4.2.3. Активные групповые методы
К групповым методам извлечения знаний относятся ролевые игры, дискуссии за «круглым столом» с участием нескольких экспертов и «мозговые штурмы». Основное достоинство групповых методов — это возможность одновременного «поглощения» знаний от нескольких экспертов, взаимодействие которых вносит в этот процесс элемент принципиальной новизны от наложения разных взглядов и позиций.
Поскольку эти методы менее популярны, чем индивидуальные (что связано со сложностью организации), попытаемся описать их подробно.
«Круглый стол»
Метод круглого стола (термин заимствован из журналистики) предусматривает обсуждение какой-либо проблемы из выбранной предметной области, в котором принимают участие с равными правами несколько экспертов. Обычно вначале участники высказываются в определенном порядке, а затем переходят к живой свободной дискуссии. Число участников дискуссии колеблется от трех до пяти—семи.
Большинство общих рекомендаций по извлечению знаний, предложенных ранее, применимо и к данному методу. Однако существует и специфика, связанная с поведением человека в группе.
Во-первых, от инженера по знаниям подготовка «круглого стола» потребует дополнительных усилий: как организационных (место, время, обстановка, минеральная вода, чай, кворум и т. д.), так и психологических (умение вставлять уместные реплики, чувство юмора, память на имена и отчества, способность гасить конфликтные ситуации и т. д.).
Во-вторых, большинство участников будет говорить под воздействием «эффекта фасада» совсем не то, что они сказали бы в другой обстановке, то есть желание произвести впечатление на других экспертов будет существенно «подсвечивать» их высказывания. Этот эффект часто наблюдается на защитах диссертаций. Члены ученого совета спрашивают обычно не то, что им действительно интересно, а то, что демонстрирует их собственную компетентность.
Ход беседы за круглым столом удобно записывать на магнитофон, а при расшифровке и анализе результатов учитывать этот эффект, а также взаимные отношения участников.
Задача дискуссии — коллективно, с разных точек зрения, под разными углами исследовать спорные гипотезы предметной области. Обычно эмпирические области богаты таким дискуссионным материалом. Для остроты на «круглый стол» приглашают представителей разных научных направлений и разных поколений, это также уменьшает опасность получения односторонних однобоких знаний. Обмен мнениями по научным вопросам имеет давнюю традицию в истории человечества (античная Греция, Индия). До наших дней дошли литературные памятники обсуждения спорных вопросов (например, Протагор «Искусство спорить», работы софистов), послужившие первоосновой диалектики — науки вести беседу, спорить, развивать теорию. В самом слове дискуссия (от лат. discussio — исследование) содержится указание на то, что это метод научного познания, а не просто споры (для сравнения, полемика — от греч. polemikos — воинственный, враждебный).
Несколько практических советов по процедурным вопросам «круглого стола» из работы [Соколов, 1980]. Перед началом дискуссии ведущему полезно:
• убедиться, что все правильно понимают задачу (то есть происходит сеанс извлечения знаний);
• установить регламент;
• четко сформулировать тему.
По ходу дискуссии важно проследить, чтобы слишком эмоциональные и разговорчивые эксперты не подменили тему и чтобы критика позиций друг друга была обоснованной.
Научная плодотворность дискуссий делает этот метод привлекательным и для самих экспертов, особенно для тех, кто знает меньше. Это заметил еще Эпикур: «При философской дискуссии больше выигрывает побежденный — в том отношении, что он умножает знания» [Материалисты, 1955]. Хорошим напутствием для проведения «круглого стола» служат слова П. Л. Капицы: «Когда в какой-либо науке нет противоположных взглядов, нет борьбы, то эта наука идет по пути к кладбищу, она идет хоронить себя» [Капица, 1967].
«Мозговой штурм»
Активные групповые методы обычно используются в качестве острой приправы при извлечении знаний, сами по себе они не могут служить источником более или менее полного знания. Их применяют как дополнительные к традиционным индивидуальным методам (наблюдения, интервью и т. д.), для активизации мышления и поведения экспертов.
