(доклад в кратком виде на международной научно-технической конференции "Информационные системы и технологии ИСТ-2007", г.Н.Новгород)
Последние десятилетия характеризуются значительным вниманием к работе со знаниями с широким использованием достижений науки и ИТ-технологий, что приводит к постепенно повышающейся результативности их применения.
Известны следующие подходы и технологии:
- экспертные системы;
- онтологические системы;
- системы управления знаниями, аналитические системы управления знаниями;
- интеллектуальные электронные книги – элинги;
- интеллектуальный поиск информации, например, в Интернет;
- интеллектуальные системы принятия решений, например, интеллектуальные роботы.
Это сегодня уже среда, где работает человек, с одной, как составной элемент, а, с другой стороны, как пользователь, обладающий потенциально неограниченно большими возможностями по сравнению со специалистом, даже, чем 20-30 лет назад.
Тем не менее, относительно недавнее исследование изучение спроса находящиеся в одной из берлинских библиотек 45 тысяч научных и технических изданий, показали, 90% из них практически или совсем не читают или читают единицы. Объем ежегодной свежей информации оценивается в 5 экзабайт ( 1 экзабайт = 1 миллиард гигабайт – величина больше, чем 10 с восемьнадцатью нулями).
Тут на самом деле два варианта – или мы в полном тупике и ситуация продолжает ухудшаться или все-таки есть какие-то шансы на улучшение ситуации на базе имеющихся технологий и мы лишь эти возможности пока эффективно не используем и находим пока на одном из начальных этапов развития.
И, это пока, при том, что ЭВМ 5 поколения еще не существуют, хотя они тоже со временем внесут свой весьма существенный вклад в развитие систем работы со знаниями.
Приведем некоторый сравнительный анализ указанных направлений работы со знаниями.
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
- предметная область – узкая;
- область применения – ограничена, обычно индивидуального применения;
- результат - конкретен и достаточно точен;
- доводится до уровня профессионального эксперта;
- модели – продукционные, семантические сети, фреймы, предикаты 1-го порядка и др.;
- размер моделей – от тысяч до десятков тысяч правил ;
- применяется исходное моделирование знаний по факту их содержания;
- применяется моделирование знаний эксперта. Имплицитные знания выявляются;
- вывод прямой и обратный, на синонимах не застревает;
- не принимают самостоятельно решений без человека;
- в разработке длительны и дороги.
ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
- предметная область – достаточно широкая;
- область применения – ограничена, ограниченного распространения;
- результат - псевдоконкретен;
- модели – продукционные, семантические сети, фреймы, предикаты 1-го порядка и др.;
- размер моделей – от десятков тысяч до 1 млн.понятий;
- применяется исходное моделирование знаний по факту их понимания;
- не применяется моделирование знаний эксперта;
- вывод прямой и обратный, на синонимах не застревает;
- не принимают самостоятельно решений без человека;
- в разработке длительны и дороги.
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ (СУЗ), АНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ (АСУЗ)
- предметная область – широкая;
- область применения – неограничена, индивидуальный продукт;
- результат – недостаточно конкретен для СУЗ, конкретен для АСУЗ;
- модели – продукционные, семантические сети, фреймы, предикаты 1-го порядка, молинги для АСУЗ и др.;
- размер моделей – зависит от объема ввода;
- СУЗ – не применяется исходное моделирование, АСУЗ - применяется исходное моделирование знаний по факту их содержания;
- СУЗ - не применяется моделирование знаний эксперта. АСУЗ – применяется моделирование знаний эксперта;
- вывод прямой и обратный. СУЗ - на синонимах застревает. АСУЗ – на синонимах не застревает;
- не принимают самостоятельно решений без человека;
- в разработке длительны и дороги.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ЭЛЕКТРОНННЫЕ КНИГИ (ИЭК) – ЭЛИНГИ
- предметная область – широкая;
- область применения – неограничена, массовый продукт;
- результат – достаточно конкретен ;
- модели – молинги;
- размер моделей – зависит от объема ввода;
- применяется исходное моделирование знаний по факту их содержания;
- применяется моделирование знаний эксперта;
- вывод прямой и обратный. На синонимах не застревает;
- не принимают самостоятельно решений без человека;
- для пользователя весьма дешевы.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОИСК ИНФОРМАЦИИ, например, в Интернет
- предметная область – широкая;
- область применения – неограничена, массовый продукт;
- результат – размыт;
- модели – продукционные, семантические сети, фреймы, предикаты 1-го порядка и др.;
- размер моделей – зависит от объема обрабатываемой информации;
- не применяется исходное моделирование;
- не применяется моделирование знаний эксперта;
- вывод прямой и обратный. На синонимах застревает;
- не принимают самостоятельно решений без человека;
- для пользователя недорог.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, например, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБОТЫ
- предметная область – узкая;
- область применения – ограничена, массовый продукт;
- результат – конкретен;
- модели – продукционные, семантические сети, фреймы, предикаты 1-го порядка и др.;
- размер моделей – зависит от решаемой задачи;
- применяется исходное моделирование;
- применяется моделирование знаний эксперта;
- вывод прямой и обратный. На синонимах не застревает;
- принимают самостоятельно решения без человека;
- в разработке длительны и дороги, для пользователя – средней стоимости.
Наиболее успешные результаты до сих пор достигались на базе экспертных систем (ЭС). Лучшие ЭС, хотя и создавались для узких (иначе невозможно) предметных областей, обеспечивали результаты (после длительной эксплуатации и последовательного развития) значительно превышающие, достигаемые наиболее квалифицированными специалистами - людьми. Наиболее известна шахматная программа, выигрывающая даже у чемпионов мира, в частности, в последний матч у Крамника.
Максимально эффективный результат для пользователя достигается комплексным применением и сочетанием возможностей указанных подходов в работе со знаниями.
Складывающаяся сейчас ситуация в развитии систем работы со знаниями характерна для начальной стадии технологического сингулярного скачка, предсказанного Верноном Винджем в 1993 г. Впрочем, похоже к технологической сингулярности ведут несколько иные пути, чем им указанные.
В тоже время надо отметить, пока рассмотренные технологии являются лишь интеллектуальными помощниками человека, резко усиливающего его возможности. Они пока не могут заменить его во многих важных сферах интеллектуальной деятельности и практики, в частности, в связи с наличием у человека специфических методов получения, передачи информации и ее обработке, недоступных пока современной вычислительной технике и приборам. Кроме того, существует целый ряд информационных ресурсов, которые пока недоступны для работы с ними существующих систем работы со знаниями, а человек может с ними взаимодействовать.
Тем не менее, такие новые направления, как элинги и АСУЗ, в совокупности с другими подходами по работе со знаниями, уже позволяют принципиально справиться в определенной степени с нарастающей лавиной знаний на человечестве, во всяком случае в текущий момент и ближайшие десятилетия.
|