация представляет собой не систематизированный набор данных и для их обработки требуется наличие в системе обширных знаний по конкретной области.

По сравнению с предыдущим методом приобретения знаний, этот метод имеет большую степень свободы и соответственно необходимо описать общие положения этого принципа.

1. Языки представления . Обучение по примерам — это процесс сбора отдельных фактов, их обобщение и систематизация, поэтому необходим унифицирован­ный язык представления примеров и общих правил. Эти правила, будучи результатом обучения, должны стать объектами для использования знаний, поэтому и образуют язык представления знаний. И наоборот, язык представления знаний должен учитывать и определять указанные выше условия приобретения знаний.

2. Способы описания объектов. В случае обучения .по примерам из описаний отдельных объектов созда­ются еще более общие описания объектов некоторого класса, при этом возникает важная проблема: как описать данный класс объектов. В полном классе некоторых объектов следует определить меньший класс объектов, обладающих общим свойством (объ­екты только в этом классе обладают заданным свойством), но в действительности проще опреде­лить список объектов и убедиться, что все объекты в нем обладают общим свойством. Для некоторо­го типа задач можно эффективно использовать лож­ные примеры или контрпримеры, убедительно пока­зывающие, что данные объекты не входят в этот класс.. Иллюстрацией применения контр­примеров может служить понятие «почти то».

3. Правила обобщения. Для сбора отдельных приме­ров и создания общих правил необходимы правила обобщения. Предложено несколько способов их опи­сания: замена постоянных атрибутов языка на пере­менные, исключение описаний с ограниченным при­менением и т. п. Очевидно, что эти способы тесно свя­заны с языком представления знаний.

4. Управление обучением. В процессе обучения по примерам можно применять различные стратегии структуризации информации и необходимо управлять этим процессом в ответ на входные данные. Сущест­вуют два классических метода: метод «снизу-вверх», при .котором, последовательно выбираются и структу­рируются отдельные сообщения, и метод «сверху-вниз», при котором сначала выдвигается гипотеза, а затем она корректируется по мере поступления инфор­мации. На практике эти методы комбинируются, хотя управление обучением с максимальным эффектом не такая уж простая проблема.

При изучении метода приобретения знаний по примерам можно выделить следующий ряд методов:

1. Параметрическое обучение

2. Обучение по аналогии

3. Обучение по индукции.

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--