«Мозговой штурм» или «мозговая атака» — один из наиболее распространенных методов раскрепощения и активизации творческого мышления. Другие методы (метод фокальных объектов, синектика, метод контрольных вопросов [Шепотов, Шмаков, Крикун, 1985]) применяются гораздо реже из-за меньшей эффективности.
Впервые этот метод был использован в 1939 г. в США А. Осборном как способ получения новых идей в условиях запрещения критики. Замечено, что боязнь критики мешает творческому мышлению, поэтому основная идея штурма — это отделение процедуры генерирования идей в замкнутой группе специалистов от процесса анализа и оценки высказанных идей.
Как правило, штурм длится недолго (около 40 минут). Участникам (до 10 человек) предлагается высказывать любые идеи (шутливые, фантастические, ошибочные) на заданную тему (критика запрещена). Обычно высказывается более 50 идей. Регламент до 2 минут на выступление. Самый интересный момент штурма — это наступление пика (ажиотажа), когда идеи начинают «фонтанировать», то есть происходит непроизвольная генерация гипотез участниками. Этот пик имеет теоретическое обоснование в работах выдающегося швейцарского психолога и психиатра 3. Фрейда о бессознательном. При последующем анализе всего лишь 10-15 % идей оказываются разумными, но среди них бывают весьма оригинальные. Оценивает результаты обычно группа экспертов, не участвовавшая в генерации.
Ведущий «мозгового штурма» — инженер по знаниям — должен свободно владеть аудиторией, подобрать активную группу экспертов — «генераторов», не зажимать плохие идеи — они могут служить катализаторами хороших. Искусство ведущего — это искусство задавать вопросы аудитории, «подогревая» генерацию. Вопросы служат «крючком» [Шепотов, Шмаков, Крикун, 1985], которым извлекаются идеи. Вопросы также могут останавливать многословных экспертов и служить способом развития идей других.
Основной девиз штурма — «чем больше идей, тем лучше». Фиксация хода сеанса — традиционная (протокол или магнитофон).
Достоинства и недостатки активных групповых методов извлечения знаний представлены в табл. 4.3.
Таблица 4.3.
Сравнение активных групповых методов извлечения знаний
Активный группово метод извлечения знаний
| «Круглый стол»
| «Мозговой штурм»
|
Достоинства | Позволяет получить более объективные фрагменты знаний Оживляет процедуру извлечения Позволяет участникам обмениваться знаниями
| Позволяет выявлятьглубинные пласты знаний (на уровне бессознательного) Активизирует экспертов Позволяет получать новое знание (гипотезы)
|
Недостатки | Требует больших организационных затрат Отличается сложностью проведения | Возможен только для новых интересных исследовательских проблем Не всегда эффективны (довольно низкий процент продуктивных идей) |
Требования к эксперту (тип и качества) | Собеседник или мыслитель (искусство полемики) | Мыслитель (креативность, то есть способность к творчеству) |
Требования к инженеру по знаниям (тип и качества) | Собеседник (дипломатические способности) | Собеседник или мыслитель (быстрая реакция и чувство юмора) |
Характеристика предметной области | Слабо структурированные и слабо документированные с наличием спорных проблем | Слабо структурированные и слабо документированные с наличием перспективных «белых пятен» |
Экспертные игры
Игрой называют такой вид человеческой деятельности, который отражает (воссоздает) другие ее виды [Комаров, 1989]. При этом для игры характерны одновременно условность и серьезность.
Понятие экспертной игры или игры с экспертами в целях извлечения знаний восходит к трем источникам — это деловые игры, широко используемые при подготовке специалистов и моделировании [Борисова, Соловьева и др., 1988; Бурков, 1980; Комаров, 1989]; диагностические игры, описанные в работах [Алексеевская, Недоступ, 1988; Гельфанд, Розенфельд, Шифрин, 1988], и компьютерные игры, все чаще применяемые в обучении [Пажитнов, 1987].
