Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Современное состояние и проблемы разработки экспертных систем поддержки принятия решений 9
1.1 Современное состояние экспертных систем 9
1.2 Уровни знаний и их связь с этапами разработки экспертных систем 12
1.3 Проблемы инженерии знаний 16
1.4 Краткие выводы к главе 1 39
Глава 2 Методологические и теоретические основы проектирования моделей предметных областей для экспертных систем поддержки принятия решений 42
2.1 Ситуационная абстракция и ее свойства 42
2.2 Семиотический подход к описанию объектов управления и моделирования ... 44
2.3 Основные принципы метода ситуационного управления 46
2.4 Методология концептуального анализа и проектирования 48
2.5 Краткие выводы к главе 2 51
Глава 3 Метод ситуационного анализа и проектирования модели предметной области произвольной природы 52
3.1 Концептуальная структура единичного решения 52
3.2 Концептуальная модель предметной области 59
3.3 Вопросы инженерии знаний 78
3.4 Точки эффективного использования игрового подхода 81
3.5 Краткие выводы к главе 3 83
Глава 4 Методика игрового проектирования моделей предметных областей, типы игр и сценарии их реализации 84
4.1 Методика игрового проектирования 84
4.2 Идентификационная игра 91
4.3 Концептуальная игра 102
4.3.1 Уровни концептуализации предметной области 102
4.3.2 Сценарий концептуальной игры на проектирование моделей предметных областей 103
4.3.3 Пример концептуальной игры на проектирование модели предметной области «Управление интеллектуальным домом» 104
4.3.4 Сценарий концептуальной игры на обучение проектированию модели предметной области 109
4.3.5 Пример концептуальной игры на обучение проектированию модели предметной области «Волшебные сказки» 110
4.4 Ситуационно-деятельностная игра 116
4.5 Краткие выводы к главе 4 121
Глава 5 Программное обеспечение игрового проектирования моделей предметных областей 122
5.1 Система оценки понятий «ЭкспИдент» 122
5.2 Обучающая система «Концепт» 125
5.3 Программное обеспечение ситуационно-деятельностных игр 131
5.4 Краткие выводы к главе 5 142
Заключение 143
Список использованных источников 144
- Уровни знаний и их связь с этапами разработки экспертных систем
- Семиотический подход к описанию объектов управления и моделирования
- Концептуальная модель предметной области
- Уровни концептуализации предметной области
Введение к работе
Актуальность. Наша современность характеризуется несколькими новыми свойствами, отличающими её от всех других этапов развития цивилизации: огромным количеством и типов предприятий, в каждом из которых обязательным элементом является система управления с лицами, принимающими решения; появлением принципиально новых возможностей благодаря глобальным сетям связи, вычислительной и цифровой технике, изменивших все традиционные сферы жизни человека: общение, обучение, работу, искусство и т.д.; огромным числом новых задач, требующих незамедлительных решений. Неизмеримо выросла роль информатизации, информационных систем, общество доросло до понимания необходимости у них «интеллекта». Осознание этого привело к новым типам систем, таких как хранилища данных, системы управления знаниями (СУЗ), системы поддержки принятия решений (СППР). Практически всегда в их «интеллект» входят экспертные системы (ЭС).
Сравнение показывает, что технология разработки СУЗ, СППР и ЭС практически совпадают (идентификация — концептуализация —* формализация —> реализация —* тестирование). Но это означает, что и проблемы развития ЭС стали проблемами СУЗ и СППР.
Известно, что основой любой ЭС является модель предметной области (ПрО), важность и первостепенность которой подчеркивается появлением направления «Инженерия знаний» и профессии «Инженер по знаниям» (системный аналитик, инженер-когнитолог, менеджер по знаниям). Опытный инженер по знаниям должен быть и психологом, и философом, и педагогом, и лингвистом, и специалистом в областях получения, структурирования и формализации знаний, разбираться в инструментальных программных средствах проектирования и разработки ЭС, знать и уметь еще очень многое. Ко всему этому, он должен иметь хороший опыт практической разработки ЭС для произвольных ПрО. Очевидно, что в рамках тех академических часов, которые отводятся в вузах на лекции, лабораторные и курсовые работы, при отсутствии возможности участия студентов в НИ-Рах, за редкими исключениями, подготовить хорошего специалиста по знаниям невозможно.
Разработке теоретических основ инженерии знаний и реализации соответствующих методов в ЭС посвящены работы Андрейчикова А.В. и Андрейчиковой О.Н., Гавриловой Т.А., ОсиповаГ.С, Рыбиной Г.В., Сте-фанюка В.Л., Тарасова В.Б., Финна В.К., Хорошевского В.Ф., и др. Но, несмотря на огромный арсенал разработанных методов (более 200), проектирование моделей ПрО до сих пор остается искусством, т.к. эти методы не обеспечивают единого подхода, целостного видения проблемы и, соответственно, технологии разработки ЭС.
