Смотреть страницы где упоминается термин инженерия знаний. Основы инженерии знаний Основная функция группы инженерии знаний

Инженерная дисциплина, которая занимается интеграцией знаний с компьютерными системами для того чтобы решить сложные проблемы, обычно требующие высокого уровня человеческой экспертизы:

• управление конфигурацией знаний (учёт);
• управление изменениями (эволюция);
• логистика (поиск и доставка по потребности).

На высоком уровне, процесс инженерии знаний состоит из двух:

1. Извлечение знаний - преобразование «сырых знаний» в организованные, процесс получения знаний из его источников, которыми могут быть материальные носители (файлы, документы, книги) и эксперты (группы экспертов). Является частью Инженерии знаний.
2. Внедрение знаний - преобразование организованных знаний в реализованные, процесс преобразования организованных знаний в реализованные.

Технологии управления знаниями

Выделяют следующие технологии управления знаниями:

• работающие с неявными знаниями (tacit knowledge) в головах экспертов (чаще всего именно они имеются ввиду, когда говорится об "управлении знаниями"). Когнитолог (роль):
  • помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы экспертной системы , извлекает из эксперта неформализованные знания;
  • осуществляет выбор той интеллектуальной системы , которая наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этой ИС;
  • выделяет и программирует стандартные функции, которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.
• работающие с письменным знанием ("управление знаниями" распространяется на компьютеры: управление корпоративными знаниями, Knowledge Management) - акцент на "полнотекстовый поиск", "семантический поиск", "автоматическое аннотирование".
  1. НЛП, как даталогическая дисциплина ("работа по форме"), техника взмаха, модальности восприятия, субмодальности, пространственное маркирование, калибровка
  2. использование web 2.0 (блоги и вики)
• работающие с письменным формальным знанием (инженерия знаний, которую тоже включают в управление знаниями, но уже не так уверенно) - акцент на структурных БД, инженерных моделях, интеграции данных. Большинство технологий в инженерии знаний пошло по пути реализации так называемой "семантической сети", подход Гуссерля-Витгенштейна-Бунге о том, что знание представимо фактами (а факты - это отношения концептов). Из множества фактов возникает семантическая сеть (см. обзор John F.Sowa), в котором отношения-ребра связывают концепты-вершины. Реализацией идеи хранения и использования знаний в форме семантической занялось множество почти непересекающихся тусовок/школ (community of practice), отчего появилось огромное количество реализаций и стандартов, в которых ни одного слова не совпадает, но которые идейно и технологически совместимы.
  1. Моделирование данных + интеграция данных . Используют, когда нужно объединить данные множества САПР различных поставщиков при постройке крупного промышленного объекта. Ключевые слова : ISO 15926 , Gellish , ISO 10303 . Вместо слова "онтология " говорят "модель данных". : практически нет, все запросы к данным. Со знаниями сражается каждый сам врукопашную. Никакой графики, сплошной XML, проприетарные форматы хранения Схемы данных в каждом отдельном САПР. В последнее время появляются и иные решения, нацеленные на интеграцию разнородных данных, например от CYC и (на базе стандартизированной онтологии UMBEL, выражения в RDF и обеспечения доступа к данным через HTTP, см.). Проекты ISO 15926-7 сводятся к тому же: некая онтология + semantic web стандарты.
  2. Concept Map () Используют для (часто коллаборативной через веб) учебной и творческой работы. Ключевые форматы (все на XML) : XCT 3.0, но готовы кушать и Topic Map, и многое другое для редактирования и отображения. Средства оперирования знаниями : графическое отображение, объединение сетей, которые нарисовали два участника творческого процесса. Близкий родственник - MindMap , где вообще не граф, а красиво нарисованное дерево, а связи неименованы.
  3. Conceptual Graphs Используют для академических занятий искусственным интеллектом, экспертные системы, агентские системы и прочая классика жанра. Опираются на работы философа и логика Pierce ("интеллектуальное индексирование"), ключевой человек - John F.Sowa. Ключевой формат хранения знаний : три синтаксиса, главный из которых - CGIF (XML). Средства оперирования знаниями : Common Logic (или ISO ISO/IEC IS 24707:2007, ).
  4. Topic Map Использут для Knowledge Management инициатив - а пришли они из каталожников (библиографов). Большие любители стандартизации (см.), но потеряли фокус (их неумолимо влечет к моделированию данных общего вида, в котором они проигрывают подходам Semantic Web). Ключевые форматы хранения знаний : ISO 13250, XTM 2.0, HyTM. Средства оперирования знаниями : используется topic map engine (десяток вариантов), ибо стандартизован TMAPI 2.0. Кроме того, на финишную прямую вышел специальный стандарт на задание констрейнтов для topic maps - ISO/IEC FCD 19756 (TMCL), а язык запросов Topic Map Query Language (проект ISO 18048), похоже, заглох.

