автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Инструментальные средства формирования баз процедурных знаний

МОСКОВСКИЙ ОРДЕНА ЛЕНИНА,'"ОРДЕНА ОКТЯБРЬСКОЙ РЕВОЛЮЦИИ И ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В.ЛОМОНОСОВА

Научно-исследовательский вычислительный центр

Ш пракгк р^тпит УДК 513.03

АНДРИЕНКО

Наталия Валентиновна

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ

СРЕДСТВА ФОРМИРОВАНИЯ БАЗ ПРОЦЕДУРНЫХ ЗНАНИИ

05.13.11 - математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей

А в т ореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата Физика-патенатических наук

Москва - 1992

Работа выполнена в лаборатории систем искусственного интеллекта Института математики с ВЦ Академии наук Молдовы, г.Кишинев.

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук

Соловьев Сергей Юрьевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук Кузнецов Олег Петрович

кандидат физико-математических наук Пильщиков Владимир Николаевич

Ведущая организация:

Всероссийский НИИ проблем вычислительной техники и информатизации

Защита состоится " №£(>/>¿1 1дд2 г. в ¿Ъ. часов

на заседании Специализированного совета К. 053.05. 84 в Московском государственном университете им. М. Е Ломоносова по адресу: 119899, Москва, Ленинские горы, МГУ, Научно-исследовательский вычислительный центр, конференц-8ал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ.

Автореферат разослан г.

7

Ученый секретарь специализированного совета кандидат физико-математических наук

М. Е Киоса

г •'■ - з -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы. В последнее время достижения искусственного интеллекта широко используются в различных областях человеческой деятельности, и в первую очередь это относится к экспертным системам, применяемым для решения слабоформализованных задач в науке и производстве.

При создании экспертной системы должна быть решена проблема наполнения базы знаний сведениями из конкретной проблемной области. Основным источником таких сведений является человек - эксперт в данной области, который, как правило, не может самостоятельно осуществить передачу своих знаний экспертной системе. Первоначально решение данной проблемы связывалось с подготовкой квалифицированных инженеров по знаниям, профессиональные обязанности которых состоят в сборе, систематизации и формализации проблемно-ориентированных знаний. Однако труд инженера по знаниям является сложным и кропотливым, требует Сольпих затрат времени. Облегчить и ускорить процесс создания баз знаний экспертных систем призваны компьютерные средства поддержки процесса приобретения знаний.

Анализ существующих автоматизированных систем приобретения знаний позволяет сделать вывод о том, что эти системы направлены на извлечение в основном декларативных знаний о задачах типа классификации или диагностики. Практические же потребности в области построения экспертных систем связаны с разработкой средств инженерии знаний, позволяющих работать с задачами других типов, что, в свою очередь, требует создания формальных методов приобретения энаний процедурного характера. Существует необходимость и в разработке подходов к формализации комбинированных интеллектуальных задач, включающих компоненты различных типов.

Основные цели работы:

- постановка задачи приобретения процедурных' знаний для интеллектуальных задач типов управления и планирования;

- разработка интерактивных методов приобретения знаний для задач управления и планирования, пригодных для реализации на ЭВМ;

- создание инструментальной системы построения и сопровождения баз знаний, ориентированной на комбинированные задачи и позволяющей работать как с декларативными, так и с процедурными знаниями.

Научная новизна. В диссертации предложены новые методы извлечения энаний о задачах управления и планирования, основанные

на применении приемов, стимулирующих выявление и формулировку экспертом процедурных знаний. Предложен подход к созданию интегрированной системы приобретения знаний о комбинированных задачах с компонентами различных типов.

Практическая значимость. Созданные методы были опробованы на реальных задачах в областях тематической картографии и технологии построения экспертных систем, где показали свою работоспособность. Эти методы могут быть рекомендованы к применению при разработке экспертных систем длч задач, решение которых требует использования процедурных мнений. Инструментальная система А20РИЗМ, воплотившая предложенный подход к созданию интегрированных систем приобретения знаний, применима для формализации комбинированных задач путем их декомпозиции на подзадачи известных типов.

Достоверность результатов подтверждается использованием разработанных методов и программных средств для извлечения знаний и построения экспертных систем в Институте проблем управления РАН и НПО "Центрпрограммсистем".