В настоящее время в психолого-педагогических науках нет развитой теоретической концепции деловых игр и других игровых методов обучения. Тем не менее на практике эти игры широко используются. Под деловой игрой чаще всего понимают эксперимент, где участникам предлагается производственная ситуация, а они на основе своего жизненного опыта, своих общих и специальных знаний и представлений принимают решения [Бурков, 1980]. Решения анализируются, и вскрываются закономерности мышления участников эксперимента. Именно эта анализирующая часть деловой игры полезна для получения знаний. И если участниками такой игры становятся эксперты, то игра из деловой превращается в экспертную. Из трех основных типов деловых игр (учебных, планово-производственных и исследовательских) к экспертам ближе всего исследовательские, которые используются для анализа систем, проверки правил принятия решений.
Диагностическая игра — это та же деловая игра, но применяемая конкретно для диагностики методов принятия решения в медицине (диагностика методов диагностики). Эти игры возникли при исследовании способов передачи опыта от опытных врачей новичкам. В нашем понимании диагностическая игра — это игра, безусловно, экспертная без всяких оговорок, только с жестко закрепленной предметной областью — медициной.
Плодотворность моделирования реальных ситуаций в играх подтверждается сегодня практически во всех областях науки и техники. Они развивают логическое мышление, умение быстро принимать решения, вызывают интерес у экспертов.
В соответствии с классификацией, введенной в п. 4.1, будем разделять экспертные игры на:
• индивидуальные;
• групповые.
Кроме этого (рис. 4.5), продолжим и разовьем эту классификацию введением других критериев:
• использование специального оборудования;
• применение вычислительной техники.
Рис. 4.5. Классификация экспертных игр
Игры с экспертом
В этом случае с экспертом играет инженер по знаниям, который берет на себя какую-нибудь роль в моделируемой ситуации. Например, одному из авторов часто приходилось разыгрывать с экспертом игру «Учитель и ученик», в которой инженер по знаниям берет на себя роль ученика и на глазах, у эксперта выполняет его работу (например, пишет психодиагностическое заключение), а эксперт поправляет ошибки «ученика». Эта игра — удобный способ разговорить застенчивого эксперта.
Пример 4.2
Другая игра (заимствована из работы [Гельфанд, Розенфельд, Шифрин, 1988]) заставляет инженера по знаниям взять на себя роль врача, который знает хорошо больного, а эксперт играет роль консультанта. Консультант задает вопросы и делает прогноз о целесообразности применения того или иного вида лечения (в описанной игре это был прогноз целесообразности электростимульной терапии при сердечной аритмии). Игра «двух врачей» позволила выявить, что эксперту понадобилось всего 30 вопросов для успешного прогноза, в то время как первоначальный вариант вопросника, составленный медиками для той же цели, содержал 170 вопросов.
Пример 4.3
Сначала эксперта просят написать обоснование для собственного прогноза. Например, почему он считает, что язва у больного X заживает. Накапливается несколько таких обоснований [Гельфанд, Розенфельд, Шифрин, 1988], а через некоторое время эксперту зачитывают только его обоснование и просят сделать прогноз. Как правило, этого он сделать не может, то есть обоснование (или его знания) было непрлным. Эксперт дополняет обоснование, тем самым выявляются скрытые (для самого эксперта) пласты знаний. Так, в играх «Обоснование прогноза рецидива язвенного кровотечения» удалось выявить, что значимыми для прогноза являются всего три правила. Причем два правила входили в традиционно-диагностический вопросник, а третье было сформулировано во время игры.
Пример 4.4
Игра «фокусировка на контексте»: эксперт играет роль ЭС, а инженер по знаниям — роль пользователя. Разыгрывается ситуация консультации. Первые вопросы эксперта выявляют наиболее значимые понятия, самые важные аспекты проблемы. Роль пользователя может взять на себя и другой эксперт [Rabbits, Wright, 1987].
