5.4.1. От понятийных карт к семантическим сетям
В параграфе 3.1 было предложено определение поля знаний, которое позволяет инженеру по знаниям трактовать форму представления поля достаточно широко, в частности семантические сети или понятийные карты (concept maps) (см. параграф 1.3) являются возможной формой представления. Это означает, что сам процесс построения семантических сетей помогает осознавать познавательные структуры.
Рис. 5.9. Пример понятийной карты
Программы визуализации являются инструментом, позволяющим сделать видимыми семантические сети памяти человека. Сети состоят из узлов и упорядоченных соотношений или связей, соединяющих эти узлы. Узлы выражают понятия или предположения, а связи описывают взаимоотношения между этими узлами. Поэтому разработка семантических сетей подразумевает анализ структурных взаимодействий между отдельными понятиями предметной области.
В процессе создания семантических сетей эксперт и аналитик вынуждены анализировать структуры своих собственных знаний, что помогает им включать новые знания в структуры уже имеющихся знаний. Результатом этого является более осмысленное использование приобретенных знаний.
Визуальные спецификации в форме сетей могут использоваться новичками и экспертами в качестве инструментов для оценки изменений, произошедших в их мышлении. Если согласиться, что семантическая сеть является достаточно полным представлением памяти человека, то процесс обучения с этой точки зрения можно рассматривать как реорганизацию семантической памяти.
Kozma [Kozma, 1992], один из разработчиков программы организации семантической сети Learning Tool, считает, что эти средства являются инструментами познания, усиливающими и расширяющими познания человека. Разработка семантических сетей требует от учеников:
• реорганизации знаний;
• исчерпывающего описания понятий и связей между ними;
• глубокой обработки знаний, что способствует лучшему запоминанию и извлечению из памяти знаний, а также повышает способности применять знания в новых ситуациях;
• связывания новых понятий с существующими понятиями и представлениями, что улучшает понимание;
• пространственного изучения посредством пространственного представления понятий в изучаемой области [Fisher, Faletn, Paterson, Lipson, Thorton & Spring, 1990].
Полезность семантических сетей и карт понятий, пожалуй, лучше всего Демонстрируется их связями с другими формами мышления высшего порядка. Они тесно связаны с формальным обоснованием в химии [Schreiber & Abeg, 1991] и способностью аргументировать свои высказывания в биологии [Briscoe & LeMaster, 1991; Mikulecky, 1987]. Также было показано, что семантические сети имеют связь с выполнением исследований [Goldsmith, Johnson & Acton, 1991].
- Т. А. Гаврилова в. Ф. Хорошевский
- Санкт-Петербург
- Предисловие
- Об авторах
- 1.1.2. Зарождение нейрокибернетики
- 1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ии
- 1.1.4. История искусственного интеллекта в России
- 1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
- 1.2.1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based
- 1.2.2. Программное обеспечение систем
- 1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural
- 1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)
- 1.2.5. Обучение и самообучение (machine
- 1.2.6. Распознавание образов (pattern
- 1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new
- 1.2.8. Игры и машинное творчество
- 1.2.9. Другие направления
- 1.3. Представление знаний и вывод на знаниях
- 1.3.1. Данные и знания
- 1.3.2. Модели представления знаний
- Структура фрейма
- 1.3.3. Вывод на знаниях
- 1.4. Нечеткие знания
- 1.4.1. Основы теории нечетких множеств
- 1.4.2. Операции с нечеткими знаниями
- 1.5. Прикладные интеллектуальные системы
- 2.2. Классификация систем, основанных на знаниях
- 2.2.1. Классификация по решаемой задаче
- 2.2.2. Классификация по связи с реальным временем
- 2.2.3. Классификация по типу эвм
- 2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами
- 2.3. Коллектив разработчиков
- 2.4. Технология проектирования и разработки
- 2.4.1. Проблемы разработки промышленных эс
- 2.4.2. Выбор подходящей проблемы
- 2.4.3. Технология быстрого прототипирования
- 2.4.4. Развитие прототипа до промышленной эс
- 2.4.5. Оценка системы
- 2.4.6. Стыковка системы
- 2.4.7. Поддержка системы
- Теоретические аспекты инженерии знаний
- 3.1. Поле знаний