Апробация. Результаты работы докладывались на II Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту (Минск, 1990), Международном семинаре "Знания-диалог-решение" (Ленинград, 1931), Республиканский школе-семинаре "Алгоритмические и психологические проблемы выявления экспертных знаний" (Вадул-Луй-Водэ, 1990). Результаты докладывались также на научных семинарах в Московском университете им. М. Е Ломоносова, ИЛУ РАН, ВЦ РАН, ВНЖЕВТИ, ШЮ "Црятрпрограммсистем" (г.Тверь), Рижском техническом университете.

Дубдикации. Ео теме диссертации опубликовано в открытой печати 8 работ, полно отражающих основные научные результаты диссертации. Прикладные результаты представлены тают в ряде научных отчетов по НИР, выполнявшихся в лаборатории систем искусственного интеллекта ИМ с ВЦ AHM. •

Структура и объем диссертационной работа Диссертация состоит ив введения, трех глав, заключения и списка литературы, включающего 26 наименований. Основной текст занимает 122 машинописных страницы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЕ Во введении рассматривается проблема приобретения внаний и пути ео разрешения в существующих автоматизированных средствах

приобретения знаний (АСПЗ). Общй подход к автоматизации приобретения знаний заключается в том, что АСПЗ ориентируются на задачи определенного типа, которые решаются сходным образом. Это дает возможность считать знания о способе решения задач известными. Кроме того, известно, какого вида знания о конкретной задаче нужны для того, чтобы решать ее данным способом. Еяагодаря этому опрос эксперта может быть направлен на получение знаний требуемых видов.

Применяемые в АСПЗ методы приобретения знаний позволяют извлекать лишь знания декларативного характера, т.е. понятия, их свойства и сзязи между ними. Это ограничивает сферу применимости АСПЗ задачами типа классификации и диагностики, которые при существующих механизмах логического вывода в экспертных системах решается за счет использования только декларативных знаний. Однако задачи этого типа не исчерпывают всего разнообразия интеллектуальных задач, которые необходимо решать при помощи экспертных систем. Так, весьма важную группу задач составляют задачи типов управления и планирования, к которым существующие АСПЗ неприменимы. Кроме того, реальные задачи редко принадлежат к какому-либо "чистому" типу, в них обычно имеются компоненты различных типов. Будем называть такие задачи комбинированными.

Построение баз знаний (БЗ) как задач управления и планирования, так и комбинированных задач, требует приобретения процедурных знаний. Содержание процедурных знаний составляют действия, применяемые при решении той или иной задачи, а такта способы построения из этих действий последовательностей, обеспечивающих решение. Как показывают исследования в области когнитивной психологии, процесс усвоения процедурных знаний человеком сопоовожда-ется их преобразованием в "скомпилированную" форму, которая обеспечивает автоматизм их применения. Однако скомпилированные знания с большим трудом поддаются анализу и самоанализу. Поэтому создаваемые интерактивные методы приобретения знаний должны строиться таким образом, чтобы оказывать эксперту максимальную помощь в ходе выявления и формулировки процедурных знаний. С этой целью необходимо разрабатывать специальные приемы, стимулирующие выявление знаний.

В первой главе диссертации проводится анализ современных АСПЗ, предпринятый с целью выделения приемов решения проблем самоанализа при приобретении декларативных знаний. Анализ показыва-

ет, что чаще всего выязление экспертом необходимых знаний стимулируется путем формулировки вспомогательных задач, при решении которых эксперт проявляет э-ги знания. Данный прием косит название приема создания проблемных ситуаций. Другим распространенным подходом является предъявление эксперту для оценивания и модификации заготовок фрагментов знаний, получеш.ых из других источников. Такими заготовками могут быть результаты обработки данных, анализа специальных текстов, правила, построенныз по аналогии. Для извлечения зкрний применяются также приемы, связанные с переупорядочением и переформулировкой ранее полученных знаний. Эти приемы позволяют эксперту увидеть сформулированные им знания под новым углом зрения. Сопоставление новой формулировки с первоначальной акгивизирурт процессы самоанализа, дает возможность выявить кедоста.ицие знании и исправить неточности.

Указанные приемы могут быть использованы и для приобретения процедурных знаний, однако при распространении этих приемов на ноеью типы задач их конкретное содержание должно измениться с тем, чтобы отразить специфику этих задач. Это требование учитывалось при создании описанных в диссертации методов приобретения знаний, ориентированных на задачи управления и планирования.

