что такое интеллектуальные технологии на основе инженерии знаний

Полезное

Смотреть что такое «Инженерия знаний» в других словарях:

Инженерия знаний — научное направление, занимающееся разработкой языков и форм представления знаний, методов их наполнения и использования при решении тех или иных проблем, исследованием процедур проверки корректности знаний. Инженерия знаний разрабатывает такие… … Основы духовной культуры (энциклопедический словарь педагога)

Фрейм (инженерия знаний) — У этого термина существуют и другие значения, см. Фрейм. Фрейм (англ. frame «каркас» или «рамка») способ представления знаний в искусственном интеллекте, представляющий собой схему действий в реальной ситуации. Первоначально… … Википедия

Инженерия — Инженерное дело (инженерия) область человеческой интеллектуальной деятельности, дисциплина, профессия, задачей которой является применение достижений науки, техники, использование законов физики и природных ресурсов для решения конкретных… … Википедия

Инженерия производительности — (англ. Performance Engineering) часть системотехники, включающая в себя набор ролей, знаний, практик, инструментов и результатов и применяющаяся на каждом этапе Цикла разработки программного обеспечения с целью убедиться в том, что создаваемое,… … Википедия

Инженерия программного обеспечения — Новый Airbus A 380 использует довольно много ПО, чтобы создать современную кабину в самолете. Метод инженерии программного обеспечения позволил создать программное обеспечение самолёта, описываемое миллионами строк … Википедия

Представление знаний — Представление знаний вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике с подбором … Википедия

База знаний — (БЗ; англ. knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую… … Википедия

Продукционная модель представления знаний — В данной статье или разделе имеется список источников или внешних ссылок, но источники отдельных утверждений остаются неясными из за отсутствия сносок … Википедия

Логическая модель представления знаний — Логическая модель представления знаний модель в представлении знаний. Основная идея подхода при построении логических моделей представления знаний вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как… … Википедия

Социальная инженерия (безопасность) — Социальная инженерия это метод управления действиями человека без использования технических средств. Метод основан на использовании слабостей человеческого фактора и считается очень разрушительным. Зачастую социальную инженерию… … Википедия

Источник

Что такое интеллектуальные технологии на основе инженерии знаний

На высоком уровне, процесс инженерии знаний состоит из двух:

1. Извлечение знаний – преобразование «сырых знаний» в организованные.

2. Внедрение знаний – преобразование организованных знаний в реализованные.

История возникновения термина

Инженерия знаний тесно связана со всем процессом разработки интеллектуальных информационных систем в целом и экспертных систем (ЭС) в частности – от возникновения замысла до его реализации и совершенствования.

Базы знаний.

Представление знаний, их обработка и использование, рассматриваемое применительно к конкретной прикладной области, является предметом инженерии знаний. Коллекция совместно организованных знаний, относящихся к задачам, решаемым в системе искусственного интеллекта (ИИ), называется базой знаний (БЗ).

Задачи инженерии знаний.

Анализ предметной и проблемной областей.

При исследовании экономических систем и решаемых ими задач с целью формализации знаний в БЗ и работе необходимо учитывать специфику таких систем. Экономическим системам присуща динамичность функционирования, частая смена ситуаций, обновление больших массивов измерительных и других данных, характеризующих состояние объекта. Они часто функционируют в условиях полной определенности из-за действия случайных возмущающих факторов.

Приобретение знаний.

Классификация этапов обучения, соответствующих способностям компьютеров к формализации знаний:

А. Получение информации без логических выводов.

2. Ввод фактических данных.

Б. Получение извне информации, уже представленной в виде знаний.

1. Получение готового набора знаний, представленных во внутреннем формате.

2. Получение знаний, представленных во внутреннем формате, в режиме диалога.

3. Получение знаний, представленных во внешнем формате, и их понимание.

В. Обучение по примерам.

1. Параметрическое обучение.

2. Обучение на основе выводов по аналогии.

3. Обучение на основе выводов по индукции – эвристическое обучение.

Г. Приобретение знаний на метауровне.

В случае прикладных систем инженерии знаний необходимо преобразовать специальные знания из какой-либо области в машинный формат, но для этого нужен посредник, хорошо знающий как проблемную область, так и инженерию знаний. Таких посредников называют инженерами знаний (инженерами по знаниям).

