етної області, взаємозв'язки між ними, види ієрархій, розбийте об'єкти на класи. Структуруйте базу знань відповідно з поданням експерта про будову предметної області.
Виконайте необхідне число циклів з нарощування бази знань, кожний з яких включає додавання знань, перевірку їх несуперечності і модифікацію з метою усунення виявлених неузгодженостей.
Моделі набуття знань
Процес придбання знань - найбільш складний етап розробки експертної системи, оскільки інженер знань (програміст) погано розбирається в предметній області, а експерт не знає програмування. У зв'язку з цим лексика, використовувана експертом, що не зрозуміла інженеру знань, та щоб уточнити всі питання, потрібна спільна робота експерта та інженера знань. Одна з найбільш складних завдань інженера знань - допомогти експерту структурувати знання про проблему.
У виконанні всіх завдань, виникають у процесі набуття знань, можуть брати участь експерт, інженер знань та експертна система. Залежно від того, хто виконує завдання, можна виділити різні моделі придбання знань.
Існують, по меншою заходу, три рівня методів оснащення системи експертними знаннями:
Це етап створення алгоритму, взятого з літератури чи придуманого фахівцями або проектувальником системи, і перетворення його в програму самими проектувальниками. В даний час більшість ЕС саме такі. Проектувальники системи повинні шляхом вивчення теорій в предметній області, аналізу робіт або через розмови з експертами самі перетворити знання в програми.
Програма може заповнити прогалини в знаннях, наприклад з літератури, описуючи об'єкти або формуючи етапи робіт.
Програма самостійно набуває алгоритмічні знання, В«читаючи книгиВ». Це інтелектуальні здібності високого рівня, які дають змогу не лише якимось чином засвоїти зміст книг, а й використовувати інформацію як підказку чи пораду.
Отже, розглянемо моделі придбання знань.
У різних роботах з штучного інтелекту взаємодія з розробляється системою здійснював тільки програміст. При розробці системи програміст не відділяв знання (дані) від механізму виведення. У його завдання входило освоїти за допомогою експерта предметну область і потім при розробці системи виступати в ролі і експерта, і програміста.
Модель взаємодії експерта з системою на ранніх етапах розвитку штучного інтелекту
У цій моделі всі завдання з придбання знань виконував програміст. Недостатнє знання їм області експертизи не дозволяла гарантувати повноту і несуперечність знань. Крім того, неминучі модифікації системи обумовлювали неможливість збереження одного разу досягнутої несуперечності знань.
Модель придбання знань ЕС за допомогою інженера знань.
Наступні розробки систем штучного інтелекту грунтувалися на відділенні знань від програм і оформленні знань у вигляді простих інформаційних структур, званих базами знань. У цьому випадку експерт взаємодіє з системою або безпосередньо, або через інженера знань.
Перевага даної моделі в порівнянні з попередньої в тому, що база знань спрощує модифікацію знань, а істотним недоліком є ​​її велика трудомісткість.
Модель придбання знань ЕС за допомогою інтелектуального редактора
Експерт, який має мінімальні знання в області програмування, може взаємодіяти з експертної системою через інтелектуальний редактор, без посередництва інженера знань.
У цій моделі інтелектуальний редактор повинен мати розвиненими діалоговими здібностями і значними знаннями про структуру бази знань (тобто метазнанія). Інтелектуальний редактор може бути включений до складу експертної системи. З його допомогою експерт (з мінімальною допомогою інженера знань) визначає необхідність модифікації знань і вилучення нових знань.
Модель придбання знань ЕС за допомогою індуктивної програми
Якщо розглядати таку модель, де ЕС будуть здобувати знання аналогічно тому, як це робить експерт-людина, то робота моделі буде полягати в тому, що індуктивна програма буде аналізувати дані, що містять відомості про деякій області експертизи, автоматично формуючи значимі відносини і правила, що описують предметну область.
При використанні даної моделі передбачається, що в базі знань в явному вигляді зберігаються конкретні факти про предметної області, завдання індуктивної програми - зробити значимі узагальнення. Основною перевагою цієї моделі є автоматизація всіх завдань з придбання знань. У цій області зроблені вже конкретні розробки, так, створено ряд експериментальних програм, що здійснюють індуктивні узагальнення.
Модель придбання знань ЕС за допомогою програми розуміння текстів
Подальші перспективи розвитку експертних систем зв'язуються з придбанням знань безпосередньо з текстів на природній мові. У даному випадку потрібно читати звичайні друковані тексти (книги, статті і т. д.) і витягати з них знання, тобто ро...