Система - посредник, заключение договора на поставку.

Инженерия знаний - область информатики, в рамках которой проводятся исследования по представлению знаний в ЭВМ, поддержание их в актуальном состоянии и манипулировании ими.

Knowledge system - система основанная на знаниях.

СОЗ СБЗ СУБД ЭС ИС СИИ - система искусственного интеллекта.

Структура системы, основанной на знаниях.

ИНТЕРФЕЙС

БЗ - это модель, представляющая в ЭВМ знания, накопленные в определенной предметной области. Эти знания должны быть формализованы. Знания формируются с помощью модели, а затем представляются с помощью определенного языка.

В БЗ обычно выделяются знания о конкретных объектах и правила. Эти правила исполняются как механизм получения решений, для того, чтобы из исходных фактов вывести новые.

Интерфейс обеспечивает ведение диалога на языке, близком пользователю.

Методы, основанные на использовании логических выводов, часто используется в инженерии знаний.

Понятие предметной области.

Объект – то что существует или воспринимается в качестве отдельной сущности.

Основные свойства: дискретность; различие.

При представлении знаний используется прагматический подход, т.е. выделяются те свойства объекта, которые важны для решения задач, которые будет решать создаваемая система. Поэтому система, основанная на знаниях, имеет дело с предметами, которые являются абстрактными объектами. Предмет выступает в роли носителя некоторых свойств объекта. Состояние предметной области может меняться со временем. В каждый момент времени состояние предметной области характеризуется множеством объектов и связями. Состояние предметной области характеризуется ситуацией.

Концептуальные средства описания предметной области.

Концептуальная модель отражает наиболее общие свойства. Для того, чтобы детализировать описание нужны языки. Характерными чертами концептуальных средств описания предметной области являются абстрактность и универсальность. Их можно использовать для описания любой предметной области.

Понятие класса объекта.

Понятие объекта – понятие множеств. Сходные между собой объекты объединяются в классы. В разные моменты времени одному и тому же классу могут соответствовать разные множества объектов.

К – класс объекта.

К t – множество объектов класса К в момент времени t.

Группа (1999) = { ИА-1-99, ИА-1-98, … , ИА-1-94, ИБ-1-99,…}

Группа (1998) = { ИА-1-98, ИА-1-97, … , ИА-1-93, ИБ-1-98,…}

" t К t = { … }

Преподавательская должность = { профессор, доцент, старший преподаватель, преподаватель, ассистент}

1 4 Геометрическая фигура, форма квадрат, цвет синий.
объектов атрибутная пара

Идентификация объектов может быть прямая и косвенная. В случае прямой используются имена объектов, порядковые номера объектов; косвенная основана на использовании свойств объектов.

Атрибут может быть компонентом. Под атрибутом понимается свойство, характеристика, название компонентов.

(Геометрическая фигура:

форма Геометрическая форма

цвет Цвет)

Пары имя атрибута и значение атрибута часто совпадают.

Пример ситуации:

лектор Фамилия_лектора,

место №_аудитории,

тема Название_темы,

слушатель Код_группы,

день День_недели,

время Время_начала)

Ситуация – показана связь между «преподаватель» и «слушатель», остальные характеристики данной ситуации.

