Содержание

Предисловие 3

Об авторах 5

От издательства 5

Введение 6

в интеллектуальные 6

системы 6

1.1. Краткая история искусственного 6

интеллекта 6

1.1.1. Предыстория 6

1.1.2. Зарождение нейрокибернетики 7

1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ИИ 8

1.1.4. История искусственного интеллекта 10

в России 10

1.2. Основные направления исследований 12

в области искусственного интеллекта 12

1.2.1. Представление знаний и разработка систем, 12

основанных на знаниях (knowledge-based 12

systems) 12

1.2.2. Программное обеспечение систем 12

ИИ (software engineering for Al) 12

1.2.3. Разработка естественно-языковых 13

интерфейсов и машинный перевод (natural 13

language processing) 13

1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics) 13

1.2.5. Обучение и самообучение (machine 14

learning) 14

1.2.6. Распознавание образов (pattern 14

recognition) 14

1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new 15

hardware platforms and architectures) 15

1.2.8. Игры и машинное творчество 15

1.2.9. Другие направления 15

1.3. Представление знаний и вывод на 16

знаниях 16

1.3.1. Данные и знания 16

1.3.2. Модели представления знаний 18

1.3.3. Вывод на знаниях 23

1.4. Нечеткие знания 27

1.4.1. Основы теории нечетких множеств 28

1.4.2. Операции с нечеткими знаниями 30

1.5. Прикладные интеллектуальные системы 31

Разработка 36

систем, основанных на знаниях 36

2.1. Введение в экспертные системы. 36

Определение и структура 36

2.2. Классификация систем, основанных на 38

знаниях 38

2.2.1. Классификация по решаемой задаче 38

2.2.2. Классификация по связи с реальным 40

временем 40

2.2.3. Классификация по типу ЭВМ 41

2.2.4. Классификация по степени интеграции 41

с другими программами 41

2.3. Коллектив разработчиков 42

2.4. Технология проектирования и 45

разработки 45

2.4.1. Проблемы разработки промышленных ЭС 45

2.4.2. Выбор подходящей проблемы 47

2.4.3. Технология быстрого прототипирования 48

2.4.4. Развитие прототипа до промышленной ЭС 52

2.4.5. Оценка системы 53

2.4.6. Стыковка системы 53

2.4.7. Поддержка системы 55

Теоретические аспекты 56

инженерии знаний 56

3.1. Поле знаний 56

3.1.1. О языке описания поля знаний 56

3.1.2. Семиотическая модель поля знаний 58

3.1.3. «Пирамида» знаний 63

3.2. Стратегии получения знаний 64

3.3. Теоретические аспекты извлечения 68

знаний 68

3.3.1. Психологический аспект 69

3.3.2. Лингвистический аспект 77

3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний 82

3.4. Теоретические аспекты 88

структурирования знаний 88

3.4.1. Историческая справка 88

3.4.2. Иерархический подход 89

3.4.3. Традиционные методологии структурирования 91

3.4.4. Объектно-структурный подход (ОСП) 92

Технологии инженерии знаний 98

4.1. Классификация методов практического 98

извлечения знаний 98

4.2. Коммуникативные методы 101

4.2.1. Пассивные методы 101

4.2.2. Активные индивидуальные методы 106

4.2.3. Активные групповые методы 114

4.3. Текстологические методы 122

4.4. Простейшие методы структурирования 129

4.4.1. Алгоритм для «чайников» 129

4.4.2. Специальные методы структурирования 131

4.5. Состояние и перспективы 136

автоматизированного приобретения 136

знаний 136

4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний 136

4.5.2. Современное состояние 143

автоматизированных систем приобретения знаний 143

4.6. Примеры методов и систем приобретения 144

знаний 144

4.6.1. Автоматизированное 144

структурированное интервью 144

4.6.2. Имитация консультаций 147

4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний 148

4.6.4. Приобретение знаний из текстов 149

4.6.5. Инструментарий прямого приобретения 151

знаний SIMER + MIR 151

Новые тенденции и прикладные 159

аспекты инженерии знаний 159

5.1. Латентные структуры знаний и 159

психосемантика 159