Известно, что исторически наиболее популярной формой стимулирования и активизации деятельности и, особенно обучения, являются игры различных форм и направленности. Разработке теории и практики деловых игр как наиболее популярного и распространенного метода активного обучения посвящены работы Вербицкого А.А., Геронимуса Ю.В., Данчу-лаА.Н., Емельянова Ю.Н., Красовского Ю.Д., Крюкова М.М. и Крюковой Л.И., ЛаденкоИ.С, Сыроежина И.М., Щедровицкого Г.П. и др. Применение деловых игр как метода инженерии знаний (экспертные игры), делалось (Гинкул Г.П.), но относительно решения узких (частных) задач, но не к технологии разработки СППР в целом.
Таким образом, недостаточная исследованность проблемы инженерии знаний остается главным тормозом для дальнейшего развития ЭС, СППР, СУЗ и, в этой связи, сохраняет актуальность проблемы поиска новых форм и методов получения, структурирования и формализации знаний. Эта же проблема существует и при подготовке специалистов по разработке информационных систем с «интеллектом» в высшей школе, проявляясь как несоответствие имеющихся методов традиционного обучения сложностям современных задач и объемам информации для обработки.
В этой связи, данное исследование посвящено проблемам инженерии знаний и разработке именно игрового подхода к проектированию моделей ПрО для ЭСППР как комбинации связанных игр различных типов: идентификационных, концептуальных, ситуационно-деятельностных. Теоретической основой для реализации стал метод ситуационного анализа и проектирования моделей ПрО произвольного типа, методические и инструментальные средства, разработанные Болотовой (Загадской) Л.С. и под её руководством.
Цель работы: повысить качество и скорость проектирования моделей произвольных ПрО для ЭСППР и, соответственно, качество подготовки инженеров по знаниям в вузах путем введения игровой формы проектирования и обучения.
Для достижения этой цели в работе необходимо было решить следующие задачи:
и сследовать современное состояние и проблемы инженерии знаний в ЭС;
и сследовать технологии проектирования моделей ПрО и ЭС;
и сследовать существующие формы обучения, в т.ч. игровые;
разр аботать теоретические основы метода ситуационного анализа и проектирования в части, необходимой для применения игрового подхода;
. р азработать методику игрового проектирования моделей ПрО для ЭСППР;
р азработать информационно-программное обеспечение игрового проектирования;
иссле довать эффективность методики и информационно-программного обеспечения путем проведения конкретных игр.
Объект исследования - сам процесс проектирования ЭС, методы инженерии знаний, программные средства поддержки инженера по знаниям в процессе проектирования.
Предмет исследования - игровое проектирование моделей произвольных ПрО для ЭСППР.
Методы исследования. При выполнении диссертации использовались методы извлечения, структурирования и формализации знаний, методы активного обучения, метод ситуационного управления (Поспелов Д.А., Болотова (Загадская) Л.С.), метод концептуального анализа и проектирования систем организационного управления (Никаноров СП., Кучка-ров З.А.), методы экспертных оценок, методы формализованного представления систем (Волкова В.Н., Денисов А.А.).
Достоверность и обоснованность результатов работы подтверждена данными игрового проектирования моделей конкретных ПрО, а также сравнением полученных результатов с результатами решения этих же задач без игрового моделирования, в том числе с компьютерной поддержкой.
Научная новизна.
Интерпретация и применение игрового подхода к проектированию моделей ПрО для ЭСППР.
Теоретические основы проектирования моделей ПрО в части разработки возможных типов взаимодействия концептуальных структур единичных решений и уровней концептуализации ПрО.
Методика игрового проектирования моделей ПрО.
Сценарии игр: для идентификации ПрО на соответствующем этапе - идентификационные, для обучения концептуализации - концептуальные; для проектирования модели ПрО - ситуационно-деятельностные.
На защиту выносятся.
1)Типы взаимодействия концептуальных структур единичных решений.
Уровни концептуализации ПрО.
Методика игрового проектирования моделей ПрО.
Сценарии идентификационных, концептуальных и ситуационно-деятельностных игр.
Программные средства реализации идентификационных игр «Экс-пИдент» и концептуальных игр - «Концепт».
Практическая значимость результатов работы.
