БАЗЫ ЗНАНИЙ

 

В развитии информационного обеспечения автоматизированных информационных технологий управления экономической деятельностью наибольший интерес представляют применения в области искусственного интеллекта. Одной из форм реализации достижений в этой области является создание экспертных систем — специальных компьютерных систем, базирующихся на системном аккумулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвалифицированных специалистов - экспертов. В экспертной системе используется база знаний, в которой представляются знания о конкретной предметной области.

База знаний - это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области.

Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной области становятся явными и отделяются от других типов знаний, например общих знаний. Базы знаний позволяют выполнять рассуждения не только и не столько на основе формальной (математической) логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т.е. они приближены к человеческой логике.

Разработки в области искусственного интеллекта имеют целью использование больших объемов высококачественных специальных знаний о некоторой узкой предметной области для решения сложных, неординарных задач.

Рис. 3.13. Основные свойства базы знаний

База знаний является основой экспертной системы[3], она накапливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения задач, и организованы так, чтобы упростить принятие решений. База знаний, обусловливающая компетентность экспертной системы, воплощает в себе знания специалистов учреждения, отдела, опыт группы специалистов и представляет собой институциональные знания (свод квалифицированных, обновляющихся стратегий, методов, решений) (рис. 3.13).

Знания и правила работы можно рассматривать в различных аспектах:

• глубинные и поверхностные;

• качественные и количественные;

• приближенные (неопределенные) и точные (определенные);

• конкретные и общие;

• описательные и предписывающие.

Содержание базы знаний может быть применено пользователем для получения эффективных управленческих решений. На рис. 3.14 показана структура базы знаний и ее функционирование.

Рис. 3.14. Технология использования базы знаний

Эксперт — это специалист, умеющий находить эффективные решения в конкретной предметной области.

Блок приобретения знаний отражает накопление базы знаний, этап модификаций знаний и данных. База знаний отражает возможность использования высококачественного опыта на уровне мышления квалифицированных специалистов, что делает экспертную систему рентабельной в соответствии с нуждами бизнеса и заказчика.

Блок логических выводов, осуществляя сопоставление правил с фактами, порождает цепочки выводов. При работе с ненадежными данными формируются нечеткая логика, слабые коэффициенты уверенности, низкая степень меры доверия и т. д.

Блок объяснений отражает в технологии использования базы знаний пользователем последовательность шагов, которые привели к тому или иному выводу с возможностью ответа на вопрос «почему».

К настоящему времени распространение баз знаний в значительной степени определяется темпом накопления профессиональных знаний.

Та область профессиональной человеческой деятельности, которая пока поддается формализации, а значит, и автоматизации на базе ЭВМ, — это небольшая часть накопленных человеком знаний.

В составе накопленных знаний огромный слой составляют индивидуально накапливаемые неотчуждаемые знания. Меньший объем составляют знания, которые доступны для традиционной передачи. И, наконец, едва различимые в общем объеме всех остальных знаний — это формализованные знания.

Структуризация или формализация знаний основана на различных способах представления знаний. В современных системах самый популярный способ использует факты и правила. Они обеспечивают естественный способ описания процессов в некоторой предметной области.

Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, указаний, стратегий. Они подходят в тех случаях, когда предметные знания возникают из опытных (эмпирических) ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной области. Правила чаще всего выражаются в виде утверждений типа: Если... то....

Описание предметной области в базе знаний предполагает разработку способов представления и организации знаний, методов формулирования, переформирования и решения задач. Понятия (объекты) предметной области представляются с помощью символов. Например, для банковской системы это могут быть: клиент, фондовый инструмент, операция, задача и т.д. Между символьными понятиями определяются отношения, применяются различные стратегии (логические или полученные в результате опыта) для манипулирования понятиями. Представление знаний, их структуризация предполагает выбор понятий, сложных, неординарных задач. Поэтому и правила в базе знаний бывают либо сложными, либо множественными и объемными.

Развитие концепции баз знаний связано с исследованиями и достижениями в области систем искусственного интеллекта. Области применения баз знаний и систем на их основе расширяются. Создается целый спектр баз знаний — от небольших по объему для портативных систем до мощных, предназначенных для профессионалов, эксплуатирующих сложные и дорогие АРМ. Очень большие базы знаний хранятся в централизованных хранилищах, доступ к которым осуществляется через сети пользователями различных систем, уровней, масштабов и т.д. Успехи в разработке баз знаний сделают их доступными для массового пользователя, что будет способствовать их появлению как актуального коммерческого продукта.