- 3.1.1. О языке описания поля знаний
- 3.1.2. Семиотическая модель поля знаний
- 3.1.3. «Пирамида» знаний
- 3.2. Стратегии получения знаний
- 3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний
- 3.3.1. Психологический аспект
- 3.3.2. Лингвистический аспект
- 3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний
- 3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний
- 3.4.1. Историческая справка
- 3.4.2. Иерархический подход
- 3.4.3. Традиционные методологии структурирования
- 3.4.4. Объектно-структурный подход (осп)
- Технологии инженерии знаний
- 4.1. Классификация методов практического извлечения знаний
- 4.2. Коммуникативные методы
- 4.2.1. Пассивные методы
- Сравнительные характеристики пассивных методов извлечения знаний
- 4.2.2. Активные индивидуальные методы
- Сравнительные характеристики активных индивидуальных методов извлечения
- 4.2.3. Активные групповые методы
- 4.3. Текстологические методы
- 4.4. Простейшие методы структурирования
- 4.4.1. Алгоритм для «чайников»
- 4.4.2. Специальные методы структурирования
- 4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний
- 4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний
- 4.5.2. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний
- 4.6.2. Имитация консультаций
- 4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний
- 4.6.4. Приобретение знаний из текстов
- 4.6.5. Инструментарий прямого приобретения
- Формы сообщений
- 5.1.1. Семантические пространства и психологическое шкалирование
- 5.1.2. Методы многомерного шкалирования
- 5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний
- 5.2. Метод репертуарных решеток
- 5.2.1. Основные понятия
- 5.2.2. Методы выявления конструктов
- 5.2.3. Анализ репертуарных решеток
- 5.2.4. Автоматизированные методы
- 5.3. Управление знаниями
- 5.3.1. Что такое «управление знаниями»
- 5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память
- 5.3.3. Системы omis
- 5.3.4. Особенности разработки omis
- 5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания
- 5.4.1. От понятийных карт к семантическим сетям
- 5.4.2. База знаний как познавательный инструмент
- 5.5. Проектирование гипермедиа бд и адаптивных обучающих систем
- 5.5.1. Гипертекстовые системы
- 5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа
- 5.5.3. На пути к адаптивным обучающим системам
- 6.1.3. Инструментальные средства поддержки разработки систем по
- 6.2. Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем
- 6.3. Языки программирования для ии и языки представления знаний
- 6.4. Инструментальные пакеты для ии
- 6.5. WorkBench-системы
- Пример разработки системы, основанной на знаниях
- 7.1. Продукционно-фреймовый япз pilot/2
- 7.1.1. Структура пилот-программ и управление выводом
- 7.1.2. Декларативное представление данных и знаний
- 7.1.3. Процедурные средства языка
- 7.2. Психодиагностика — пример предметной области для построения экспертных систем
- 7.2.1. Особенности предметной области
- 7.2.2. Батарея психодиагностических эс «Ориентир»
- 7.3. Разработка и реализация психодиагностической эс «Cattell»
- 7.3.1. Архитектура системы и ее база знаний
- 7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых
- 7.3.3. Вывод портретов и генерация их текстовых представлений
- 7.3.4. Помощь и объяснения в эс «Cattell»
- 8.1.2. Html — язык гипертекстовой разметки Интернет-документов
- 8.1.3. Возможности представления знаний на базе языка html
- 8.2. Онтологии и онтологические системы
- 8.2.1. Основные определения
- 8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы
- 8.2.3. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологии
- Фрагмент описания аксиомы
- 8.2.4. Примеры онтологии
- 8.3. Системы и средства представления онтологических знаний
- 8.8.1. Основные подходы
- 8.3.2. Инициатива (ка)2 и инструментарий Ontobroker
- 8.3.3. Проект shoe — спецификация онтологии и инструментарий
- 8.3.4. Другие подходы и тенденции
- 9.1.2. Основные понятия
- 9.2.2. Инструментарий AgentBuilder
- 9.2.3. Система Bee-gent
- 9.3. Информационный поиск в среде Интернет
- 9.3.1. Машины поиска
- 9.3.2. Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
- 9.3.3. Системы интеллектуальных поисковых агентов
- Заключение
- Литература
- Содержание
- Базы знаний интеллектуальных систем
- 196105, Санкт-Петербург, ул. Благодатная, 67.
- 197110, Санкт-Петербург, Чкаловский пр., 15.