1.4. Инженерия знаний

Для построения современных систем ИИ необходимы новые методы построения баз знаний. Как было указано в предыдущем разделе, многие аспекты знаний нельзя точно определить, поэтому при создании баз знаний основная задача заключается в получении необходимых знаний от экспертов и вводе их в ЭВМ так, чтобы потом они могли быть использованы системой. Главная трудность здесь состоит в том, что формирователь базы знаний (инженер знаний), как правило, не является специалистом в той области деятельности, для которой создается экспертная система. В то же время эксперт не всегда может быть достаточно знаком с методами программирования баз знаний. Кроме того, свои знания эксперт использует чаще всего бессознательно и не всегда может, даже если и хочет, передать все свои знания и навыки.

Как же должен поступать в таких случаях инженер знаний, какие задавать вопросы эксперту? Поиском ответов на такие вопросы занята новая наука - инженерия знаний. Основные ее усилия направлены на создание систем, способных автоматизировать большую часть работ по формированию базы знаний. Хорошим примером таких систем служит упомянутая выше система SACON. Поскольку потребность в инженерах знаний возникла недавно, таких специалистов в настоящее время мало, к тому же почти все они заняты исследовательской работой в различных университетских центрах. Однако очевидно, что область применения экспертных систем быстро расширяется и в ближайшее время количество инженеров знаний, работающих в сфере производства, значительно возрастет. С другой стороны, необходимость в таких специалистах пропадет, когда будет решена задача автоматизации формирования знаний.

В упоминавшейся выше книге "Интеллектуальные системы" [6] есть статья под названием "Прототип метода очистки знаний", написанная Мичи. В ней описывается методика получения знаний из исходного материала, чем-то напоминающая способ выделения чистого бензина из нефти. Исходный материал для базы знаний может быть получен от экспертов или взят из различных печатных источников, например из книг, технической документации и т. д. В статье Мичи приводится ряд аргументов в пользу того, что Англия в ближайшее время будет играть значительную роль в производстве систем ИИ, так как именно в этой стране несколькими учеными, работающими в области информатики, были получены результаты, которые с успехом могут быть использованы при создании систем ИИ, пригодных для промышленного производства. Большинство этих ученых, не имея возможности заняться промышленной реализацией своих разработок, обратилось за помощью к соответствующим фирмам.

По сравнению с другими видами производства финансовые затраты на реализацию систем ИИ довольно низки, так как многие фирмы, специализирующиеся на изготовлении программного обеспечения, имеют в своем штате достаточное число квалифицированных специалистов, способных заняться разработкой указанных систем. Вполне возможно, что Англия могла бы стать поставщиком специалистов по системам ИИ.

Однако далеко не все проблемы решены и обсуждение возможностей промышленного производства таких систем сейчас в самом разгаре.