Под задачами управления и планирования понимается задачи, решение которых осуществляется за счет совместной деятельности двух систем - управляющей и управляемой - в некотором реальном или абстрактном мире М, приводящей к целенаправленным изменениям в этом мире. Деятельность управляемой системы (исполнителя) может быть разделена на отдельные поименованные фрагменты, называемые действиями, причем существует конечное число качественно различных действий, функция управляющей системы состоит в выработке управляющих воздействий, предписывающих выполнение управляемой системой- того ил иного действия или последовательности действий в заданный момент времени и обеспечивающих достижение в мире М желаемых изменений.

Для выработки управляющих воздействий управляющая система использует информацию о состоянии мира. Состояние мира М в заданный момент времени называется ситуацией. Результатом выполнения исполнителем того или иного действия является новая ситуация в М, которая в общем случае отличается по своим свойствам от исходной ситуации. Ситуация со свойствами, на достижение и/или поддержание которых направлена деятельность управляющей системы, называется

целезой ситуацией. Свойства ситуаций описываются при помощи высказываний, в каадом к-з которых можно выделить дге составных части: наименование атрибута и его значение. Такие высказывания называется фактами. Конъюнкция фактов называется условием. Условие является описанием класса ситуаций, в которых истинны все его факты.

Задачей управления назовем такую задачу, при решении которой управляющие воздействия выра;атываются на основе имеющейся у управляющей системы схемы решения задачи. Схема есть спиентиро-Еанный граф с помеченными вершинами и дугами. Вершины схемы соответствуют действиям, а дуги указывают порядок выполнения действий и помечены условиями. Условия задают ситуации, з которых после выполнения действия, соответствующего началу дуги, монет бить выполнено действие, отмечающее ее кокер,

В. схеме выделяются начальная и конечная вершины, помеченные формальными действиями б (начало) к Г (конец). Решение задачи по заданной схеме заключается в поиске управляющей систомой пути из начальной вершины схемы в конечную по дугам, помеченным истинными условиями, с передачей исполнителю управляющих воздействий, соответствующих посещаемым вершинам схемы. В связи с изменениями, происходящими в мире М в ходе решения задачи, невозможно заранее вычислить истинность условий, соответствующих дугам. Такое вычисление возможно лишь после выполнения действия, отмечающего начало дуги. Поэтому при поиске пути возможно возникновение тупиковых ситуаций, которые требуют возврата к ранее пройденным вершинам схемы.

Схему можно интерпретировать как диаграмму конечного автомата. Язык, допускаемый этим автоматом, составляют последовательности действий, которые приводят к целевой ситуации. Таким образом, множество последовательностей решения задачи управления регулярно.

Задачей планирования назовем 8адат:у, при решении которой управляющая система должна сначала построить схему достижения целевой ситуации 6 из заданной исходной ситуации I при учете множества ограничений (запрещенных ситуаций) И, а затем в соответствии с этой схемой осуществить руководство деятельностью исполнителя по достижению целевой ситуации.

От вадач управления задачи планирования отличаются теы, что при каждом их решении может требоваться достижение различи х це-

левых ситуаций и учет различных ограничений. Это обстоятельство делает невозможным априорное задание схемы решена задачи. Для построения схемы в момент решения задачи управляющей системой используются знания о предусловиях и постусловиях действий. Предусловиями называется условия, описывающие класс ситуаций, в которых выполнимо данное действие. Каздзму действию может соответствовать несколько предусловий. Действие выполню,¡о в данной ситуации, если в ней истинно хотя бы одно из предусловий. Постусловие описывает свойства ситуации, возникающей после выполнения действия.

Особенность предлагаемой постановки задач планирования состоит в том, что ока рассчитана на решение задачи в условиях неполноты знаний о действиях и неполного описания исходной ситуации. В связи с этим под планом понимается схема решения 8адачи, а не линейная последовательность действий, как в традиционных пла-нирсБщиках.

При помощи приведенных определений проблема приобретения экспертных знаний о задачах управления и планирования может быть сформулирована следующим образом. Существует эксперт, способный выполнять роль управляющей системы в процессе решения данной задачи управления или планирования. Необходимо обеспечить выполнение той же роли экспертной системой га счет выявления и представления в ее базе знаний знаний эксперта, позволяющих целенаправленно вырабатывать управляющие воздействия. Для задач управления такими знаниями являются:

- множество действий;

- множество атрибутов и их значений;

- схема решения задачи.

