4.2.2. Активные индивидуальные методы
Активные индивидуальные методы извлечения знаний на сегодняшний день — наиболее распространенные. В той или иной степени к ним прибегают при разработке практически любой ЭС. К основным активным методам можно отнести:
• анкетирование;
• интервью;
• свободный диалог;
• игры с экспертом.
Во всех этих методах активную функцию выполняет инженер по знаниям, который пишет сценарий и режиссирует сеансы извлечения знаний. Игры с экспертом существенно отличаются от трех других методов. Три оставшихся метода очень схожи между собой и отличаются лишь по степени свободы, которую может себе позволить инженер по знаниям при проведении сеансов извлечения знаний. Их можно назвать вопросными методами поиска знаний.
Анкетирование
Анкетирование — наиболее жесткий метод, то есть наиболее стандартизированный. В этом случае инженер по знаниям заранее составляет вопросник или анкету, размножает ее и использует для опроса нескольких экспертов. Это основное преимущество анкетирования.
Сама процедура может проводиться двумя способами:
1. Аналитик вслух задает вопросы и сам заполняет анкету по ответам эксперта.
2. Эксперт самостоятельно заполняет анкету после предварительного инструктирования.
Выбор способа зависит от конкретных условий (например, от оформления анкеты, ее понятности, готовности эксперта). Второй способ нам кажется предпочтительнее, так как у эксперта появляется неограниченное время на обдумывание ответов.
Если вспомнить схему общения, представленную на рис. 3.8, то основными факторами, на которые можно существенно повлиять при анкетировании, являются средства общения (в данном случае это вопросник) и ситуация общения.
Вопросник (анкета) заслуживает особого разговора. Существует несколько общих рекомендаций при составлении анкет. Эти рекомендации являются универсальными, то есть не зависят от предметной области. Наибольший опыт работы с анкетами накоплен в социологии и психологии, поэтому часть рекомендаций заимствована из [Ноэль, 1978; Погосян, 1985].
• Анкета не должна быть монотонной и однообразной, то есть вызывать скуку или усталость. Это достигается вариациями формы вопросов, сменой тематики, вставкой вопросов-шуток и игровых вопросов.
• Анкета должна быть приспособлена к языку экспертов (см. п. 3.3).
• Следует учитывать, что вопросы влияют друг на друга и поэтому последовательность вопросов должна быть строго продумана.
• Желательно стремиться к оптимальной избыточности. Известно, что в анкете всегда много лишних вопросов, часть из них необходима — это так называемые контрольные вопросы (см. о них ниже), а другая часть должна быть минимизирована.
Пример 4.1
Лишние вопросы появляются, например, в таких ситуациях. Фрагмент анкеты:
«В 12. Считаете ли вы, что для лечения ангины эффективен эритромицин?»
«B 13. Какие дозы эритромицина вы обычно рекомендуете?»
При отрицательном ответе на 12-й вопрос 13-й является лишним. Его можно избежать, усложнив вопрос.
«В 12. Применяете ли вы эритромицин для лечения ангины и если да, то в каких дозах?»
• Анкета должна иметь «хорошие манеры», то есть ее язык должен быть ясным, понятным, предельно вежливым. Методическим мастерством составления анкеты можно овладеть только на практике.
Интервью
Под интервью будем понимать специфическую форму общения инженера по знаниям и эксперта, в которой инженер по знаниям задает эксперту серию заранее подготовленных вопросов с целью извлечения знаний о предметной области. Наибольший опыт в проведении интервью накоплен, наверное, в журналистике и социологии. Большинство специалистов этих областей отмечают тем не менее крайнюю недостаточность теоретических и методических исследований по тематике интервьюирования [Ноэль, 1978; Шумилина, 1973].