5.1.1. Семантические пространства 159

и психологическое шкалирование 159

5.1.2. Методы многомерного шкалирования 165

5.1.3. Использование метафор для выявления 167

«скрытых» структур знаний 167

5.2. Метод репертуарных решеток 174

5.2.1. Основные понятия 174

5.2.2. Методы выявления конструктов 176

5.2.3. Анализ репертуарных решеток 177

5.2.4. Автоматизированные методы 179

5.3. Управление знаниями 181

5.3.1. Что такое «управление знаниями» 181

5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память 182

5.3.3. Системы OMIS 184

5.3.4. Особенности разработки OMIS 186

5.4. Визуальное проектирование баз 188

знаний как инструмент познания 188

5.4.1. От понятийных карт 189

к семантическим сетям 189

5.4.2. База знаний 190

как познавательный инструмент 190

5.5. Проектирование гипермедиа БД и 193

адаптивных обучающих систем 193

5.5.1. Гипертекстовые системы 193

5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа 194

5.5.3. На пути к 195

адаптивным обучающим системам 195

Программный инструментарий 200

разработки систем, основанных 200

на знаниях 200

6.1. Технологии разработки программного 200

обеспечения — цели, принципы, парадигмы 200

6.1.1. Основные понятия процесса 200

разработки программного обеспечения (ПО) 200

6.1.2. Модели процесса разработки ПО 202

6.1.3. Инструментальные средства поддержки 207

разработки систем ПО 207

6.2. Методологии создания и модели 210

жизненного цикла интеллектуальных 210

систем 210

6.3. Языки программирования для ИИ и 214

языки представления знаний 214

6.4. Инструментальные пакеты для ИИ 221

6.5. WorkBench-системы 228

Пример разработки системы, 234

основанной на знаниях 234

7.1. Продукционно-фреймовый ЯПЗ PILOT/2 234

7.1.1. Структура ПИЛОТ-программ и 235

управление выводом 235

7.1.2. Декларативное представление данных и знаний 238

7.1.3. Процедурные средства языка 242

7.2. Психодиагностика — пример предметной 249

области для построения экспертных систем 249

7.2.1. Особенности предметной области 249

7.2.2. Батарея психодиагностических ЭС «Ориентир» 250

7.3. Разработка и реализация 253

психодиагностической ЭС «Cattell» 253

7.3.1. Архитектура системы и ее база знаний 254

7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых 255

7.3.3. Вывод портретов и генерация их 256

текстовых представлений 256

7.3.4. Помощь и объяснения в ЭС «Cattell» 261

Представление данных и знаний 267

в Интернете 267

8.1. Язык HTML и представление знаний 267

8.1.1. Историческая справка 267

8.1.2. HTML — язык гипертекстовой разметки 268

Интернет-документов 268

8.1.3. Возможности представления знаний 272

на базе языка HTML 272

8.2. Онтологии и онтологические системы 281

8.2.1. Основные определения 281

8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы 283

8.2.3. Методологии создания 288

и «жизненный цикл» онтологии 288

8.2.4. Примеры онтологии 295

8.3. Системы и средства представления 298

онтологических знаний 298

8.8.1. Основные подходы 298

8.3.2. Инициатива (КА)² 299

и инструментарий Ontobroker 299

8.3.3. Проект SHOE — спецификация 304

онтологии и инструментарий 304

8.3.4. Другие подходы и тенденции 309

Интеллектуальные 313

Интернет-технологии 313

9.1. Программные агенты и мультиагентные 313

системы 313

9.1.1. Историческая справка 313

9.1.2. Основные понятия 315

9.2. Проектирование и реализация агентов 319

и мультиагентных систем 319

9.2.1. Общие вопросы 319

проектирования агентов и MAC 319

9.2.2. Инструментарий AgentBuilder 322

9.2.3. Система Bee-gent 326

9.3. Информационный поиск в среде 332

Интернет 332

9.3.1. Машины поиска 333

9.3.2. Неспециализированные 335

и специализированные поисковые агенты 335

9.3.3. Системы 337

интеллектуальных поисковых агентов 337

Заключение 353

Литература 355

Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский