Классификация методов практического извлечения знаний. Кратко

Краткий ответ на экзаменационный вопрос по курсу СИИ — системы искусственного интеллекта (все вопросы).

В неявном виде предполагалось, что это некоторое взаимодействие инженера по знаниям и эксперта в форме непосредственного живого общения. Однако это не единственная форма извлечения знаний, хотя и довольно распространенная. В работах упоминается около 15 ручных (неавтоматизированных) методов извлечения и более 20 автоматизированных методов приобретения и формирования знаний.

Рисунок 4.1 иллюстрирует предлагаемую классификацию методов извлечения знаний, в которой используются наиболее употребительные термины, что позволит инженерам по знаниям в зависимости от конкретной задачи и ситуации выбрать подходящий метод.

Из предложенной схемы классификации видно, что основной принцип деления связан с источником знаний.

Кроме этого, предметные области можно разделить по критерию структурированности знаний. Под структурированностью будем понимать степень теоретического осмысления и выявление основных закономерностей и принципов, действующих в данной предметной области. И хотя ЭС традиционно применяются в слабо структурированных предметных областях, сейчас наблюдается тенденция расширения сферы внедрения экспертных систем.

По степени структурированности знаний предметные области могут быть:

• хорошо структурированными — с четкой аксиоматизацией, широким применением математического аппарата, устоявшейся терминологией;
• средне структурированными — с определившейся терминологией, развивающейся теорией, явными взаимосвязями между явлениями;
• слабо структурированными — с размытыми определениями, богатой эмпирикой, скрытыми взаимосвязями, с большим количеством «белых пятен».

Рекомендуемая литература: страница 100, Базы знаний интеллектуальный систем, Гаврилова Т.А.