Интервью очень близко тому способу анкетирования, когда аналитик сам заполняет анкету, занося туда ответы эксперта. Основное отличие интервью в том, что оно позволяет аналитику опускать ряд вопросов в зависимости от ситуации, вставлять новые вопросы в анкету, изменять темп, разнообразить ситуацию общения. Кроме этого, у аналитика появляется возможность «взять в плен» эксперта своим обаянием, заинтересовать его самой процедурой и тем самым увеличить эффективность сеанса извлечения.
Вопросы для интервью
Теперь несколько подробнее о центральном звене активных индивидуальных методов — о вопросах. Инженеры по знаниям редко сомневаются в своей способности задавать вопросы. В то время как и в философии и в математике эта проблема обсуждается с давних лет. Существует даже специальная ветвь математической логики — эротетическая логика (логика вопросов). Есть интересная работа Бел-напа «Логика вопросов и ответов» [Белнап, Стил, 1981], но, к сожалению, использовать результаты, полученные логиками, непосредственно при разработке интеллектуальных систем не удается.
Все вопросительные предложения можно разбить на два типа [Сергеев, Соколов, 1986]:
• вопросы с неопределенностью, относящейся ко всему предложению («Действительно, введение больших доз антибиотиков может вызвать анафилактический шок?);
• вопросы с неполной информацией («При каких условиях необходимо включать кнопку?»), часто начинающиеся со слов «кто», что», «где», «когда» и т. д.
Это разделение можно дополнить классификацией, частично описанной в работе [Шумилина, 1973] и представленной на рис. 4.3.
Рис. 4.3. Классификация вопросов
Открытый вопрос называет тему или предмет, оставляя полную свободу эксперту по форме и содержанию ответа («Не могли бы вы рассказать, как лучше сбить высокую температуру у больного с воспалением легких?»).
В закрытом вопросе эксперт выбирает ответ из набора предложенных («Укажите, пожалуйста, что вы рекомендуете при ангине: а) антибиотики, б) полоскание, в) компрессы, г) ингаляции»). Закрытые вопросы легче обрабатывать при последующем анализе, но они более опасны, так как «закрывают» ход рассуждений эксперта и «программируют» его ответ в определенном направлении. При составлении сценария интервью полезно чередовать открытые и закрытые вопросы, особенно тщательно продумывать закрытые, поскольку для их составления требуется определенная эрудиция в предметной области.
Личный вопрос касается непосредственно личного индивидуального опыта эксперта («Скажите, пожалуйста, Иван Данилович, в вашей практике вы применяете вулнузан при фурункулезах?»). Личные вопросы обычно активизируют мышление эксперта, «играют» на его самолюбии, они всегда украшают интервью.
Безличный вопрос направлен на выявление наиболее распространенных и общепринятых закономерностей предметной области («Что влияет на скорость процесса ферментации лизина?»).
При составлении вопросов следует учитывать, что языковые способности эксперта, как правило, ограничены и вследствие скованности, замкнутости, робости он не может сразу высказать свое мнение и предоставить знания, которые от него требуются (даже если предположить, что он их четко для себя формулирует). Поэтому часто при «зажатости» эксперта используют не прямые вопросы, которые непосредственно указывают на предмет или тему («Как вы относитесь к методике доктора Сухарева?»), а косвенные, которые лишь косвенно указывают на интересующий предмет («Применяете ли вы методику доктора Сухарева? Опишите, пожалуйста, результаты лечения»). Иногда приходится задавать несколько десятков косвенных вопросов вместо одного прямого.
Вербальные вопросы — это традиционные устные вопросы. Вопросы с использованием наглядного материала разнообразят интервью и снижают утомляемость эксперта. В этих вопросах используют фотографии, рисунки и карточки. Например, эксперту предлагаются цветные картонные карточки, на которых выписаны признаки заболевания. Затем аналитик просит разложить эти карточки в порядке убывания значимости для постановки диагноза.