Основные советы инженеру по знаниям по проведению индивидуальных игр:
• играйте смелее, придумывайте игры сами;
• не навязывайте игру эксперту, если он не расположен;
• в игре «не давите» на эксперта, не забывайте цели игры;
• играйте весело, нешаблонно;
• не забывайте о времени и о том, что игра утомительна для эксперта.
Ролевые игры в группе
Групповые игры предусматривают участие в игре нескольких экспертов. К такой игре обычно заранее составляется сценарий, распределяются роли, к каждой роли готовится портрет-описание (лучше с девизом) и разрабатывается система оценивания игроков [Борисова, Соловьева и др., 1988].
Существует несколько способов проведения ролевых игр. В одних играх игроки могут придумать себе новые имена и играть под ними. В других все игроки переходят на «ты». В третьих роли выбирают игроки, в четвертых роли вытягивают по жребию. Роль — это комплекс образцов поведения. Роль связана с другими ролями. «Короля играет свита». Поскольку в нашем случае режиссером и сценаристом игры является инженер по знаниям, то ему и предоставляется полная свобода в выборе формы проведения игры.
Пример 4.5
Так, в работе [Лазарева, Пашинин, 1987] описана игра «План», предназначенная для извлечения знаний из специалистов предприятия, разрабатывающих производственные планы выпуска для цехов и принимающих различные решения по управлению производством.
В игре экспертов разбили на три игровые Группы: ЛПР^ — группа планирования; ЛПР2 — группа менеджеров; Э — группа экспертизы по оцениванию действия ЛПР, и ЛПР2. Группам ЛПР, и ЛПР2 задавались различные производственные ситуации и тщательно протоколировались их споры, рассуждения, аргументы по принятии решений. В результате игры был создан прототип базы знаний экспертной системы планирования.
Обычно в игре принимает участие от трех до шести экспертов, если их больше, то можно разбить всех на несколько конкурирующих игровых бригад. Элемент состязательности оживляет игру. Например, чей диагноз окажется ближе к истинному, чей план рациональнее использует ресурсы, кто быстрее определит причину неисправности в техническом блоке.
Создание игровой обстановки потребует немало фантазии и творческой выдумки от инженера по знаниям. Ролевая игра, как правило, требует некоторых простейших заготовок (например, табличек «Директор», «Бухгалтерия», «Плановый отдел», специально напечатанных инструкций с правилами игры). Но главное, конечно, чтобы эксперты в игре действительно «заиграли», раскрепостились и «раскрыли свои карты».
Игры с тренажерами
Игры с тренажерами в значительной степени ближе не к играм, а к имитационным упражнениям в ситуации, приближенной к действительности. Наличие тренажера позволяет воссоздать почти производственную ситуацию и понаблюдать за экспертом. Тренажеры широко применяют для обучения (например, летчиков или операторов атомных станций). Очевидно, что применение тренажеров для извлечения знаний позволит зафиксировать фрагменты «летучих» знаний, возникающих во время и на месте реальных ситуаций и выпадающих из памяти при выходе за пределы ситуации.
Компьютерные экспертные игры
Идея использовать компьютеры в деловых играх известна давно. Но только когда компьютерные игры взяли в плен практически всех пользователей персональных ЭВМ от мала до велика, стала очевидной особая притягательность такого рода игр.
Традиционная современная классификация компьютерных игр из журнала GAME.EXE:
• Action/Arcade games (экшн/аркады). Игры-действия. Требуют хорошего глазомера и быстрой реакции.
• Simulation games (симуляторы). Базируются на моделировании реальной действительности и отработки практических навыков, например в вождении автомобиля, пассажирского самолета, поезда, авиадиспетчера и даже симуляторы рыбной ловли. Также популярны спортивные симуляторы — теннис, бокс и др.