Теоретические основы проектирования моделей ПрО, методика, сце-
нарий и информационно-программное обеспечение игрового проектирования внедрены: в учебный процесс на кафедре Вычислительной техники МИРЭА, на кафедре Государственного и муниципального права и управления Таганрогского технологического института ФГОУ ВПО «Южный федеральный университет»; в разработку проекта ЭСППР для управления элементами бортового и наземного сегментов глобальных спутниковых коммуникаций в ООО «ГЛОБСАТКОМ»; в разработку базы знаний ЭСППР для управления трудовой дисциплиной в ФГУП «ГКНПЦ им. М.В. Хруничева».
Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
55, 56, 57 и 58-ой НТК МИРЭА, Москва, 2006-2009;
3 -ей НТК студентов, аспирантов и молодых специалистов РГУИТП, Москва, 2006;
1 и 2-ой международных молодежных конференциях «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации», Москва - Санкт-Петербург, 2006-2007;
2 -ой Всероссийской НПК «Перспективные системы и задачи управления», Домбай, 2007;
М еждународных НТК AIS'08 «Интеллектуальные системы» и CAD-2008 «Интеллектуальные САПР», Дивноморск, 2008;
8 -ой НПК «Современные информационные технологии в управлении и образовании: новая волна», Москва, 2008.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ, из них 1 [1] в ведущем рецензируемом научном журнале, определяемом Высшей аттестационной комиссией.
Вклад автора в проведенное исследование.
Все результаты проведенного исследования получены автором самостоятельно.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 105 наименований, и пяти приложений. Объем основного текста составляет 151 печатную страницу, 9 таблиц и 77 рисунков. Объем приложений - 147 печатных страниц.
Уровни знаний и их связь с этапами разработки экспертных систем
Источники знаний могут быть трех типов: в памяти эксперта (первого типа), в книгах (второго типа), в базах данных (БД) (третьего типа) [79]. Для перехода от знаний в памяти эксперта к полю знаний, т.е. с первого уровня знаний (источника знаний первого типа) на второй уровень, инженеру по знаниям необходимо знать элементы когнитивной психологии и способы репрезентации понятий и процессов в памяти человека; две основные теории мышления - логическую и ассоциативную; способы активизации мышления - игры, мозговой штурм и др.; различные модели рассуждений, а также прямые методы извлечения знаний [16,31,79]. Для перехода от знаний в книгах к полю знаний, т.е. с первого уровня знаний (источника знаний второго типа) на второй уровень, инженеру по знаниям необходимо иметь широкую общенаучную подготовку; быть знакомым с методами реферирования и аннотирования текстов [19]; владеть навыками быстрого чтения, а также текстологическими методами извлечения знаний [16,31,79]. Для перехода от знаний в БД к полю знаний, т.е. с первого уровня знаний (источника знаний третьего типа) на второй уровень, инженеру по знаниям необходимо знать технологии интеллектуального анализа данных [19,62,69], в т.ч. интерактивной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing) [94] и глубинного анализа данных (Data Mining) [2,3,5,15].
Построение структуры знаний требует квалифицированного знакомства с подходами, методами, и инструментами структурирования [30], методами извлечения скрытых знаний: многомерным шкалированием, репертуарными решетками, кластерным и факторным анализами [16,79].
Построение базы знаний предусматривает предварительное изучение аппарата математической логики, методов, моделей и языков представления знаний-[31,23]. Инженерия знаний является основной компонентой проектирования ЭС на технологических этапах идентификации, концептуализации и формализации ПрО, реализации и тестирования ЭС [6,7,14,16,32,46,59,78,79,86,93,105] (рис.1.3). Также возможны некоторые отклонения от перечисленных стадий, что вызвано ориентацией на конкретные модели представления знаний и языки программирования ЭС, например, на продукции [78], исчисление предикатов первого порядка [12], Prolog [67], CLIPS [2,98]. Рассмотрим подробнее проблемы, возникающие на этапах разработки ЭС.
На этапе идентификации ПрО происходит знакомство и обучение членов коллектива разработчиков, а также формулировка проблемы будущей ЭС. Средняя продолжительность - 1-2 недели. Уточняется задача, планируется ход разработки ЭС. Также определяются: необходимые ресурсы (время, люди, компьютеры и т.д.); источники знаний (книги, дополнительные эксперты, методики); имеющиеся аналогичные ЭС; цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и др.); классы решаемых задач и т.д. к Источники знаний Идентификация Поле знаний Концептуализация Структура щ знаний Формализация дымш Реализация ЭС ] П. —Тестирование Рисунок 1.3 — Связь уровней знаний с этапами разработки ЭС Этап идентификации - очень важный этап, т.к. от разработчиков требуется системное видение ПрО, ее основных «узких» мест, правильное формулирование целей и задач будущей ЭС. От качества прохождения этого этапа зависит время прохождения и качество следующего этапа — концептуализации. От инженеров по знаниям требуется системно мыслить, видеть целостную картину. Пока никаких программных инструментов, поддерживающих этот уровень, не существует. Нет средств, обеспечивающих системного и концептуального видения. Опыт идентификации нарабатывается с течением времени опытным путем. Этот этап проходит с большими издержками. Не акцентируется внимание на сложностях этого этапа.