Для задач планирования должны быть извлечены следующие энания эксперта:

- множество действий;

- множество атрибутов и их вначений;

- предусловия и постусловия действий.

Во второй главе диссертации описываются методы приобретения знаний, ориентированные на задачи управления и планирования и предназначенные для реализации в АСПЗ.

В процессе приобретения знаний для задач управления должна быть извлечена схема, т. е. знания эксперта о порядке выполнения действий. Эти энания являются по своей природе процедурными. Эксперт обычно испытывает больше трудности при их выявлении и фор-

мулировке. Два предлагаемых метода приобретения знаний о задачах управления применяют различные приемы, способствующие выявлению процедурных знаний.

Метод частичного упорядочения облегчает выявление знаний о порядке выполнения действий за счет декомпозиции процесса построения схемы. Основная идея метода состоит в том, что эксперт побуждается к выделению из списка возможных действий исполнителя небольших групп взаимосвязанных действий. Схема решения задачи строится за счет упорядочения действий в группах и самих групп относительно других групп. Относительный порядок выполнения действий внутри группы выясняется з ходе опроса, направленного на выявление фрагментов определенной структуры: линейных последовательностей, ветвлений и циклов. С этой целью эксперту предъявляется следующий набор вопросов о характере связи действий группы: Вопрос 1. Имеются ли в группе действия, выполняющиеся друг за другом в фиксированном порядке?

Вопрос 2. Есть ли в группе действия, из которых производится выбор в зависимости от обстоятельств (альтернативные действия)? Вопрос 3. Возможно ли повторное выполнение каких-либо действий до тех пор, пока не будет достигнута определенная ситуация? Эксперту предлагается просмотреть список вопросов и выбрать тот, на который можно ответить утвердительно.

При положительном ответе на вопрос 1 эксперту дается задание выбрать из группы действия, выполняемые друг за другом, в порядке их следования. Затем эксперту предлагается проанализировать заданную последовательность с целью выявления действий, которые могут при определенных условиях пропускаться или заменяться другими. При обнаружении таких действий эксперту задаются вопросы об условиях гтри которых эти действия выполняются, и о том, что происходит в случае несоблюдения этих условий. Таким образом выявляются заместители указанных действий - действия или последовательности. Для каждого заместителя должны быть гаданы условия его выполнения.

В случае утвердительного ответа на вопрос 2 эксперт должен перечислить альтернативные действия или группы действий. Для каждого из названных действий или групп выявляется условие выбора.

В случае положительного ответа эксперта на вопрос 3 ему предлагается выбрать из группы повторяемые действия в порядке их выполнения и указать условие окончания повторения действия (грул-

пы), т.е. условно выхода из цикла. Выясняется момент проверки Уолоеия выхода В зависимости от этого может быть построен цикл одного из трех гидов: 'vhile, repeat, loop. Для действий, входящих в цикл, выясняется возмог.аюсть и условия пропуска или замены аналогично анализу последовательности.

Выявленный в результате такого опроса относительный порядок следогакия действий фиксируется в структуре, называемой частичной схемой. Частичная схема представляет собой схему, качедач вершина которой помечена либо действиями, выбранными в ходе опроса, либо формальным действием s или f. Частичная схема должна быть проверена зксгертом с точки зрени;. полноты и корректности. Для этого эксперту предъявляется текстовое описание частичной схемы. Эксперт может просматривать и редзетировать схему как в текстовом, так и в графическом представлении.

Упорядоченной группе эксперт дает имя. и в дальнейшем она рассматривается как действие более высокого уровня по сравнению с первоначально заданными. Имя группы включается в общий список действий, и П'юцесс группировки и упорядочения повторяется.

Полная схема решения задачи управления строится за счет объединения частичных схем. Основным способом объединения является группировка экспертом ранее сформированных групп, представленных именами, и их взаимное упорядочение. В результате получаются схемы, вершины которых помечены именами групп действий. На место каждой такой вершины подставляется соответствующая частичная схема Другим способом объединения частичных схем является формальное построение новой схемы на основе нескольких пересекающихся частичных схем. Результат формального слияния предъявляется эксперту для оценивания. Если он адекватно, с точки зрения эксперта, отражает порядок выполнения действий, то новая схема именуется и считается действием. Таким образом, довольно длительный опрос по выявлению порядка выполнения действий заменяется, если это возможно, процедурой оценивания экспертом автоматически порожденных схем.

