Приобретение и формализация знаний.

Лекция 7. Манипулирование знаниями.

Манипулирование знаниями подразумевает реализацию определенных операций (действий) со знаниями, руководствуясь при этом соображениями целесообразности. В настоящее время при манипулировании знаниями, главным образом, используют следующие операции [1].

Приобретение и формализация знаний.

Приобретение и формализация знаний – это манипуляция, состоящая из выполнения следующих трех последовательных операций: извлечения знаний из источников, их преобразования к необходимой форме и переноса в базу знаний. Источниками знаний служат некоторые объективизированные знания, представленные в форме, доступной пользователю, как, например, книги, документы или другие базы знаний. Помимо этого, знания могут исходить от экспертов или добываться эмпирическим путем (т.е. посредством опытных наблюдений), обозначая каналы поступления субъективного знания.

Последнее обстоятельство для ИИ-систем достаточно важно, т.к., если ввод в базу знаний объективизированных знаний не приводит к особым затруднениям, то извлечение и ввод субъективных знаний могут создавать определенные проблемы совместимости, поскольку формы репрезентации знаний у пользователя и эксперта могут отличаться. Разрешение подобных проблем обычно происходит в версии языка Пролог, в рамках которого формализуется способ преобразования двух языков с разными структурами, например, в виде грамматики определенных предложений (ГОП), как это сделали Ф. Перейра и д. Уоррен (1980, [2]).

С другой стороны, формы репрезентации знаний в структурах когнитивной психологии строятся с помощью понятий, которые можно представлять, либо, перечисляя элементы, образующие данный класс понятий; либо с помощью базового прототипа, обозначающего типичные свойства элементов этого класса; либо по характерным признакам рассматриваемого понятия. Далее, задавая отношения между понятиями, формируются суждения, из которых строятся умозаключения, причем, эти отношения также репрезентативны. Как правило, отношения между понятиями задают процедурным способом, а структурные отношения между элементами понятия обычно выражают декларативно. Поэтому уже на уровне моделей репрезентации знаний в их формализации одновременно задействованы два вида описания и эта конфигурация, так или иначе, транслируется на уровень приобретения знаний, что, естественно, должно отражаться на его структуре. На практике именно так и происходит, например, в когнитивной модели Андерсона [3], в которой декларативная информация реализуется в рамках семантической сети, процедурная – посредством продукционной системы, а процедура согласования описаний строится с помощью механизма компиляции знаний.

Обратим внимание, что современные ИИ-концепции в области когнитивных процессов, во многом, опираются на данные когнитивной психологии и педагогики. Действительно, процедура приобретения знаний, описанная выше, в учебном процессе используется, например, при организации самостоятельной работы учащихся, включающей работу с учебником (источником знаний), осмысление изученного материала (формализация знаний) и его усвоение (перенос в базу знаний). Точно также, при классно-урочном обучении источником информации во время урока является учитель, формализация материала происходит в головах учеников и их школьных тетрадях, а перенос в базу знаний – в процессе усвоения данного учебного материала в рамках домашних и контрольных работ, устного опроса, тестирования и т.п. Отметим, что учитель в этом случае служит источником как объективизированной информации (закрепленной в учебной программе и соответствующих учебниках), так и субъективной информации, связанной с педагогическим мастерством учителя при подаче и объяснении учебного материала.

Таким образом, современные когнитивные ИИ-стратегии носят антропоморфный характер и при этом невольно на ум приходит цитата из Ветхого Завета: «И сотворил Бог человека по образу Своему, по образу Божию сотворил его» (Бытие, 1.27). Правда, при этом следует иметь в виду, что кибернетический метод, дающий описание и управление процессами в педагогике и психологии в своих моделях, так или иначе, опирается на опытные данные в этих дисциплинах и, вообще говоря, эта ситуация характерна для нелинейных процессов в открытых системах.