В результате идентификации строится неформальная система знаний о ПрО, представляемая в виде графов, таблиц, диаграмм, текстов, в которых отражаются основные понятия ПрО и их взаимосвязи между собой. Такое описание обычно называют полем знаний [33,79]. На этапе концептуализации ПрО выявляется структура полученных знаний, т.е. определяются: терминология; список основных понятий и их атрибутов; отношения между понятиями; структура входной и выходной информации; стратегия принятия решений; ограничения стратегий и т.д. Средняя продолжительность этапа — 2-4 недели. Здесь возникает множество проблем: отсутствует общий подход и взаимосвязанные методы выявления перечисленных понятий; качественное прохождение этого этапа возможно только при наличии собственного опыта конкретного (эмоционально-интеллектуально-чувственного) проектирования и реализации у разработчиков; разработчики должны иметь опыт группового проектирования, по крайней мере, нескольких достаточно крупных систем, что весьма проблематично, в связи с тем, что этому никто и нигде в вузах (по крайней мере — технических) не обучают. На этапе формализации строится формализованное представление ПрО — БЗ на основе выбранной модели и языка представления знаний. Средняя продолжительность — 1-2 месяца. Традиционно на этом этапе используются: логические модели (исчисления предикатов 1-го порядка и др.); продукционные модели (с прямым и обратным выводом); семантические сети; фреймы; объектно-ориентированные языки, основанные на иерархии классов, объектов; гибридные модели. Для этого этапа характерны следующие проблемы: если модель и язык представления знаний выбирается на этом этапе, то с уверенностью можно сказать, что знания, собранные на предыдущих, окажутся заведомо и избыточными, и недостаточными, т.е. будет много «мусора» при отсутствии действительно нужных знаний, что связано с отсутствием методологии, которая увязывала бы все этапы в единый процесс; выбор любой модели представления знаний требует существенного нового «перелопачивания» того, что имеется.
Этап реализации вроде бы не связан с проблематикой инженерии знаний, но это только вроде бы. На самом деле, проблемы, нерешенные (или плохо решенные) на предыдущих этапах, переходят и на этот этап. Еще более усугубляясь, они влияют на качество будущей ЭС, часто заставляя разработчиков возвращаться по существу к началу.
В настоящее время рассмотренная технология проектирования ЭС принята на «вооружение» для разработки интеллектуальных информационных систем, к которым, безусловно, относятся и. ЭС, и ХД, и СУЗ. Но это означает, что все проблемы инженерии знаний, характерные для ЭС переносятся на них, еще более осложняясь, в связи со значительным расширением проблемной и предметной областей.
Семиотический подход к описанию объектов управления и моделирования
В качестве основного метода описания внешнего мира предлагается семиотический подход, т.е. подход с позиции понятий о знаках и знаковых системах. Рассмотрим связи, которые возникают между знаком, концептом и денотатом на примере треугольника Фреге (рис.2.1). Знак Денотат Рисунок 2.1 - Треугольник Фреге Концепт Между ними существуют следующие связи (отношения): связь 1 активизирует по имени в памяти образ сущности и ее свойства, а в обратном направлении позволяет по описанию сущности определить ее имя; связь 2 по представлению о сущности находит информацию о ее свойствах, а наоборот сформировывает представление о сущности по совокупности ее свойств; связь 3 соединяет представление о сущности с ее именем, т.е., имя может активизировать представление и наоборот. Особое значение имеют отношения наследования: элемент - класс (Is А — ЬА), часть - целое (Part Of While - POW), вид -род (A Kind Of- АКО). В отношении элемент - класс между элементами класса может не быть никакого сходства, кроме их принадлежности к одному классу. Определение класса тогда задается путем простого перечисления имен входящих в него элементов (хєХ). В отношении часть - целое (У) наследуется часть свойств сущности, которой приписана роль целого (X) (Y X). При этом .части могут быть совершенно не похожи друг на друга. Отношение род - вид базируется на наследовании всех свойств X видом Z (например, любой вид млекопитающих наследует признак вскармливания детенышей молоком). Поэтому между видами обязательно должно быть сходство. Между знаками на одном уровне устанавливаются свои отношения. В прямоугольнике Поспелова, где добавляется 4-я вершина, соответствующая прагматической составляющей знака, возникают еще две связи — 4-я и 5-я (рис.2.2). связь 4 определяет отношение между семантикой и прагматикой, т.е. между смыслом ситуации и действиями над объектом, обозначаемым данным знаком; в обратном направлении эта связь соответствует объяснению причин тех или иных событий. связь 5 предполагает переход к действиям при одном упоминании имени объекта без анализа его семантики (например, нажать на тормоз при красном сигнале светофора), а также позволяет восстановить имя (объекта, события и т.п.) по совершенным действиям. Знак Прагматика