Роли участников ситуации:

Слушатель

Характеристики ситуации:

(К: А 1 К 1 ,А 2 К 2 , … , А n К n) – представление знаний в виде некоторой структуры.

(дата, число, день_месяца)

(дата, месяц, название_месяца)

(дата, год, год)

(геометрическая_фигура, форма, геометрическая_форма)

(геометрическая_фигура, цвет, цвет)

Такому представлению знаний соответствует представление знаний в виде отдельных фактов.

(К: А 1 К 1 ,А 2 К 2 , … , А n К n)

Представления знаний об объектах делятся на:

Классы объекта (структура данных)

Знания о конкретных объектах (о данных)

Классы объекта.

1. (К: А 1 К 1 ,А 2 К 2 , … , А n К n)

А i – имя атрибута

К i – классы объекта, являются значением атрибута

К – имя класса

(преподаватели:

ФИО фамилия_с_инициалами,

Должность преподпвательская_должность)

2. (К: А i К i)

(преподаватель, ФИО фамилия_с_инициалами,

преподаватель, должность преподпвательская_должность)

3. К (К 1 ,К 2 , … , К n)

4. К (А 1 ,А 2 , … , А n)

(преподаватель (фамилия_с_инициалами, преподпвательская_должность),

преподаватель (ФИО, должность))

Представление знаний для первой формы:

(К: А 1 К 1 ,А 2 К 2 , … , А n К n) к i Î К i

Атрибутивное представление знаний:

(преподаватель: - представляет собой

ФИО Семенов - некоторую структуру

Должность доцент) - данных

Представление знаний для второй формы:

(К: А i К i) к Î К, к i Î К i

Атрибутивное представление знаний в виде отдельных фактов:

(преподаватель1 , ФИО, Семенов) - 1 , 2 являются связками между

(преподаватель1 , должность, доцент) - фактами

(преподаватель2 , ФИО, Петров)

(преподаватель2 , должность, ассистент)

Представление знаний для третьей формы:

К (К 1 ,К 2 , … , К n)

(преподаватель (Семенов, доцент) - позиционное представление знаний

Если имена атрибутов отсутствуют, а сами атрибуты записываются на определённых позициях, то – позиционноё представление знаний.

Представление знаний в виде «троек» - (объект, атрибут, значение).

Для представления неточных значений используются коэффициенты уверенности – (объект, атрибут, значение, коэффициент уверенности).

(пациент1, диагноз, колит, К760)

0 – соответствует неопределенности.

отрицательное значение – степень уверенности в невозможности значения атрибута.

(пациент1, диагноз, гастрит, К740)

* (пациент, ФИО, Антонов, диагноз колит К760, гастрит К740)

Представление знаний о классе объекта называется минимальным, если при удалении одного из атрибутов приводит к тому, что оставшееся множество атрибутов перестает быть представлением данного класса объекта.

Аренда (объект_аренды, арендатор, арендодатель, срок_аренды, плата).

Если удалить «срок_аренды», получится купля-продажа, а если удалить «срок_аренды» и «плата», то получиться подарок.

Представление знаний в реляционной базе данных.

Реляционная база данных – данные хранятся в позиционном формате.

Данные хранятся в виде таблицы, где название таблицы – имя класса. Каждому классу соответствует таблица или файл БД. Имя класса - название соответствующей таблицы. Имена атрибутов – соответствующие поля таблицы (столбец). Строки таблицы – записи БД. Записи соответствует запись в позиционном формате.

В данном случае ключ будет состоять из нескольких полей.

Инженерия знаний - это технология построения экспертных систем. Этот процесс требует особой формы взаимодействия создателя экспертной системы, которого называют инженером по знаниям, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер по знаниям «извлекает» из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач, и встраивает эти знания в экспертную систему. Одной из наиболее сложных проблем, возникающих при создании экспертных систем, является преобразование знаний эксперта и описаний применяемых им способов поиска решений в форму, позволяющую представить их в базе знаний системы, а затем эффективно использовать для решения задач в данной предметной области.

