Аналитика

Основная задача баз знаний и баз моделей — хранение логически организованной информации, обеспечивающей возможность с применением логического аппарата и системы аксиом различного рода сформулировать вывод о состоянии, тенденции или характеристиках процесса. При этом аксиомы, хранимые в базе знаний или базе моделей, могут носить как характер абсолютных утверждений, так и вероятностных суждений относительно некоторых сущностей и процессов, иметь общую значимость или быть истинными лишь для некоторого класса начальных условий.

Существуют разные подходы к построению баз знаний. Наиболее типичными подходами (моделями представления знаний) являются логические, сетевые, продукционные и фреймовые модели.

Логические модели представления знаний формируются из следующих компонентов:

— множество базовых терминов (например, имен объектов, действий и т. п.);

— множество аксиом (синтаксически и семантически корректных высказываний из базовых терминов);

— множество методов вывода из множества аксиом синтаксически и семантически корректных высказываний;

— множество методов соотнесения терминов с входными терминами;

— множество методов построения синтаксически корректных высказываний из терминов;

— множество методов установления факта принадлежности синтаксически корректных высказываний к множеству синтаксически и семантически корректных высказываний.

Сетевые модели представления знаний формируются из следующих компонентов:

— множество информационных единиц;

— множество типов связей между информационными единицами (временные, причинно-следственные, родо-видовые и т. п.);

— множество связей между информационными единицами.

Такие модели получили название семантических сетей, среди которых, в зависимости от типов связей, принято выделять классифицирующие, функциональные сети, сценарии и семантические сети, не специализированные по типу отношений.

Продукционные модели представления знаний формируются из следующих компонентов:

— семантическая сеть;

— множество правил вывода (продукций).

Такие модели вместо логического вывода на множестве аксиом используют вывод на знаниях.

Фреймовые модели представления знаний формируются из компонентов типа «фрейм». Фрейм представляет собой структуру данных, включающую имя фрейма, имя слота (слотов), значение слота (слотов). На тип значения слота ограничений практически не налагается — ими могут быть числа, математические соотношения, тексты на естественном языке, программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов. Как следствие, из фреймов может быть построена сложная многосвязная структура, отражающая знания о некоторой предметной области.

В качестве технологической платформы для построения базы знаний могут быть избраны навигационные, реляционные и объектные базы данных, языки гипертекстовой разметки, программы, разработанные на языках логического программирования и обработки символьных данных и программы, разработанные на языках программирования общей семантики. Выбор технологической платформы может быть продиктован как спецификой хранимых знаний, так и наличествующим у разработчика инструментарием (не говоря о требованиях к быстродействию, уровню конфиденциальности знаний и т. д.).

9.3 Экспертные системы

Эксперты высокого класса не всегда есть под рукой, их опыт всегда специфичен, да и ротацию кадров следует учитывать. Технология же экспертных систем позволяет улучшить (если не исправить) ситуацию в кадровой сфере, а также оптимизировать работу экспертов высокого класса, переложив решение рутинных проблем на «плечи» автоматизированных систем. Поэтому экспертные системы нашли широкое применение в современной аналитике. Заметим, что экспертные системы являются инструментом, способным оперировать, в том числе, и знаниями, еще не прошедшими процедуру научного обобщения и формализации — кроме экспертных систем это может делать только человек. К этому следует прибавить, еще и то, что способности человека по оперативному извлечению необходимых знаний и данных из памяти ограничены и подвержены влиянию целого ряда внешних условий (например, стрессовые ситуации, колебания физических параметров среды обитания и т. п.).

В качестве иллюстрации к последнему утверждению приведем курьезный пример. В 1990-е годы в Италии провели интересный эксперимент: специально отобранной группе девушек были предложены для решения два идентичных задания, первое из которых они решали, будучи одеты в одежду делового стиля, а второе — в бикини. Второе задание было решено с чуть ли не в два раза худшими результатами, чем первое. А ведь это всего лишь изменение стиля одежды… Чего же ожидать от человека, если поместить его в действительно экстремальные условия?