Построение частичных схем экспертом стимулируется 8а счет применения приема создания проблемных ситуаций. Предъявление эксперту для оценивания схем, полученных путем слияния, демонстрирует использование приема предъявления заготовок.

Предъявление заготовок, играющее вспомогательную роль в методе частичного упорядочения, является основным приемом в методе

восстановления схемы по примерам. Загото и генерируются АСПЗ путем формальной обработки множества примеров. В качестве примеров используется последовательности действий, гкполнекке которых приводит к успешному ре гению дайкой задачи управления.

Поскольку схему решения задачи управления можно интерпретировать как конечный автомат, то для ее построения применимы известные алгоритмы восстановления автоматов. Предлагаемый метод приобретения знаний основан на модифицированном алгоритме Фельдмана, который позво.жет восстановить семейство конечных автоматов, допускающих заданное множество примеров. При этом возникает проблема выбора наилучшего обобщения множества примеров. Для решения этой проблемы эксперту предъявляются последовательности действий, допускаемые однимл автоматами и кэ допускаемые другими. Эксперт должен оценить каждую предъявленную последовательность с точки зрения достижимости цели задачи. Б зависимости от отзета те или иные автоматы исключаются из построенного семейства Процесс генерации и оценивания различающих последовательностей продолжается до тех пор, пока не будут исключены все автоматы, кроме одного. По этому автомату формальным образом строится схема решения задачи без разметки дуг.

При преобразовании автомата в схему возникает задача приобретения условий перехода между действиями. Креме того, схема должна быть оценена экспертом с точки зрения ее корректности. Приобретение условий и оцеька восстановленной схемы представляют собой достаточно сложные проблемы в том случае, когда схема является громоздкой. Понимание такой схемы и работа с ней затруднительны для эксперта

Решению указанных проблем способствует метод свертки схема Свертка осуч-'ствляетоя в диалоге АСП5 с экспертом. АСПЗ выделяет в схеме фрагменты с относительно г остой структурой. Выделение фрагмента сопровождается созданием проблемной ситуации: экспеоту предъявляется описание фрагмента и ставится задача дать ему содержательное имя. Бершна, помеченная сформулированным именем, подставляется в схему вместо соответствующего Фрагмента, что ведет к упрощению схемы. Проверка корректности у. выявление условий перехода между действиями проводятся для свернутой схемы и для каждого выделенного фрагмента путем опроса эксперта

Заметим, что в обоих методах приобретения знаний о задачах управления используется прием переформулировки знаний: эксперту

доступны гак графические изображения схем, так и их текстовые описания.

Для решения задач планирования необходимо приобрести знания о предусловиях и постусловиях действий. Проблема состоит в том, что знания такого вида не могут быть выявлены при изолированном рассмотрении действий. Предусловия и постусловия не столько являются свойствами самого действия, сколько характеризуют его взаимоотношения с другими действиями и со средой. В связи с этим разработан косвенный метод приобретения знаний о пред- и постусловиях - метод анализа отношений. Отправным моментом предлагаемого метода является выявление наборов действий, связанных одним из следующих отношений: альтернативности, необходимости, создания предпосылок, нарушения предпосылок. Эти отношения выявляются путем создания проблемных ситуаций нескольких видов:

1) Эксперту предъявляется имя действия и описание отношения. Предлагается указать действия, связанные с заданным действием этим отношением.

2) Предъявляется пара наименований действий и описания известных отношений. Предлагается выбрать описание, подходящее к заданной паре действий.

3) Предъявляется описание отношения и список действий. Эксперту предлагается выбрать из списка действия, связанные указанным отношением.

Выявление действий, связанных одним из отношений, влечет за собой опрос эксперта, называемый анализом отношения. Процедура опроса зависит от вида отношения.

Отношение альтернативности связывает,действия, применяемые в различных ситуациях для достижения одной и той же цели. При наличии между некоторыми действиями отношения альтернативности уточняющий опрос направлен на приобретение атрибутов, влияющих на выбор действия в конкретней ситуации. С помощью этих атрибутов эксперт формулирует факты, включаемые в предусловия действий.