• 3D Action games («стрелялки»). То же, что и экшн, но с активным использованием трехмерной графики.
• Strategy games (стратегические игры). Требуют стратегического планирования и ответственности при принятии решений, например развитие цивилизаций, соперничество миров, экономическая борьба. Особый класс стратегических игр — wargames (военные игры). В последнее время упор в 3D Action делается на многопользовательский режим (игру по сети).
• Puzzles (настольные игры-головоломки). Компьютерные реализации различных логических игр.
• Adventure/Quest (приключенческие игры). Обычно обладают разветвленным сценарием, красивой графикой и звуком. Управляя одним или несколькими персонажами, игрок должен правильно вести диалоги, разгадывать множество загадок и головоломок, замечать и правильно использовать предметы, спрятанные в игре.
• Role-playing games RPG (ролевые игры). Распространенный жанр, берущий свое начало в старых английских настольных играх. Существует один или несколько персонажей, обладающих индивидуальными способностями и характеристиками. Им приходится сражаться с врагами, решать загадки. По мере выполнения этих задач, у героев накапливается опыт, и по достижении определенного значения их характеристики улучшаются...
Следует отметить, что многие игры могут быть отнесены сразу к нескольким классам, и в целом, эту классификацию нельзя считать строгой. Игры иногда полезны для развлечения экспертов перед сеансом извлечения знаний. Кроме того, очевидно, что экспертные игры, сочетая элементы перечисленных выше классов, могут успешно применяться для непосредственного извлечения знаний. Однако разработка и программная реализация такой игры потребуют существенных вложений временных и денежных ресурсов.
Пример 4.6
Одна из первых отечественных экспертных компьютерных игр описана в работе [Гинкул, 1989]. Основной принцип игры «Зоосад» состоит в создании игровой ситуации при организации диалога с экспертом. При этом задача извлечения знаний маскируется нацеленностью на решение чисто игровой задачи: необходимо определить содержимое «черного ящика», в котором находится некое животное, при этом надо набрать наибольшее количество очков, не истратив выделенного ресурса денег. В ходе игры эксперт делает ставки на различные гипотезы, указывая при этом, какими признаками обладает то или иное животное. После каждого ответа он получает необходимую информацию о результатах. По ходу игры невидимо для эксперта формируются правила, отражающие знания эксперта на основании сделанных им ходов. В данной игре — это знания о том, какими признаками обладают те или иные животные. Таким образом, выявляется алфавит значимых признаков для диагностики и классификации животных.
Сравнительные характеристики экспертных игр приведены в табл. 4.4.
Таблица 4.4.
Сравнительные характеристики экспертных игр
Экспертные игры | Индивидуальные
| Групповые
| Компьютерные
|
Достоинства
| Дают возможность сравнительно быстро получить качественную картину принятия решения
Позволяют выяснить, какую информацию и как использует эксперт
| Реалистично воссоздают атмосферу конкретной задачи
Раскрепощают экспертов
«Групповые» знания более объективны
Выявляют логику и аргументацию экспертов | Вызывают интерес у эксперта
Привлекают дизайном и динамикой
|
Недостатки
| Отсутствие методик стандартного набора игр
Высокие профессиональные требования к аналитику | Требует от аналитика знания основ игротехники
Сложность создания игр для конкретных предметных областей | Сложность и высокая цена создания специализированных игр в конкретной ПО
|
Требования к эксперту (тип и качества)
| Собеседник или практик (раскованность и актерское мастерство)
| То же
| Практик без психологического барьера к ЭВМ
|
Требования к аналитику (тип и качества) | Собеседник (режиссерские способности + умение создавать сценарии + актерское мастерство | Собеседник (способность к ведению конферанса + режиссерские способности + сценарист + актерское мастерство) | Мыслитель (контакт с программистом)
|
Требования к предметной области
| Средне и слабо структурированные и слабо документированные | То же
| То же
|
- 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.