Поленезависимость - одна из характерных профессиональных черт когнитивного стиля наиболее квалифицированных аналитиков. По некоторым данным, мужчины более поленезависимы, чем женщины.
Импульсивность - рефлективность (рефлексивность). Под импульсивностью понимается быстрое принятие решения (часто без достаточного обоснования), а под рефлексивностью - склонность к рассудительности. Рефлексивность, по экспериментальным данным, коррелирует со способностью к формированию понятий и продуктивностью стратегий решения логических задач. Таким образом, и аналитику, и эксперту желательно быть рефлексивными, хотя собственный стиль изменяется лишь частично и с большим напряжением.
Ригидность - гибкость. Этот фактор характеризует способность человека изменять установки и свою точку зрения в соответствии с изменяющейся ситуацией. Ригидные люди не склонны менять свои представления и структуру восприятия; гибкие, напротив, легко приспосабливаются к новой обстановке. Очевидно, что если эксперт еще может позволить себе ригидность (что характерно для долго работающих над одной проблемой специалистов, особенно старшего возраста), то аналитику эта характеристика когнитивного стиля явно противопоказана. Увеличение ригидности с возрастом отмечается многими психологами.
Когнитивная эквивалентность. Характеризует способность человека к различению понятий и разбиению их на классы и подклассы. Чем уже диапазон когнитивной эквивалентности, тем более тонкую классификацию способен провести индивид, тем большее количество признаков понятий он может выделить. Обычно у женщин диапазон когнитивной эквивалентности уже, чем у мужчин.
Психологические проблемы, рассмотренные в этой статье, далеко не исчерпывают всего комплекса теоретических и практических аспектов проблемы извлечения знаний. О других проблемах мы поговорим в следующих статьях этого цикла.
Приведенное выше разделение на этапы реализованы в среде KADS. В основе этого подхода лежит идея о том, что экспертная система является не контейнером, наполненным представленными экспертом знаниями, а "операционной моделью", которая демонстрирует некоторое нужное нам поведение в столкновении с явлениями реального мира. Приобретение знаний, таким образом, включает в себя не только извлечение специфических знаний о предметной области, но и интерпретацию извлеченных данных применительно к некоторой концептуальной оболочке и формализацию их таким способом, чтобы программа могла действительно использовать их в процессе работы.
В основу оболочки KADS положено пять базовых принципов.
(1) Использование множества моделей, позволяющее преодолеть сложность процессов инженерии знаний.
(2) Четырехуровневая структура для моделирования требуемой экспертности — набора качеств, лежащих в основе высокого уровня работы специалистов.
(3) Повторное использование родовых компонентов модели в качестве шаблонов, поддерживающих нисходящую стратегию приобретения знаний.
(4) Процесс дифференциации простых моделей в сложные.
(5) Важность преобразования моделей экспертности с сохранением структуры в процессе разработки и внедрения.
Первый из принципов, положенных в основу KADS, состоит в том, что оболочка должна содержать множество частных моделей, помогающих найти ответ на эти вопросы. Примерами таких моделей могут служить:
· организационная модель "социально-экономической среды", в которой должна функционировать система, например финансовые услуги, здравоохранение и т.п.;
· прикладная модель решаемой проблемы и выполняемой функции, например диагностика, планирование расписания работ и т.д.;
· модель задач, демонстрирующая, как должна выполняться специфицированная функция, для чего производится ее разбиение на отдельные задачи, например сбор данных о доходах, формирование гипотез о заболеваниях.
Описанные принципы построения оболочки системы приобретения знаний получили дальнейшее развитие в системе CommonKADS. Эта система поддержки инженерии знаний содержит редакторы каждого из перечисленных типов моделей и множество инструментальных средств и компонентов, облегчающих проектирование экспертной системы. Существенную помощь менеджеру проекта при планировании работ должна оказать модель жизненного цикла экспертной системы. В дополнение к тем моделям, которые входили в состав ранних версий оболочки KADS, в новую версию включено несколько новых, в частности модель агента, которая представляет саму экспертную систему, ее пользователей и подключенные вычислительные системы.
В рамках проекта KASTUS онтология и методология оболочки KADS была использована и при построении больших повторно используемых баз знаний. Наименование проекта KASTUS — сокращение от Knowledge about Complex Technical Systems for Multiple Use (знания многоразового применения о сложных технических системах). Цель проекта — создание системы знаний, которую можно было бы использовать в множестве разнообразных приложений.
