Теоретические аспекты получения знаний. Сравнение активных и пассивных индивидуальных и групповых методик. Простейший алгоритм извлечения информации из текстов. Особенности развития методов и программных средств, призванных упростить этот процесс.
Наступивший XXI век станет этапным для проникновения новых информационных технологий и создаваемых на их основе высокопроизводительных компьютерных систем во все сферы человеческой деятельности - управление, производство, науку, образование и т.д. Конструируемые посредством этих технологий интеллектуальные компьютерные системы призваны усилить мыслительные способности человека, помочь ему находить эффективные решения так называемых плохо формализованных и слабоструктурированных задач, характеризующихся наличием различного типа неопределенностей и огромными поисковыми пространствами. Наибольшей эффективности современные интеллектуальные системы достигают при реализации их как интегрируемых систем, объединяющих различные модели и методы представления и оперирования знаниями, а также механизмы приобретения (извлечения) знаний из различных источников. Постепенно пришло понимание того, что знания - это фундаментальный ресурс, базирующийся на практическом опыте специалистов и на данных, существующих на конкретном предприятии. Изучением данной темы занимаются У. Файяд, Г. Пятетский-Шапиро, Т. Гаврилова, Л. Григорьев, П. Смит, Дж. Сейферт, В. Фроли, Ц. Матеус, Е. Монк, Б. Вагнер, С.Хааг и др. Одна из возможных классификаций методов извлечения знаний приведена на рисунке 1, на первом уровне выделены два больших класса. Первый класс образуют коммуникативные методы, которые ориентированы на непосредственный контакт инженера по знаниям с экспертом (источником знаний), второй класс - текстологические методы, основанные на приобретении знаний из документов и специальной литературы. При решении конкретных задач, как правило, используются как пассивные, так и активные методы. При этом аналитик не вмешивается в работу эксперта, а только наблюдает за процессом решения реальных задач либо за решением проблем, имитирующих реальные задачи. Наблюдения за процессом решения реальных задач позволяют инженеру по знаниям глубже понять предметную область. Недостатки Отсутствие обратной связи. Психологическая подготовка включает знакомство с теорией общения и с когнитивной психологией. Инженер знаний должен хорошо знать предметную область, владеть методами формализации и представления знаний, другим инструментарием искусственного интеллекта, быть психологом, быстро ориентироваться в различных ситуациях. Уотермен назвал это парадоксом инженерии знаний.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