Деление вопросов по функции на основные, зондирующие, контрольные связано с тем, что часто основные вопросы интервью, направленные на выявление знаний, не срабатывают — эксперт по каким-то причинам уходит в сторону от вопроса, отвечает нечетко.
Тогда аналитик использует зондирующие вопросы, которые направляют рассуждения эксперта в нужную сторону. Например, если не сработал основной вопрос: «Какие параметры определяют момент окончания процесса ферментации лизина?» — аналитик начинает задавать зондирующие вопросы: «Всегда ли процесс ферментации длится 72 часа? А если он заканчивается раньше, как это узнать? Если он продлится больше, то что заставит микробиолога не закончить процесс на 72-м часу?» и т. д.
Контрольные вопросы применяют для проверки достоверности и объективности информации, полученной в интервью ранее («Скажите, пожалуйста, а московская школа психологов так же как вы трактует шкалу К опросника MMPI?» или «Рекомендуете ли вы инъекции АТФ?» (АТФ — препарат, снятый с производства). Контрольные вопросы должны быть «хитро» составлены, чтобы не обидеть эксперта недоверием (для этого используют повторение вопросов в другой форме, уточнения, ссылки на другие источники). «Лучше два раза спросить, чем один раз напутать» (Шолом—Алейхем).
И, наконец, о нейтральных и наводящих вопросах. В принципе интервьюеру (в нашем случае инженеру по знаниям) рекомендуют быть беспристрастным, отсюда и вопросы его должны носить нейтральный характер, то есть не должны указывать на отношение интервьюера к данной теме. Напротив, наводящие вопросы заставляют респондента (в данном случае эксперта) прислушаться или даже принять во внимание позицию интервьюера. Нейтральный вопрос: «Совпадают ли симптомы кровоизлияния в мозг и сотрясения мозга?» Наводящий вопрос: «Не правда ли, очень трудно дифференцировать симптомы кровоизлияния в мозг?»
Кроме перечисленных выше, полезно различать и включать в интервью следующие вопросы [Ноэль, 1978]:
• контактные («ломающие лед» между аналитиком и экспертом);
• буферные (для разграничения отдельных тем интервью);
• оживляющие память экспертов (для реконструкции отдельных случаев из практики);
• «провоцирующие» (для получения спонтанных, неподготовленных ответов).
В заключение описания интервью укажем три основные характеристики вопросов [Шумилина, 1973], которые влияют на качество интервью:
• язык вопроса (понятность, лаконичность, терминология);
• порядок вопросов (логическая последовательность и немонотонность);
• уместность вопросов (этика, вежливость). ,
Вопрос в интервью — это не просто средство общения, но и способ передачи мыслей и позиции аналитика.
«Вопрос представляет собой форму движения мысли, в нем ярко выражен момент перехода от незнания к знанию, от неполного, неточного знания к более полному и более точному» [Лимантов, 1971]. Отсюда необходимость в протоколах фиксировать не только ответы, но и вопросы, предварительно тщательно отрабатывая их форму и содержание.
Очевидно, что любой вопрос имеет смысл только в контексте. Поэтому вопросы может готовить инженер по знаниям, уже овладевший ключевым набором знаний.
Вопросы имеют для эксперта диагностическое значение — несколько откровенных «глупых» вопросов могут полностью разочаровать эксперта и отбить у него охоту к дальнейшему сотрудничеству. Известен ответ Маркса на вопрос Прудона: «Вопрос был до такой степени неправильно поставлен, что на него невозможно было дать правильный ответ».
Свободный диалог
Свободный диалог — это метод извлечения знаний в форме беседы инженера по знаниям и эксперта, в которой нет жесткого регламентированного плана и вопросника. Это определение не означает, что к свободному диалогу не надо готовиться. Напротив, внешне свободная и легкая форма этого метода требует высочайшей профессиональной и психологической подготовки. Подготовка к свободному диалогу практически может совпадать с предлагаемой в работе [Шумилина, 1973] подготовкой к журналистскому интервью. Рисунок 4.4 графически иллюстрирует схему такой подготовки, дополненную в связи со спецификой инженерии знаний. Подготовка занимает разное время в зависимости от степени профессионализма аналитика, но в любом случае она необходима, так как несколько уменьшает вероятность самого нерационального метода — метода проб и ошибок.