Итак, инженер по знаниям – это специалист по искусственному интеллекту, проектирующий и создающий Экспертную систему или другую информационную систему.

Выявление источников знаний.

Инженер знаний работает с ним в режиме диалога или интервью и формирует необходимый объем знаний и сведений для работы с объектом. Возможно также использование опросников, которые затем соответствующим образом обрабатываются.

Табл.1 Методы извлечения знаний из предметного эксперта.

Наблюдение на рабочем месте

Наблюдать за экспертом, решающим реальные задачи на своем рабочем месте.

Выявить виды данных, знаний и процедур, необходимых для решения конкретных задач.

Попросить эксперта описать прототипную задачу для каждой категории возможных ответов.

Представить эксперту ряд реалистических задач для решения вслух с целью выявить логические основания конкретных шагов рассуждения.

Попросить эксперта предоставить вам несколько задач для решения и с использованием правил, выявленных во время интервью.

Попросить эксперта проверить работу системы и подвергнуть критике правила и структуру управления прототипной системой.

Предоставить примеры, решенные экспертом и прототипом системы, другим независимым экспертам для сравнения и оценки.

Знания об объекте можно формировать путем использования статистической обработки информации и информации о результатах имитационных экспериментов.

Другим важным источником знаний является Интернет. Помимо традиционного поиска необходимой информации и знаний в Интернет, в настоящее время в процесс поиска знаний вовлекаются интеллектуальные агенты.

Автоматизация процесса сбора знаний.

Представление знаний.

Важное место в системах управления знаниями занимает проблема представления знаний, являющаяся ключевой.

Существует также ряд общих для всех СПЗ проблем. К ним можно отнести,

в частности, проблемы:

• приобретения новых знаний и их взаимодействие с уже существующими;

• организации ассоциативных связей;

• выбора диапазона в размере элементов представления, связан­ной с тем, насколько «детально могут быть описаны объекты и события, и какая часть внешнего мира может быть представлена в конкретной системе»;

• неоднозначности и выбора семантических примитивов;

• модульности и понимания;

• явности знаний и доступности;

• выбора соотношения декларативной и процедурной составляющих представления, что влияет на экономичность системы, полноту, легкость кодировки и понимания.

Модели представления знаний.

Модели представления знаний можно условно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативная модель представления знаний основывается на предположении, что проблема представления некоей предметной области решается независимо от того, как эти знания потом будут использоваться. Поэтому модель как бы состоит из двух частей: статических описательных структур знаний и механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически независимого от их содержательного наполнения. При этом оказываются раздельными синтаксические и семантические аспекты знания, что является достоинством указанных форм представления из-за возможности достижения их определенной

В декларативных моделях не содержатся в явном виде описания выполняемых процедур. Эти модели представляют собой множество утверждений. Предметная область представляется в виде

синтаксического описания ее состояния.

Вывод решений основывается в основном на процедурах поиска в пространстве состояний.

При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода. Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий. При процедурном представлении знаний семантика непосредственно заложена в описание элементов базы знаний, за счет чего повышается эффективность поиска решений.

Выбор способа представления знаний.

Важным вопросом при создании БЗ является выбор способа представления знаний. Цель представления знаний — организация необходимой информации в такую форму, чтобы программа ИИ имела легкий доступ к ней для принятия решений, планирования, узнавания объектов и ситуаций, анализа сцен, вывода заключений и других когнитивных функций.

Основные типы моделей представления знаний применительно к процессу разработки БЗ:

При использовании логики предикатов первого порядка (дедуктивной логики) БЗ может рассматриваться как совокупность логических формул, которые обеспечивают частичное описание проблемной среды.

Семантические сети позволяют описывать свойства и отношения объектов событий, понятий, ситуаций или действий с помощью направленного графа, состоящего из вершин и помеченных ребер.

Фреймы представляют собой декларативно-процедурные структуры. Во многих фреймовых структурах возможна реализация наследственных отношений, при которых объекты могут наследовать атрибуты более абстрактных объектов. Такая форма организации знаний позволяет экономить объем памяти.

