Уровни анализа знаний
В своей ранней работе Уилинга немного по-другому проводил разграничение между уровнями анализа [Wielinga and Breuker, 1986]. Он рассматривал четыре уровня анализа.
- Концептуализация знаний. На этом уровне предполагалось формальное описание знаний в терминах принципиальных концепций и отношений между концепциями.
- Уровень эпистемологического анализа. Целью такого анализа было выявление структурных свойств концептуальных знаний, в частности таксономических отношений.
- Уровень логического анализа. Основное внимание уделялось тому, как строить логический вывод в данной предметной области на основе имеющихся знаний.
- Уровень анализа внедрения. Исследовались механизмы программной реализации системы.
В более поздней разработке три первых уровня включены в состав модели экспертно-сти, а уровень анализа внедрения – в модель проектирования. Четырехуровневая структура KADS согласуется с предложенной Кленси схемой разделения знаний различного вида в соответствии с их ролью в процессе решения проблем [Clancey, 1985]. Подробно схема Кленси будет рассмотрена в главе 11. В частности, знания, касающиеся конкретной предметной области, теперь разделены на знания более высокого уровня (знания, относящиеся к построению логического вывода в этой предметной области), знания выбора решаемых задач и знания стратегии решения задач.
Эти уровни знаний представлены в табл. 10.1. Стратегический уровень управляет процессом выполнения задач, использующих при решении проблем методы логического вывода, подходящие для конкретной предметной области, и знания из этой области. Анализ такой схемы дифференциации знаний будет проведен в следующей главе.
Сейчас же только отметим, что описанная схема дифференциации знаний приводит нас к довольно простой архитектуре экспертной системы. В частности, оказывается, что даже в рамках традиционной архитектуры, предполагающей наличие базы знаний и машины логического вывода, можно неявным образом включить задачи и стратегии и в структуру знаний о предметной области, и в механизм построения логических заключений. Мы еще увидим в дальнейшем, что явное выделение этих задач и стратегий является главным моментом как в процессе приобретения знаний, так и в процессе проектирования структуры экспертной системы.
Таблица 10.1. Четырехуровневая схема дифференциации знании в системе KADS.
| Категория знаний | Организация | Виды знаний |
|---|---|---|
| Стратегическая | Стратегии | Планы, метаправила |
| Задача | Задачи | Цели, управляющие термы, структуры задач |
| Логический вывод | Структура логического вывода | Источники знаний, метаклассы, схема предметной области |
| Предметная область | Теория предметной области | Концепции, свойства, отношения |
Оболочки CommonKADS и KASTUS
Описанные принципы построения оболочки системы приобретения знаний получили дальнейшее развитие в системе CommonKADS [Breaker and van de Velde, 1994]. Эта система поддержки инженерии знаний содержит редакторы каждого из перечисленных типов моделей и множество инструментальных средств и компонентов, облегчающих проектирование экспертной системы. Существенную помощь менеджеру проекта при планировании работ должна оказать модель жизненного цикла экспертной системы. В дополнение к тем моделям, которые входили в состав ранних версий оболочки KADS, в новую версию включено несколько новых, в частности модель агента, которая представляет саму экспертную систему, ее пользователей и подключенные вычислительные системы.
В рамках проекта KASTUS онтология и методология оболочки KADS была использована и при построении больших повторно используемых баз знаний [Wielinga and Schreiber, 1994]. Наименование проекта KASTUS – сокращение от Knowledge about Complex Technical Systems for Multiple Use (знания многоразового применения о сложных технических системах). Цель проекта – создание системы знаний, которую можно было бы использовать в множестве разнообразных приложений.
Уилинга и его коллеги сформулировали ряд принципов, которые составили основу 'методологии построения баз данных совместного использования. Один из них предполагает четкое разделение знаний, относящихся к предметной области и методам управления процессом применения знаний, другой – дальнейшее углубление онтологии предметной области, т.е. модели сущностей этой области и отношений между сущностями. Углублению и развитию этих двух концепций посвящено целое направление в современной литературе по экспертным системам, в которой такой подход противопоставляется методологии, основанной на приоритете технологий программирования, таких как формализм порождающих правил.