Как правило, человек-эксперт знает о той предметной области, в которой он является специалистом, гораздо больше, чем может выразить на словах. Вряд ли можно добиться от него многого, задавая вопросы в общем виде, например: "Что вам известно об инфекционных заболеваниях крови?" Гораздо продуктивнее подход, реализованный в программе TEIRESIAS, который предполагает вовлечение эксперта в решение несложных репрезентативных задач из определенной предметной области и извлечение необходимых знаний в процессе такого решения.
Задавшись определенным набором базовых правил, представляющих прототип экспертной системы, TEIRESIAS решает в соответствии с этими правилами какую-нибудь из сформулированных репрезентативных проблем и предлагает эксперту критиковать результаты. В ответ эксперт должен сформулировать новые правила и откорректировать введенные ранее, а программа отслеживает внесенные изменения, анализирует их на предмет сохранения целостности и непротиворечивости всего набора правил, используя при этом модели правил. В процессе анализа используется обобщение правил различного вида.
Проект COMPASS можно считать одним из наиболее ярких примеров использования традиционной методики приобретения знаний, базирующейся на соответствующим образом организованном опросе экспертов. Такая методология "выросла" из предложенной Ньюэллом и Саймоном методики анализа протокола (protocol analysis). В этом разделе мы остановимся на проекте OPAL, в котором использована другая методика, отличающаяся от традиционной в двух важных аспектах.
· Эта методика ориентирована на частичную автоматизацию процесса извлечения знаний в ходе активного диалога интервьюируемого эксперта с программой.
· Методика приобретения знаний предполагает использование стратегии, направляемой знаниями о предметной области.
Мы уже рассматривали программу TEIRESIAS, в которой использовалось множество средств поиска ошибок в существующем наборе правил, редактирования и тестирования откорректированного набора правил. Но для построения начального набора правил или отслеживания изменений в них программа TEIRESIAS не использовала какие-либо знания о предметной области. Программа OPAL, напротив, пытается "вытянуть" из пользователя как можно больше деталей, касающихся представления знаний и их использования. OPAL не является программой общего назначения. Она разработана специально для диагностики онкологических заболеваний и предназначена для формирования правил принятия решений на основе полученных от эксперта знаний о планах лечения в том или ином случае.
Программа OPAL упрощает процесс извлечения знаний, предназначенных для использования в экспертной системе ONCOCIN. Последняя формирует план лечения больных онкозаболеваниями и заинтересована в использовании модели предметной области для получения знаний непосредственно от эксперта с помощью средств графического интерфейса. Понятие модель предметной области можно трактовать в терминах знаний различного вида, которыми обладает эксперт.
Независимо от того, о какой конкретной предметной области идет речь, игре в шахматы или медицинской диагностике, всегда существуют некоторые предварительные условия или предварительный опыт, которыми должен обладать субъект или техническая система, чтобы воспринимать знания об этой предметной области. Если речь идет об игре в шахматы, то по крайней мере нужно знать правила этой игры: как ходят фигуры, в чем цель игры и т.п. Применительно к медицинской диагностике нужно иметь представление о пациентах, заболеваниях, клинических тестах и т.п. Этот вид фоновых, или фундаментальных, знаний иногда в литературе по экспертным системам называют глубокими знаниями, противопоставляя их поверхностным знаниям, которые представляют собой хаотичный набор сведений о связях "стимул — реакция".
При разработке прототипа системы ONCOCIN одной из наиболее сложных оказалась именно проблема приобретения знаний. Ввод информации, необходимой для создания протоколов лечения рака лимфатических узлов, занял около двух лет и отнял у экспертов около 800 часов рабочего времени. Формирование последующих наборов протоколов в процессе развития системы занимало, как правило, несколько месяцев. При этом было отмечено, что эффективность процесса приобретения знаний системой в решающей степени зависит от того, насколько успешно инженер по знаниям справляется с ролью переводчика в процессе передачи знаний от экспертов программе. Желание избавиться от этой зависимости и вдохновило разработчиков на создание программы OPAL, которая помогла бы автоматизировать процесс приобретения знаний.