Продукционные модели (основанные на правилах вида Если-То) являются наиболее популярным способом представления знаний. При организации знаний с использованием продукционных моделей в БЗ содержатся правила продукций, а в БД содержится информация, которая отображает текущее состояние решаемой задачи. Инициализацию необходимого правила осуществляет блок управления.

Большие трудности возникают при создании моделей нечетких знаний.

Формализация таких знаний осуществляется на основе теории нечетких множеств. Развиваются также модели на основе искусственных нейронных сетей (ИНС), многоагентных систем, генетических алгоритмов и другие моделипредставления и обработки знаний.

Поиск и хранение знаний.

Корпоративная память хранит неоднородную информацию из различных и c точников и делает ее доступной пользователям для решения корпоративных задач.

Становится актуальной разработка модели представления знаний, которая обеспечивала бы автоматизированную обработку информации на c емантическом уровне в системах управления знаниями.

Большую популярность в последнее время приобретают онтологии.

Методы инженерии знаний

В области инженерии знаний было созданы различные средства и модели, позволяющие эффективно управлять знаниями и их представлением. Рассмотрим некоторые из них на нашей странице, посвященной методам инженерии знаний.

Ссылки по теме:

Книга «Управление знаниями корпорации и реинжиниринг бизнеса». Абдикеев Н.М., Киселев А.Д. Основными ресурсами развития компаний во все большей мере становятся люди и знания, которыми они обладают, интеллектуальный капитал и растущая профессиональная компетенция кадров. Сегодня требуются новые методы развития организации, основанные на стыке гуманитарного и инженерного подходов, что позволит получить синергетический эффект от их взаимодействия. Этот подход базируется на современных достижениях информационных технологий, а именно когнитивных технологиях развития организации. Актуально развитие симбиоза концепции управления знаниями, реинжиниринга, бизнес-процессов и когнитивной человеческой составляющей.

Сайт Новгородского Государственного Университета предоставляет статью на тему инженерии знаний. В статье представлен обзор некоторых теоретических аспектов получения знаний, рассматриваются практические методы получения знаний, а также информация о структурирование знаний.

Сайт Ульяновского Государственного Технического Университета. На странице представлены материалы по вопросу извлечения знаний. Приводится классификация некоторых методов извлечения знаний, а также их практическое применение.

На сайте выложена первая глава книги В. П. Баранчеева «Управление знаниями». В. П. Баранчеев – доктор экономических наук, профессор Государственного университета управления (Институт инноватики и логистики, кафедра инновационного менеджмента). В книге рассматриваются современные концепции управления знаниями, неформализованное и формализованное знание, а также базы знаний.

Сайт, посвященный базам данных. На странице вводятся понятия знаний, информации, управление знаниями, познание и т.д. Также описаны некоторые возможности баз знаний, а также рассказывается об их практическом применении и проблемах, связанных с их использованием. Каждому понятию отведена отдельная веб-страница.

В статье рассматриваются вопросы построения, структурирования, описания, классификации и использования онтологических баз знаний. Приведен обзор современных исследований, посвященных различным аспектам создания и использования онтологии. Пристальное внимание в работе уделено разграничению формальных и лингвистических онтологий. Также, предложена достаточно подробная методология построения ресурсов онтологического типа.

Статья, повященная семантическим сетям. Описывается история создания семантических сетей, а также принципы построения и классификация.

Статья о когнитивных картах. Приводится несколько примеров использования когнитивных карт.

Материал из википедии. Статья о семантических сетях.

Сайт научно-исследовательского центра. Можно найти пример визуализации биохимической и биологической онтологии.

В статье дается обзор исследований в области инженерии знаний, описываются принципы и методы, а также два подхода, сформированные в данной области. Ссылка на статью в формате pdf содержится на веб-странице.

Веб-сайт, посвященный инженерии знаний. На сайте можно увидеть новости, результаты научных исследований в виде статей, презентаций, видео.

Презентация. Введение в инженерию знаний. История и терминология.

Краткий обзор методов извлечения знаний.

Стратегия инженерии знаний. Автор статьи Jesu Valiant.

Источник

• ← чем закрыть зазор между ламинатом и входной дверью
• что такое желтое сердечко →