Визуальное структурирование

Визуальные методы спецификации и проектирования баз знаний и разра­ботка концептуальных структур являются достаточно эффективным инстру­ментом познания [Jonassen, 1993]. Использование методов инженерии зна­ний в качестве дидактических инструментов и формализмов представления знаний способствует более быстрому и более полному пониманию структуры знаний данной предметной области, что особенно ценно для новичков на стадии изучения особенностей профессиональной деятельности.

В разд. 2.7.7 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) являются возможной формой представления. Это означает, что сам процесс построения семантических сетей помогает осознавать познаватель­ные структуры.

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 (рис. 2.25). Поэтому разработка семантических сетей подразумевает анализ структурных взаимодействии между отдельными по­нятиями предметной области.

Рис. 2.25. Пример семантической сети

Нами разработано несколько версий АРМа (Автоматизированное Рабочее Место) инженера по знаниям KEW (Knowledge Engineering Workbench) [Гаврилова, 1995, Гаврилова, Воинов, 1995—1997], которые наряду с такими программами, как SemNet [Fisher, 1992], Learning Tool [Kozma, 1987], TextVision [Kommers, 1989] или Inspiration, дают возможность ученикам, экспертам или аналитикам связать между собой изучаемые ими понятия в многомерные сети представлений и описать природу связей между всеми входящими в сеть понятиями.

Одна из версий KEW, созданная совместно с А. В. Воиновым, получила первую премию на выставке программных систем IV Национальной конфе­ренции по искусственному интеллекту в 1994 году в разделе программных инструментариев разработки интеллектуальных систем. KEW демонстрирует жизнеспособность технологии автоматизированного проектирования интел6лектуальных систем (АПРИС) или CAKE (Computer Aided Knowledge Engineering), впервые описанной в работе [Гаврилова, 1992]. Последняя вер­сия САКЕ-2 создана Т. Е. Гелеверей и успешно применяется на практике (www.csa.ru/ailab).

KEW предназначен для интеллектуальной поддержки деятельности инжене­ра по знаниям на протяжении всего жизненного цикла разработки экспертной системы, включая стадии — идентификации проблемы, получения зна­ний, структурирования знаний, формализации, программной реализации, тестирования.

Центральным блоком KEW является графический структуризатор знаний, который поддерживает последовательную графическую реализацию ОСА (см. разд. 2.6.2) и автоматическую компиляцию БЗ из графической специ­фикации.

Интерфейс KEW состоит из трех основных частей (рис. 2.26):

Ø панель концептуальной структуры;

Ø панель гипертекста;

Ø панель функциональной структуры.

Панель концептуальной структуры предназначена для графического струк­турирования знаний. Она позволяет определить понятия и обозначить связи между ними в форме концептуальной структуры Sk

Рис. 2.26. Интерфейс АРМ инженера по знаниям.

В панель гипертекста можно поместить любой комментарий, связанный с объектом, определенным на панели концептуальной структуры понятий.

Основное назначение панели функциональной структуры S_f — представить наглядно в форме строк таблицы причинно-следственные и другие функ­циональные взаимосвязи между понятиями концептуальной структуры, на основании которых эксперт принимает решения. Столбцы таблицы форми­руются простейшей операцией drag-and-drop из понятий на панели концеп­туальной структуры.

После того как модели S_k и S_f созданы, KEW автоматически компилирует базу знаний на Прологе из созданной графической спецификации и моде­лирует работу экспертной системы. Это удобно для быстрого наглядного прототипирования ЭС и для отладки БЗ совместно с экспертом.