Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем

Книга посвящена одному из важнейших и недостаточно исследованных аспектов теории и практики искусственного интеллекта — извлечению и структурированию знаний при разработке экспертных систем. При создании таких систем наибольшую трудность вызывает домашинный этап, на котором разработчики выявляют знания специалистов в конкретной предметной области и структурируют их для последующей формализации и ввода в ЭВМ. Как и все исследования по искусственному интеллекту, данная тема носит междисциплинарный характер, и поэтому в книге освещены различные аспекты этой проблемы, включая вопросы когнитивной психологии, психологии общения, лингвистики, гносеологии и др. Рассмотрены основные этапы разработки экспертных систем с акцентом на практические приемы и методы инженерии знаний, в том числе извлечение знаний из текстов, экспертные игры, техника интервьюирования и анкетирования и т. д. Введена классификация методов извлечения знаний и предложена методология структурного анализа знаний, которая проиллюстрирована на примере трех экспертных систем — АВТАНТЕСТ, АВ-ТАНКЛИП и МИКРОЛЮШЕР. Дан обзор современного состояния других способов создания баз знаний экспертных систем, включающий анализ систем индуктивного формирования знаний и автоматизированных систем приобретения знаний в прямом диалоге «эксперт-ЭВМ».Для научных иинженерно-технических работников, занимающихсясозданием прикладных интеллектуальных систем.