Денотат Концепт Рисунок 2.2 -Прямоугольник Поспелова Таким образом, изучая перечисленные связи, мы выявляем знания, которые соответствуют анализам типов: кто, как, зачем, почему и т.д. (табл. 1.1). 2.3 Основные принципы метода ситуационного управления В основе метода ситуационного управления [52,71-73] лежат три основных принципа. Первый акцентирует роль языка в решении задач управления и утверждает, что необходим язык, обеспечивающий такую формализацию проблемы, которая гарантирует достаточную, с точки зрения человека, адекватность описания информационной модели самого объекта, процессов его функционирования и внешней среды, определяющей условия принятия решений в конкретных ситуациях. В связи с этим в ситуационных моделях формализация объекта осуществляется на языке, близком к естественному. Основными, сохраняемыми знаками являются знаки двух видов: понятия и отношения. Понятия представляют собой знаки, которые ставятся в соответствие объектам или явлениям из моделируемого класса задач. Отношения описываются знаками, которые соответствуют связям между объектами или явлениями из этого же класса задач. По аналогии с грамматикой естественного языка, в языке ситуационных моделей также задается ряд формальных правил порождения производных понятий и отношений. Вторая концепция метода базируется на принципе классификации ситуаций. Состоит он в том, что при создании модели управления необходимо разбиение множества всех возможных ситуаций на классы таким образом, чтобы каждому классу можно было сопоставить либо решение по управлению, либо модель, обеспечивающую порождение допустимых рациональных решений. Выбор наилучшего решения из этого множества может происходить на основе либо эвристических процедур, либо известных точных математических моделей. Предполагается при этом, что мощность множества всех ситуаций существенно больше множества всех средств порождения рациональных решений. Каждый класс ситуаций описывается в обобщенном виде и отнесение конкретной ситуации к одному из классов в процессе принятия решений состоит в определении того обобщенного описания, частным случаем которого является эта ситуация. Таким образом, на основе принципа классификации в процессе принятия решений осуществляется порождение области поиска управляющих решений, удовлетворяющих целям функционирования системы. Это, в свою очередь, обеспечивает возможность решения задач управления с неопределенной областью поиска решений, что является принципиально важным и отличает метод от традиционных подходов. Как известно, любую задачу управления можно представить в виде графа, одна из вершин которого соответствует исходному состоянию объекта управления, а остальные - возможным его состояниям. Дуги интерпретируются как команды управления, переводящие объект из одного состояния в другое. Решение задачи состоит в нахождении такого пути на графе, по которому исходное состояние переводится в целевое оптимальным образом. Таким образом, могут быть поставлены и решены задачи, для которых граф управления известен заранее. В случаях, когда граф либо не известен, либо он слишком велик, традиционные методы недостаточны и необходим переход к методам решения задач с неизвестным графом, и метод ситуационного управления предлагает один из таких подходов.
Третий принцип метода предполагает наличие аппарата, позволяющего строить модель управления объектом на основе обучения этих моделей принятию решений. Обучение должно осуществляться либо экспертом, либо на основе опыта решения задач управления, накапливаемого ситуационной моделью управления в процессе своего функционирования. При этом обучение состоит в формировании самой модели объекта, а затем модели принятия решений по управлению. Этот принцип обеспечивает создание моделей, способных к усовершенствованию функций принятия решений, к адаптации в изменяющихся условиях работы. Это означает также возможность расширения модели, ее функций и ассортимента решаемых задач, реализации принципов и "выращивания" модели для заданных условий.
