E-mail:
Пароль:
Забыли пароль?

Требования к методам представления знаний

Требования к методам представления знаний

XI международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии – 2011»

Селезнёв Константин

Большинство разрабатываемых в данное время информационных систем предусматривают возможность корректировки концептуальной модели данных для учёта специфики предметной области. Способы задания предметной области основаны на теоретических разработках в области искусственного интеллекта и, в частности, методах представления знаний. Тем не менее, уже на уровне базовых концепций в эти методы заложены существенные ограничения, мешающие построению полноценных систем управления базами знаний (СУБЗ).

Согласно теории искусственного интеллекта, отличие данных от знаний кроется в том, что за данными закреплён формат их представления, привязанный к конкретной предметной области, и ПО обработки должно быть разработано с учётом всей его специфики. В свою очередь, знания состоят не только из самого информационного наполнения, но и метаданных, задающих концептуальную модель предметной области. На первый взгляд кажется, что манипуляции на уровне метаданных решают проблемы представления знаний и позволяют легко донастраивать систему под конкретную концпетуальную модель. Тем не менее, возникает ряд серьёзных проблем.

Если ПО работает со знаниями, то оно должно корректно обрабатывать метаданные с учётом формата их представления. Таким образом, знания тоже упираются в некоторый формат представления, а разница между ними и данными кроется только в гибкости этого формата и сложности его поддержки. В одних практических случаях эта гибкость оказывается не нужна, в других – наоборот, она нужна даже несмотря на сложность реализации системы.

Вторая проблема представления знаний кроется в том, что при использовании прикладного ПО концептуальная модель предметной области изменяется многократно и может возникнуть ситуация, когда требуемая корректировка попросту невозможна. Наиболее простой пример такого случая – необходимость задать связи не только между узлами, но и между дугами семантической сети, что можно выполнить только путём серьёзной переработки всей сети (замены части её дуг на более сложные конструкции). Часто такое изменение просто невозможно, особенно в том случае, когда сеть используется множеством разрозненных систем и пользователей.

Таким образом, возникают следующие требования к методам представления знаний:

  1. Любое изменение предметной области не должно затрагивать уже существующие метаданные, благодаря чему, всё существующее ПО останется работоспособным и не потребует никаких перенастроек (например, отчётов, запросов, правил сбора статистики и т.д.).
  2. В любой момент времени возможно изменение концептуальной модели данных и указание дополнительных сведений для абсолютно любой атомарной информации, в том числе, и для её внутренних взаимосвязей. Новый подход к представлению знаний существует, но пока все исследования в этом направлении приостановлены. Причина кроется в том, что на современном этапе развития таких гибкие возможности не требуются. Они будут востребованы при автоматизации более сложных задач, таких как, медицинская карточка больного, судебные дела, результаты экспертиз, семантическая обработка тезауруса с учётом контекста слов.

Литература:

[1] Питер Д. Введение в экспертные системы /Д. Питер. - Addison-Wessly, 2002.
[2] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. - Вильямс, 2007 — 1408 с.
[3] Селезнёв К.Е., Обработка знаний в информационных системах. // Открытые системы. - 2010. - №7.

Возврат к списку

ѕрокрутить вверх