Обычно эксперт не прибегает к процедурным или количественным методам. Его основные средства - аналогия, интуиция и абстрагирование. Часто эксперт даже не может объяснить, как именно им было найдено решение. Построение базы знаний включает три этапа:
- описание предметной области;
- выбор модели представления знаний;
- приобретение знаний.

Первый шаг при построении базы знаний заключается в выделении предметной области, на решение задач которой ориентирована экспертная система. По сути, эта работа сводится к очерчиванию инженером знаний границ области применения системы и класса решаемых ею задач. При этом необходимо:
- определить характер решаемых задач;
- выделить объекты предметной области;
- установить связи между объектами;
- выбрать модель представления знаний;
- выявить специфические особенности предметной области.

Выделение предметной области представляет собой первый шаг абстрагирования реального мира. После того как предметная область выделена, инженер по знаниям должен ее формально описать. Для этого ему необходимо выбрать модель представления знаний. Формально это должна быть модель, с помощью которой можно лучше всего отобразить специфику предметной области.

Инженер по знаниям прежде всего обязан провести опрос эксперта и только потом при-ступать к построению системы. При этом необходимо определить целевое назначение системы. При этом главная цель разбивается на подцели.

На следующем этапе необходимо очертить границы исходных данных. Для построения пространства поиска решения необходимо определить подцели на каждом уровне иерархии целей общей задачи. В вершине иерархии следует поместить задачу, которая по своей общности отражает принципиальные возможности и назначение системы.

После выявления объектов предметной области необходимо установить, какие между ними имеются связи. Следует стремиться к выявлению как можно большего количества связей.

Полученное качественное описание предметной области должно быть представлено средствами какого-либо формального языка, чтобы привести это описание к виду, позволяющему поместить его в базу знаний системы. Для решения этой задачи выбирается подходящая модель представления знаний, с помощью которой сведения о предметной области можно выразить формально.>

Это краткий ответ на экзаменационный вопрос по системам искусственного интеллекта (все вопросы).

Инженерия знаний - область информатики, в рамках которой проводятся исследования по представлению знаний в ЭВМ, поддержание их в актуальном состоянии и манипулировании ими.

Инженерия знаний нацелена на создание умелых компьютерных систем, целью которых является, во-первых, извлечь знания, которыми располагают специалисты, а во-вторых, потом так организовать их, чтобы обеспечить эффективное использование.

Подходы

Два основных подхода: преобразование знаний, построение моделей.

1. Преобразование знаний - процесс преобразования и трансформации экспертизы и переход от знаний эксперта к программной реализации знаний. Считался основой разработки Knowledge Based Systems. Знания представляются в виде правил. Недостатки: невозможность адекватного представления разных типов знаний и неявных знаний, сложность отображения большого количества правил.
2. Построение моделей. Процесс создания СИИ рассматривается как деятельность по моделированию, т.е. создание СИИ означает построение комп. модели, которая решает задачи в предметной области как эксперт. Модель не имитирует деятельность эксперта на когнитивном уровне, а позволяет получать тот же результат. Процесс создания KBS: создание модели предм. области, разработка методов оперирования моделью, методов лог. вывода на модели, оценка результатов моделирования.

Определения

Инженерия знаний (ИЗ) была определена Фейгенбаумом и МакКордаком в 1983 году как:

«ИЗ - раздел (дисциплина) инженерии, направленный на внедрение знаний в компьютерные системы для решения сложных задач, обычно требующих богатого человеческого опыта.»

В настоящее время это также предполагает создание и обслуживание подобных систем (Кендэл, 2007). Это также тесно соприкасается с разработкой программного обеспечения и используется во многих информационных исследованиях, например таких, как исследования искусственного интеллекта, включая базы данных, сбор данных, экспертные системы, систем поддержки принятия решений и географические информационные системы. ИЗ связана с математической логикой, также используемой в разных научных дисциплинах, например в социологии где «подопытными» являются люди, а цели исследований - понимание, как работает человеческая логика на примере взаимоотношений в обществе.