Отношение необходимости существует между действиями тогда, когда выполнение одного из них может привести к нежелательным последствиям, и эти последствия нейтрализуются выполнением другого действия. Опрос эксперта направлен на выявление таких последствий и позволяет приобрести факты для постусловий обоих действий.

Действия связаны отношением создания предпосылок, когда одно из них может потребоваться для того, чтобы стало выполнимым дру-

гое. Отношение нарушения предпосылок возникает тогда, когда некоторое действие не может быть выполнено непосредственно после другого действия. Наличие между действиями отношений создания или нарушения предпосылок позволяет сформулировать вопросы о конкретном виде этих предпосылок. Факты, заданные экспертом в ответ на эти вопросы, включаются в постусловие одного действия и предусловие другого.

Выбор проблемных ситуаций и действий для предъявления эксперту в начале работы метода осуществляется случайным образом, но в дальнейшем определяется количеством и содержанием уже полученной информации. Выбираются действия, пред- или постусловия которых содержат наименьшее число известных фактов, и ситуации, направленные на выявление отношений, позволяющих пополнить пред-или постусловия соответственно.

Кроме приема создания проблемной ситуации, в методе используется переформулировка знаний. АСПЗ предоставляет эксперту отчет об известных ей атрибутах, позволяющий проанализировать выявлен-' ные знание с другой точки зрения. В отчете для каждого атрибута перечисляются (1) действия, которые могут изменять значения атрибута, и (2) действия, выполнимость которых зависит от текущего значения этого атрибута Для действий вида (1) указывается конкретный характер вызываемых ими изменений атрибута Для действий вида (2) указываются значения атрибута, при которых эти действия выполнимы. Работа с таким отчетом помогает эксперту обнаружить случаи неполноты знаний и активизирует пополнение БЗ.

В третьей главе диссертации описывается автоматизированная система АФОРИЗМ, реализующая предложенные методы приобретения знаний о задачах планирования и управления.

В реальных задачах планирования и управления действия могут иметь сложный характер, что необходимо учитывать в ходе приобретения знаний. Действия могут по своей природе являться задачами, для решения которых нужно использовать экспертную систему. С точки зрпшя исходной задачи такие действия представляют собой подзадачи. Подзадачи могут'испольЭоваться и для оэначивания атрибутов.

Подзадачи произвольной задачи планирования или управления могут принадлежать к различным типам. В связи с этим при разработке системы АТСРИЗЫ ставилась цель обеспечения ее применимости к вадачам наиболее распространенных типов и возможности расшире-

ния на новые типы задач. Настоящая версия системы рассчитана, кроме задач планирования и управления, на задачи распознавания и выбора.

При работе методов приобретения знаний о задачах управления и планирования для каждого выявленного действия система запрашивает у эксперта способ его выполнения, а для каждого атрибута -способ означивания. Полученная информация позволяет выявить подзадачи исходной задачи. •

Анализ каждой задачи начинается с определения типа, в зависимости от которого система активизирует программный модуль, реализующий соответствующий данному типу метод приобретения знаний. Такое репение позволяет легко расширять систему за счет включения в нее модулей приобретения знаний, ориентированных на новые типы вадач.

Тип задачи определяется в диалоге эксперта с системой следующим образом: эксперту предлагается просмотреть описания и примеры задач каждого типа и выбрать описание, наиболее соответствующее анализируемой задаче. Если эксперт затрудняется определить тип самостоятельно, вызывается подсистема логического вывода системы АСОРИЗМ, которая проводит консультацию над специально разработанной базой знаний по определению типа задачи. В ходе консультации тип задачи определяется по косвенным признакам на основе ответов эксперта на ряд вопросов о свойствах задачи.

Система АФОРИЗМ содержит две группы программ приобретения знаний, ориентированных на различные типы задач. В первую группу входят программы, реализующие методы первичного накопления знаний. Вторую группу образуют редакторы, применяемые для модификации уже существующей базы знаний.

В базе знаний, сформированной системой АФОРИЗМ, исходная задача представляется как композиция подзадач различных типов. Однако программы приобретения знаний работают с каждой задачей изолированно, в отрыве от ее связей с другими задачами. Поэтому возникает проблема представления эксперту (и пользователю) исходной вадачи как единого целого, роли и места в ее структуре каждой подзадачи. В качестве средства решения этой проблемы применяется среда гипертекста (ГТ). Гипертекст формируется системой по содержимому БЗ. Он содержит описание полученных от эксперта знаний в виде текста на естественном языке. Описание разбито на смысловые единицы, между которыми автоматически устанавливаются связи.