В ее основе лежит идея анализа и проектирования конструкции моделей ПрО и самих БЗ в виде системы инвариантных конструктов-моделей и задания метода их интеграции в некоторую единую понятийную структуру [57,64]. Вся работа с экспертами строится сообразно этим моделям. В этом случае возможны мощная инструментальная поддержка, организация, процессов обучения, самообучения и развития. Основная идея концептуального анализа и проектирования (КАиП) состоит в том, что условием решения проблемы данной сложности является точное, технологичное, эффективное мышление субъектов этой проблемы, свободное от традиций и познавательных предрассудков. Такое мышление создается путем сознательного его строительства, а не путем фиксации сложившихся стереотипов. Его строительство является5 формой контролируемой рефлексии мышления. Масштаб ПрО и глубина их исследования не являются ограничением для такого мышления. Выходным продуктом такого технологического мышления является стандартная по своей форме модель ПрО, основания и выводы которой непосредственно могут контролироваться. Это создает благоприятные возможности для использования гипотетико-дедуктивного метода и для создания инструментальной системы поддержки процесса концептуального анализа и проектирования модели ПрО. При этом исследование, конструирование и реализация считаются сторонами единого процесса. Формальное выражает, проверяет и поддерживает творческое. Все элементы системы ценностно ориентированы путем задания; целей системы, которые явно формулируются. Поэтому язык всей системы естественным образом вытекает из используемых понятий, а не наоборот, когда понятия вытекают из сложившегося языка. Таким образом, работа с экспертом ведется в русле дисциплинированного мышления путем использования готовых интеллектуальных единиц, называемых в логике «конструктами». Модель ПрО в результате представляется в виде особым образом связанных конструктов, их описаний и отношений между ними. При таком подходе появляются возможности сравнения конструктов и построения более сложных из простых средствами формальной логики и искусственного интеллекта, которым придается операциональная форма.
Концептуальная модель предметной области
Для проектирования полной КМПрО, разрабатываются КСЕР для всех элементов множества D - {dx, d2,..., dm}. Итоговая концептуальная модель всей предметной области, соответственно, получается объединением множества КМПрО п ЕР: C(D) = [jC(dl). Однако, это объединение не механическое, т.к. над d (=1 выполняется ряд операций аналогичных теоретико-множественным: пересечения, включения, дополнения, разности, объединения и др. Кроме того, между КСЕР может существовать отношение части и целого в случаях, когда единичное решение может быть развернуто в дерево решений, аналогичное дереву разбиения задачи на подзадачи. Пересечение по действию Здесь очевидно противоречие: одно и то же действие выполняется различными субъектами, в роли которых могут выступать люди, автоматы, программы и т.п. При этом у них объекты и компоненты действий не пересекаются (рис.3.8). Это должно насторожить инженера по знаниям. Необходимо дополнительное исследование, в чем тут дело: либо все правильно, но тогда нужно устранять организационную неувязку уже в самой системе управления (очевидно не инженером по знаниям). И задача инженера по знаниям - довести эту информацию до руководства. Либо, во втором случае, имеется путаница в названиях (терминах) соответствующих вершин и её надо тоже устранять.
Здесь одно и то же действие имеет совершенно разную структуру у одного и того же субъекта его выполнения (рис.3.11). По меньшей мере, это выглядит странно и, следовательно, требует дополнительной доработки и устранения неточностей. Либо действительно одно и то же действие может выполняться совершенно по-разному, с помощью разных средств, что нормально, но тогда необходимо решать вопрос о приоритетности способов реализации этого действия.
Данная структура противоречива, т.к. два разных субъекта выполняют одно и то же действие над одним и тем же объектом, но разными средствами (рис.3.15). Нужно искать ошибку. Она - либо на уровне субъектов (организационная путаница), либо на уровне действий (их нужно по-разному назвать), либо на уровне объектов (их нужно по-разному назвать, либо разделить действие над ними на два).