Рис. 4.4. Подготовка к извлечению знаний
Квалифицированная подготовка к диалогу помогает аналитику стать истинным драматургом или сценаристом будущих сеансов, то есть запланировать гладкое течение процедуры извлечения: от приятного впечатления в начале беседы переход к профессиональному контакту через пробуждение интереса и завоевание доверия эксперта. При этом для обеспечения желания эксперта продолжить беседу необходимо проводить «поглаживания» (терминология Э. Берна [Берн, 1988]), то есть подбадривать эксперта и подтверждать всячески его уверенность в собственной компетентности (фразы-вставки: «Я вас понимаю...», «...это очень интересно» и т. д.).
Так, в одном из исследований по технике ведения профессиональных журналистских диалогов [Matarozzo, Wettman, Weins, 1963] было экспериментально доказано, что одобрительное и поощрительное «хмыканье» интервьюера увеличивает длину ответов респондента. При этом одобрение должно быть искренним, как показал опрос интервьюеров Института демоскопии Германии: «Лучшая уловка — это избегать всяких уловок: относиться к опрашиваемому с истинным человеколюбием, не с наигранным, а с подлинным интересом» [Ноэль, 1978]. Чтобы разговорить собеседника, можно сначала аналитику рассказать о себе, о работе, то есть поговорить самому.
Мы уже писали о профессиональной пригодности инженеров по знаниям и необходимости предварительного психологического тестирования при подготовке инженеров по знаниям. Здесь только приведем каталог свойств идеального интервьюера [Ноэль, 1978]. На наш взгляд, это вполне подходящий образец портрета инженера по знаниям перед серией свободных диалогов: «Он должен выглядеть здоровым, спокойным, уверенным, внушать доверие, быть искренним, веселым, проявлять интерес к беседе, быть опрятно одетым, ухоженным». Хороший аналитик может личным обаянием и умением скрыть изъяны подготовки. Блестящая краткая характеристика интервьюера приведена в той же работе — «общительный педант».
В свободном диалоге важно также выбрать правильный темп или ритм беседы: без больших пауз, так как эксперт может отвлечься, но и без гонки, иначе быстро утомляются оба участника и нарастает напряженность, кроме того, некоторые люди говорят и думают очень медленно. Умение чередовать разные темпы, напряжение и разрядку в беседе существенно влияет на результат.
Подготовка к диалогу так же, как и к другим активным методам извлечения знаний, включает составлен по плана проведения сеанса извлечения, в котором необходимо предусмотреть следующие стадии:
1. Начало беседы (знакомство, создание у эксперта «образа» аналитика, объяснение целей и задач работы).
2. Диалог но извлечению знаний.
3. Заключительная стадия (благодарность эксперту, подведение итогов, договор о последующих встречах).
Девизом для инженера но знаниям могут послужить взгляды одного из классиков отечественного литературоведения М. М. Бахтина [Бахтин, 1975]:
«Диалог — столкновение разных умов, разных истин, несходных культурных позиций, составляющих единый ум, единую истину, общую культуру». «Диалог предполагает:
• уникальность каждого партнера и их принципиальное равенство друг другу;
• различие и оригинальность их точек зрения;
• ориентацию каждого на понимание и на активную интерпретацию его точки зрения партнером;
• ожидание ответа и его предвосхищение в собственном высказывании;
• взаимную дополнительность позиций участников общения, соотнесение которых и является целью диалога».
Сравнительные характеристики активных индивидуальных методов извлечения знаний представлены в табл. 4.2.
Таблица 4.2.
- 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.