Структура задачи представляется в наглядном графическом виде в специализированных узлах ГТ.

Узлами гипертекста являются также все программные модули системы АФОРИЗМ. При работе с гипертекстом возможен вызов решателя задач системы для отладки фрагментов БЗ и переход к программам приобретения знаний для модификации БЗ. Таким обр'азом, ГТ служит не только средством интегрированного представления знаний об исходной задаче, но и средством объединения в одно целое всех программных компонент системы АФОРИЗМ.

Для проверки реальных возможностей системы АФОРИЗМ и методов приобретения знаний средствами системы были созданы базы знаний по картографии и по технологии разработки экспертных систем. Разработка данных БЗ показала, что система АФОРИЗМ может использоваться для формализации и решения практических задач управления и планирования. Так, в БЗ по технологии разработки' экспертных систем исходная задача, принадлежащая к типу управления, представлена как композиция 22 подзадач различных типов. Максимальная глубина вложенности подзадач - 6 уровней. База знаний содержит около 150 атрибутов.

Система АФОРИЗМ реализована на языке программирования Turbo Pascal 5. 5 и функционирует на ПЭВМ IBM PC. Объем исходных текстов составляет около 20000 строк.

В заключении приводятся основные результаты диссертации:

1) Сформулированы проблемы приобретения знаний для задач управления и планирования как проблема выявления управляющей схемы достижения целевой ситуации и проблема извлечения пред- и постусловий действий, позволяющих построить управлявшую схему.

2) Разработаны методы приобретения экспертных знаний, ориентированные на задачи рассмотренных типов: метод частичного упорядочения и метод восстановления схемы по примерам - для задач управления, метод анализа отношений - для задач планирования.

3) Исследованы возможности гипертекста как средства решения проблемы интегрированного представления знаний о комбинированных задачах.

4) Предложен подход к созданию автоматизированной системы приобретения знаний о задачах с компонентами разных типов. Разработана программная система, реализующая данный подход.

- 16 -

Основные публикации по теме диссертационной работы:

1. Андриенко Е В. Замечания по поводу извлечения знаний методом репертуарных решеток. В кн. Молодежь и современная наука. Кишинев, Шгиин.!-\ 1989. - стр. 4-5.

2. Андриенко Е В. Извлечение знаний для экспертной системы по планированию действий. В кн. Интеллектуальные системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации. Казань, 1990, стр. 13-16.

3. Андриенко ЕВ. О возможности применения иерархических систем таблиц для планирующих экспертных систем. В кн. Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ. Ростов-на-Лону, 1990, т. 2, стр. 9-10.

4. Андриенко Е В. Концепция экспертной системы адаптивного планирования и подходы к извлечению знаний. В кн. II Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: Тезисы докладов, Минск, 1990. - Т. Круглые столы, стр. 54-58.

5. Андриенко Е Е Интеллектуальная подсистема приобретения знаний для инструментальной системы АФОРИЗМ. В кн. Создание и применение гибридных ЭС. Рига, РПИ, 1990, стр. 72-74.

6. Андриенко Е В. Графический интерфейс для приобретения процедурных знаний. В кн. III Международная конференция "Программное обеспечение ЭВМ", Тверь. 1990. т. 4, стр. 19-22.

7. Андриенко Е В. Архитектура интеллектуальной системы по приобретению знаний. В кн. Гибридные интеллектуальные системы. - Ростов-на-Дону, 1991. - т. 1, стр. 80-82.

8. Андриенко Е В. Интеллектуальная система для поддержки решения неформальных задач. В кн. Прикладные системы искусственного интеллекта (Математические исследования. Вып. 123) - Кишинев, Пйиин-ца, 1991. - отр. 45-56.

Подписано в печать 28.05.92. 60x84 1/16. Ротапринт. Усл.-печ.л.1,0.Уч.-изц.л.0,87. 3.274 ЪфЛОО._

Производственно-издательский отдел МолдНИИТЭИ. Тел.62-34-29. .Адрес: 277054, г. Кишинев, ул. И. Крянгэ ,45.