С применением ЭВМ

1.1. Приобретение знаний (machine learning) – база знаний (БЗ) наполняется экспертом, без привлечения инженера по знаниям. Используется специализированное ПО.

1.2. Формирование знаний (data mining / knowledge discovery) – процесс анализа данных, выявление скрытых закономерностей, использование специального математического аппарата и программных средств.

2. Извлечение знаний – процесс переноса компетентности эксперта через инженера по знаниям в БЗ. Инженер воссоздает модель предметной области, которой пользуется эксперт при принятии решений.

2.1. Текстологические – извлечении знаний из документов, учебников и специализированной литературы.

2.2. Коммуникативные – методы и процедуры контакта инженера по знаниям с экспертом.

2.2.1. Пассивные (наблюдение, протокол «мысли вслух», лекции) – ведущая роль у эксперта, а инженер по знаниям протоколирует его рассуждения во время реальной работы по принятию решений, или записывает что эксперт считает важным.

2.2.2. Активные – инициатива у инженера по знаниям, который контактирует с экспертом различными способами – в играх диалогах, беседах за круглым столом и т.д.

· Групповые – мозговой штурм, круглый стол, ролевые игры;

· Индивидуальные – анкетирование, интервью, диалог, экспертные игры.

Поколения систем приобретения знаний:

1. Средства наполнения пустых ЭС (сер. 80-х) – БЗ, из которых удалены знания – планировалось снизить время разработки, через взаимодействие эксперта с системой представления знаний.

Недостатки:

· слабо проработаны методы извлечения и структурирования знаний;

· жесткость модели представления знаний, встроенной в систему приобретения знаний, и связанной с программной реализацией;

· ограничения на предметную область.

Алгоритм создания:

1. создание конкретной ЭС;

2. опустошение БЗ;

3. разработка системы приобретения знаний для наполняемой БЗ;

4. формирование новой БЗ для другой ЭС.

2. KADS (Knowledge Acquisition and Documentation Structuring) – в основе лежит понятие интерпретационной модели, позволяющей рассматривать процессы извлечения, структурирования, формализации знаний как интерпретацию лингвистических знаний в другие представления и структуры.

Методология KADS (по уровням анализа):

· пространство анализа:

o лингвистические данные – идентификация;

o концептуальная модель – концуптуальный уровень.

· пространство проектирования:

o модель проектирования – гносеологический уровень;

o детальная модель проектирования – логический уровень;

o коды – уровень анализа выполнения.