В этом случае один и тот же субъект выполняет одно действие над одним объектом, но средства описания действия оказались разными у тех экспертов, которые строили эти структуры (рис.3.18). Здесь надо разбираться с экспертами: либо они что-то напутали, либо один из них дал более подробную структуру и тогда все нормально. Рисунок 3.18- Пересечение по субъекту действия, действию и объекту действия 2.3.2. Пересечение по субъекту действия, самому действию и одной или нескольким компонентам действия: d, Пd} = Ха л X л Х лX , i,j = \,m. В этом случае один и тот же субъект выполняет одно и то же действие над разными объектами с использованием одних и тех же средств (рис.3.19). Видимо, имеет место ошибка в названиях объектов и они должны быть одинаковыми. Рисунок 3.19 -Пересечение по субъекту, действию и двум компонентам действия 2.3.3. Пересечение по субъекту действия, объекту действия и одной или нескольким компонентам действия: dt Г) dj = Х л Хм л X л X , г J = 1, т. В этом случае один субъект выполняет два разных действия над одним объектом с применением одних и тех же средств (одного или нескольких) (рис.3.20). Рисунок 3.20 - Пересечение по субъекту, объекту и двум компонентам действия 2.3.4. Пересечение по самому действию, объекту действия и одной или нескольким компонентам действия: d, fW;, = Хп л Хт л Хпг, л А\,, , i,j = \,т. В этом случае разные субъекты выполняют одно действие над одним и тем же объектом и с применением части или всех одинаковых средств (рис.3.21). Очевидна противоречивость этой структуры и здесь должна существовать организационная неувязка. Кроме того, различные эксперты, видимо, строили эти структуры и у них возникли противоречия (если не все средства совпали) в определении самих структур. Здесь тоже нужно разбираться. Рисунок 3.21 - Пересечение по действию, объекту и двум компонентам действия Включение КСЕР dti d} друг в друга (частичное или полное): dij = dic:dj, Рисунок 3.22 - Полное включение КСЕР ij = \m (рис.3.22). При полном совпадении объектов и компонент действия, следует дополнительно рассмотреть их имена. Не являются ли они синонимами одного и того же? Если являются, то одна из структур убирается из списка D. При частичном совпадении итоговая структура убудет и меть вид 2.2.6 (рис.3.17). Остальные операции определяются аналогично. Операции пересечения, объединения КСЕР dt, dy dk коммутативны и ассоциативны, но не дистрибутивны. Операция разности КСЕР dn dj не коммутативна и не ассоциативна: dindJ=dJf]di, (4П )П =4П( .ҐК) dt \Jdj =dj \Jdt, (dil)dJ)l)dk=d!U(djVdk), din(dJUdk) (dif]dJ)U(dindk), dj I dj Ф dj I dt, [dildj)ldk dil[djldk). Формирование концептов как понятийных структур всех элементов КСЕР и полной КМПрО осуществляется путем выполнения над ними операций U, П и /. Очевидно, что результаты операции объединения концептов действий определяются типом пересечения соответствующих им структур. Так для ситуации, когда diC\dj.=0, dt, d} не зависимы, их КМ С yd Л является простым объединением двух структур: СшЛ = C(t/,)UCydj), i,j = \,т. Для остальных вариантов пересечения при формировании KM dt концепты всех вершин КСЕР d.j (содержаниеС(dtjJ) наращиваются разностью в концептах dn dy путем добавления к концептам соответствующих вершин КМ новых свойств и отношений. Например: для случая, когда в пересечение попадает вершина «субъект действия», концепт этой вершины представляется, как: с(х )=С(Хщ)и(с(Ха/)\С(Хщ)), /J = l,/w, где с( )\с( г) понимается как разность концептов субъектов Хш , Х , т.е., в итоговую модель добавляется та часть содержания Хт , которая отсутствует в Хт . Одна или несколько компонент действия di могут сами являться объектами одного или нескольких действий в других КСЕР, т.е. объекты-компоненты могут играть одновременно в данной ПрО несколько ролей, и для каждой из них важны разные свойства и отношения, т.е. у них должны быть разные концепты. При этом, действие Ха , очевидно, не может быть выполнено, пока не будет выполнено требуемое действие над компонентой Хж действия X. Это означает, что между действиями структур d;, dj автоматически проявляется неявное отношение «действие - поддействие» (рис.3.23). 6L Рисунок 3.23 — Отношение «действие - поддействие» между двумя КСЕР Если таких компонент несколько (рис.3.24), то, вершины-действия структур dj- d {j k = \m\ связаны отношением редукции И/ИЛИ. Для случая ИЛИ необходимо устанавливать приоритеты выполнения альтернативных действий. 1. Субъекты действия в структурах diy dj не совпадают, т.е., Х Хт (рис.3.25-3.26). Это означает, что эти действия выполняются разными субъектами, между которыми должно существовать отношение организационной иерархии (подчинения). Если этого нет, то и не может быть уверенности в выполнении данного действия. Следовательно, требование наличия организационного подчинения проявляется автоматически. И если его на самом деле нет, то его необходимо ввести в какой-то форме.
Уровни концептуализации предметной области
Под концептуализацией обычно понимают: выработку концептуальной схемы (модели, знаковой системы) изучаемой области, отражающей лишь самые существенные ее стороны [85]; нахождение требуемых концептов и установление их связи между собой, что образует концептуальную схему [65]; процесс перевода обычных, общепринятых представлений чего бы то ни было в концептуальные схемы [89-90]; процесс перехода от представления ПрО на естественном языке к описанию множеств понятий ПрО, знаний о них и связях между ними [19]. Во всех четырех определениях присутствует или подразумевается понятие концептуальная схема, в нашем случае интерпретирующееся в КСЕР. Автор понимает под концептуализацией построение КСЕР разного типа в зависимости от уровня их конкретизации (концептуализации). Множество всех КСЕР одного типа соответствуют уровню концептуализации ПрО этого типа.