Примеры

Пример действия системы, базирующейся на ИЗ:

• Рассмотрение задачи
• Запрос к базам данных по задаче
• Внесение и структурирование полученной информации (IPK модель)
• Создание базы данных по структурированной информации
• Тестирование полученной информации
• Внесение корректировок и эволюция системы.

Будучи скорее искусством, нежели чисто инженерной задачей, ИЗ не имеет большого практического применения. Подразделом ИЗ является метаинженерия знаний, пригодная для разработки ИИ.

Принципы

С середины 1980-х в ИЗ появилось несколько принципов, методов и инструментов, которые облегчили процесс получения и работы со знаниями. Вот некоторые ключевые из них:

• Существуют разного рода типы знаний [какие? ] и для работы с ними должны использоваться конкретные методы и техника. [какие? ]
• Существуют различные типы экспертов и опыта. [какие? ] Для работы с ними должны использоваться определенные методы и техника. [какие? ]
• Существуют разные способы предоставления, использования, понимания знаний [какие? ] и работа с ними может помочь переосмыслить и использовать уже имеющиеся знания по-новому.

В инженерии знаний используются методы структурирования знаний для убыстрения процесса получения и работы со знаниями.

Теории

• Трансляционная (традиционная): предполагает прямой перенос человеческих знаний в машину.
• Модельная (альтернативный взгляд): предполагает моделирование задачи и её способов решения самой системой ИИ .
• Гибридные.

Инженерия знаний
Общие понятия	Данные · Метаданные · Знания · Метазнание · Представление знаний · База знаний · Онтология · Семантическая паутина
Жёсткие модели	Продукции · Семантические сети · Фреймы · Логическая модель
Мягкие методы	Нейросети · Эволюционное моделирование · Нечёткая логика
Применения	Экспертные системы · Интеллектуальный анализ данных · Извлечение информации · Виртуальные собеседники · Гибридные интеллектуальные системы
· Машинное обучение · Обработка естественного языка

Философия		Портал
Направления
Применение
Исследователи
Организации

Wikimedia Foundation . 2010 .

• Днестровские плавни
• Пршо, Дадо

Смотреть что такое "Инженерия знаний" в других словарях:

Инженерия знаний - научное направление, занимающееся разработкой языков и форм представления знаний, методов их наполнения и использования при решении тех или иных проблем, исследованием процедур проверки корректности знаний. Инженерия знаний разрабатывает такие… … Основы духовной культуры (энциклопедический словарь педагога)

Фрейм (инженерия знаний) - У этого термина существуют и другие значения, см. Фрейм. Фрейм (англ. frame «каркас» или «рамка») способ представления знаний в искусственном интеллекте, представляющий собой схему действий в реальной ситуации. Первоначально… … Википедия

Инженерия - Инженерное дело (инженерия) область человеческой интеллектуальной деятельности, дисциплина, профессия, задачей которой является применение достижений науки, техники, использование законов физики и природных ресурсов для решения конкретных… … Википедия

Инженерия производительности - (англ. Performance Engineering) часть системотехники, включающая в себя набор ролей, знаний, практик, инструментов и результатов и применяющаяся на каждом этапе Цикла разработки программного обеспечения с целью убедиться в том, что создаваемое,… … Википедия

Инженерия программного обеспечения - Новый Airbus A 380 использует довольно много ПО, чтобы создать современную кабину в самолете. Метод инженерии программного обеспечения позволил создать программное обеспечение самолёта, описываемое миллионами строк … Википедия

Представление знаний - Представление знаний вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике с подбором … Википедия

База знаний - (БЗ; англ. knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую… … Википедия

Продукционная модель представления знаний - В данной статье или разделе имеется список источников или внешних ссылок, но источники отдельных утверждений остаются неясными из за отсутствия сносок … Википедия

Логическая модель представления знаний - Логическая модель представления знаний модель в представлении знаний. Основная идея подхода при построении логических моделей представления знаний вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как… … Википедия