logo
Титоренко издание-1

3.9. Базы знаний

В развитии информационного обеспечения автоматизированных информационных технологий управления экономической деятель­ностью наибольший интерес представляют применения в области искусственного интеллекта. Одной из форм реализации достиже­ний в этой области является создание экспертных систем —специ­альных компьютерных систем, базирующихся на системном акку­мулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвали­фицированных специалистов —экспертов. В экспертной системе используется база знаний, в которой представляются знания о конкретной предметной области.

База знаний — это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области.

Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной об­ласти становятся явными и отделяются от других типов знаний, например общих знаний. Базы знаний позволяют выполнять рас­суждения не только и не столько на основе формальной (матема­тической) логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т.е.они приближены к человеческой логике.

Разработки в области искусственного интеллекта имеют целью использование больших объемов высококачественных специальных знаний о некоторой узкой предметной области для решения слож­ных, неординарных задач.

Рис. 3. 13. Основные свойства базы знаний

База знаний является основой экспертной системы, она нака­пливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения задач, и организованы так, чтобы упростить принятие решений. База знаний, обусловливающая компетентность экспертной систе­мы, воплощает в себе знания специалистов учреждения, отдела, опыт труппы специалистов и представляет собой институциональ­ные знания (свод квалифицированных, обновляющихся стратегий, методов, решений) (рис. 3.13).

Знания и правила работы можно рассматривать в различных аспектах:

Содержание базы знаний может быть применено пользовате­лем для получения эффективных управленческих решений. На рис. 3.14показана структура базы знаний и ее функционирование.

Рис. 3.14. Технология использования базы знаний

Эксперт —это специалист, умеющий находить эффективные решения в конкретной предметной области.

Блок приобретения знанийотражает накопление базы знаний, этап модификаций знаний и данных. База знаний отражает воз­можность использования высококачественного опыта на уровне мышления квалифицированных специалистов, что делает эксперт­ную систему рентабельной в соответствии с нуждами бизнеса и за­казчика.

Блок логических выводов,осуществляя сопоставление правил с фактами, порождает цепочки выводов. При работе с ненадежными данными формируются нечеткая логика, слабые коэффициенты уверенности, низкая степень меры доверия и т.д.

Блок объясненийотражает в технологии использования базы знаний пользователем последовательность шагов, которые привели к тому или иному выводу с возможностью ответа на вопрос «почему».

К настоящему времени распространение баз знаний в значи­тельной степени определяется темпом накопления профессиональ­ных знаний.

Та область профессиональной человеческой деятельности, ко­торая пока поддается формализации, а значит, и автоматизации на базе ЭВМ, —это небольшая часть накопленных человеком знаний. В составе накопленных знаний огромный слой составляют инди­видуально накапливаемые неотчуждаемые знания. Меньший объем составляют знания, которые доступны для традиционной передачи. И, наконец, едва различимые в общем объеме всех остальных зна­ний —это формализованные знания.

Структуризация или формализация знаний основана на раз­личных способах представления знаний.В современных системах самый популярный способ используетфакты и правила.Они обес­печивают естественный способ описания процессов в некоторой предметной области.

Правила обеспечивают формальный способ представления ре­комендаций, указаний, стратегий. Они подходят в тех случаях, ко­гда предметные знания возникают из опытных (эмпирических) ас­социаций, накопленных за годы работы по решению задач в дан­ной области. Правила чаще всего выражаются в виде утверждений типа: Если... то...

Описание предметной области в базе знаний предполагает раз­работку способов представления и организации знаний, методов формулирования, переформирования и решения задач. Понятия (объекты) предметной области представляются с помощью симво­лов. Например, для банковской системы это могут быть: клиент, фондовый инструмент, операция, задача и т.д. Между символьны­ми понятиями определяются отношения, применяются различные стратегии (логические или полученные в результате опыта) для ма­нипулирования понятиями. Представление знаний, их структури­зация предполагает выбор понятий, сложных, неординарных задач. Поэтому и правила в базе знаний бывают либо сложными, либо множественными и объемными.

Развитие концепции баз знаний связано с исследованиями и достижениями в области систем искусственного интеллекта. Области применения баз знаний и систем на их основе расши­ряются. Создается целый спектр баз знаний —от небольших по объему для портативных систем до мощных, предназначенных для профессионалов, эксплуатирующих сложные и дорогие АРМ. Очень большие базы знаний хранятся в централизован­ных хранилищах, доступ к которым осуществляется через сети пользователями различных систем, уровней, масштабов и т.д. Успехи в разработке баз знаний сделают их доступными для массового пользователя, что будет способствовать их появлению как актуального коммерческого продукта.