Различные уровни концептуализации возможны, если для классов всех вершин, входящих в некоторую КСЕР, известны множества всех экземпляров: на первом уровне концептуализации все вершины КСЕР заданы своими экземплярами (КСЕР I типа), т.е. решение готово к выполнению и никакая дополнительная конкретизация не нужна (рис.4.3); на втором уровне концептуализации действие задано своим экземпляром, а все остальные вершины КСЕР - классами (КСЕР II типа), т.е. для перехода на первый уровень необходимо конкретизировать субъект, объект и все компоненты действия (рис.4.4);
В настоящее время интеллектуальные дома (ИД) становятся все более популярным средством автоматизации контроля инженерных комплексов, управления ими и организации их взаимодействия. ИД представляет собой сложный программно-аппаратный комплекс и является источником многих проблем, требующих оперативного устранения, поскольку нештатные ситуации в процессе функционирования ИД негативно сказываются на безопасности как самого,дома, так и людей, в нем находящихся. Обеспечение процесса функционирования ИД и принятие решений по устранению возникающих проблемных ситуаций ложится на технический персонал, обслуживающий ИД. Таким образом, является актуальной задача обеспечения оперативности выработки качественных решений по устранению возникающих проблемных ситуаций. Помочь в решении данной задачи могут ЭСППР процессов управления ИД, БЗ которых являются удобным способом сохранения знаний в активной форме.
Проблемные ситуации, или события, возникают, когда по каким-либо причинам, внутренним или внешним, процессы функционирования ИД выходят за рамки штатных, тогда в описании текущих ситуаций появляются новые факты, регистрирующие такие моменты, как [25]: выход известных параметров состояний известных объектов за допустимые границы значений; появление новых значений параметров состояний известных объектов; появление новых параметров известных объектов; появление новых объектов, отсутствующих в модели ПрО до момента возникновения инцидента; возникновение новых отношений между известными или новыми объектами; возникновение ситуаций, в которых могут действовать сразу несколько факторов, перечисленных выше.
Таким образом, возникновение нештатной ситуации соответствует предъявлению пункту дистанционного управления (ПДУ) некоторой задачи, для которой ЛПР или поддерживающая система должны синтезировать алгоритм решения в виде совокупности действий по восстановлению нормальной работы ИД.
Покажем процесс обучения концептуализации на самой простой, доступной и всем знакомой, не зависящей от профессионального уровня обучаемого, ПрО волшебных сказок. Эта ПрО включает более 100 различных сказок и на ее основе могут быть разработано множество концептуальных игр.
Формальное изучение сказок началось в конце 20-х годов прошлого века, когда фольклорист В. Пропп [74] исследовал волшебную сказку (как обладающую совершенно особым строением) на предмет ее морфологии, т.е. описания сказки по составным частям и отношению частей друг к другу и к целому. Работа эта опередила свое время и не привлекла в те годы никакого внимания. Идеи В. Проппа были развиты его последователями, начиная с конца 1950-х годов, и в 1980-х нашли применение в области создания программного обеспечения, обрабатывающего и порождающего осмысленные тексты. Эти работы основаны на формальном описании структуры сказки и представлении процесса ее сочинения как поиска и формирования вариантов в рамках этой достаточно жесткой структуры.
Автор считает, что применение функциональной модели сказки возможно не только для ее сочинения, но и для обучения концептуализации вообще. Для этого воспользуемся следующими утверждениями В. Проппа. 1) Функции действующих лиц являются постоянными, устойчивыми элементами сказки независимо от того, кем и как они выполняются. 2) Число функций, известных волшебной сказке, — ограничено. 3) Последовательность функций всегда одинакова. На основании этих утверждений каждая функция может быть представлена в виде КСЕР I, II и III типов. КСЕР III типа удовлетворяют всей ПрО волшебных сказок, II и I — конкретной сказке, которые получаются соответствующей последовательной интерпретацией КСЕР III типа в зависимости от контекста сказки. Для получения КМПрО конкретной сказки достаточно построить КСЕР I типа для всех функций, встречающихся в данной сказке. Условием выполнения КСЕР одной функции будет результат КСЕР другой функции, ей предшествующей. Это имеет место для всех типов КСЕР. Разработка КСЕР для данной ПрО осуществляется только игротехником, без участия эксперта, при этом сценарий получается следующий: Шаг 1. Построить КСЕР III типа, которые соответствуют текстовому описанию каждой функции из списка функций волшебных сказок [74]. Этот шаг выполняется единственный раз для первой сказки, для всех последующих сказок можно использовать уже построенные на этом шаге КСЕР (табл. из приложения Д). Шаг 2. Выявить множество классов других объектов, не представленных на первом шаге и множества их экземпляров, пользуясь текстом конкретной сказки, например «Гуси-лебеди» [18]. Напомним кратко ее содержание.
