Введение к работе
-: . _. .
Актуальность темы. В настоящее время разрабатывается большое количество систем. ' основанных на знаниях. К ним, в частности, относятся экспертные системы, предназначенные для автоматизированного решения интеллектуальных задач. При разработке систем, основанных на знаниях, наибольшее количество проблем порождает формирование базы знаний. Традиционный подход возлагает ответственность за построение базы знаний на специально обученного человека - инженера по знаниям. Однако такой подход связан с большими затратами труда и времени. Поэтому возникает необходимость в автоматизации процесса создания баз знаний.
Одним из источников знаний для интеллектуальных систем является эксперт - опытный специалист в некоторой проблемной области. Выявление знаний эксперта связано с проблемой вербализации, которая состоит в том, что эксперт обычно затрудняется выразить словами способ решения той или иной интеллектуальной задачи. В связи с этим возникает необходимость разработки косвенных методов опроса эксперта, приемов, облегчающих вербализацию знаний.
Основные цели работы:
анализ методов, способствующих выявлению знаний эксперта, и автоматизированных средств приобретения знаний;
разработка подходов к созданию формальных методов приобретения знаний на основе типовых моделей вадач распознавания и выбора;
создание диалоговых человеко-машинных процедур приобретения знаний.
Научная новизна В диссертации предложены новые методы извлечения знаний об объектах и их свойствах. Для получения от эксперта множества имен объектов разработаны методы восходящей и нисходящей структуризации. Извлечение знаний о свойствах основано на процедуре сопоставления объектов и классов. Исследовано несколько вариантов сопоставления, учитывающих характеристики анализируемой задачи и психологические особенности эксперта. Раз-,работал ряд методов приобретения знаний, основанных на различны^ вариантах сопоставления, в том числе компьютерные и деловые игры. В качестве способа представления знаний для задач-распознавшей и выбора предложен формализм описательных таблиц.
Практическая значимость. Полученные результаты использовались при проведении НИР, выполнявшихся в Институте математики с ВЦ АН РМ (номера госрегистрации 0011251 и ООЗ^П-'.О).
Полученные результаты могут быть использованы при создании автоматизированных систем приобретения знаний и экспертных систем, предназначенных для решения задач распознавания и выбора.
Достоверность результатов подтверждается использованием разработанных методов и программных средств для построения баз знаний различного назначения в Институте математики с ВЦ АН РМ, Институте проблем управления АН СССР и Институте автоматики АН Кирг. ССР. Разработанный программный продукт сдан в ГосФАП СССР (Регистрационный номер 5О90О000298 от 22.12.1989).
Апробация. Результаты работы докладывались, на Международном семинаре РГ-22 (Баку, 1989), III Международной конференции "Программное обеспечение ЭВМ" (Тверь, 1990), Всесоюзном семинаре с международным участием "Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ" (Терскол, 1S90), Всесоюзном совещании "Интеллектуальные системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации" (Казань, 1990), II Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту (Минск, 1990), Всесоюзной конференции "Создание и применение гибридных ЭС" (Рига, 1990). Результаты докладывались также на научных семинарах в ВЦ АН СССР, НЯВЦ МГУ, ряде академических и отраслевых институтов.
Публикации. По теме диссертации опубликовано в открытой печати 11 работ, полно отражающих основные научные результаты диссертации. Прикладные результаты представлены также в ряде научных отчетов по НИР, выполнявшихся в ИМ с ВЦ АН РМ.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы, включающего 29 наименований. Основной текст занимает 113 машинописных страниц.
