Новости

     В обычной практике психодиагностического исследования интерпретация результатов и написание психодиагностического заключения - это творческий процесс, осуществляемый психологом после рутинной обработки полученных данных. Причем, чем больше опыта имеет психолог, тем более точным, конкретным и адекватным получается «портрет» личности испытуемого. Разработка автоматизированного психодиагностического заключения предполагает моделирование рассуждений психолога при интерпретации результатов тестирования и «перенос» знаний и опыта психолога в некоторые структуры, воспринимаемые компьютером. Главные затруднения при проведении таких работ заключаются в вопросах извлечения знаний и опыта психолога, их структурировании и представлении в некоторой форме, понимаемой компьютером.
     Направление исследований, зародившееся в рамках искусственного интеллекта и выделившееся в самостоятельную дисциплину, связанную с вопросами извлечения, структурирования, формирования, обработки и приобретения знаний, носит название инженерии знаний (Knowledge Engineering). Специалиста предметной области, чьи знания и опыт «извлекаются», называют экспертом, а специалиста, который занимается извлечением и структурированием знаний - инженером по знаниям.
     Под извлечением знаний понимают процедуру взаимодействия инженера по знаниям с источником знаний (экспертом, литературой и т.д.), в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии профессиональных решений и структура их представлений о предметной области [Гаврилова, Червинская, 1992].
     Проблема извлечения экспертных знаний традиционно считается «узким местом» (от англ. bottleneck - горлышко бутылки) в проектировании интеллектуальных систем [Feigenbaum, 1980; Boose, 1989; Gaines, 1993; Chervinskaya, Wasserman, 2000]. По количеству цитируемости в литературе это изречение стало уже классическим и довольно точно отражает состояние дел за последние несколько лет. Для того чтобы ответить на вопросы, в чем заключаются трудности извлечения экспертных знаний и каким образом их разрешать, специалисты в области инженерии знаний обращаются к психологическим и психолингвистическим исследованиям, касающимся таких проблем как проведение экспертизы опытными специалистами и понимание природы экспертизы, применение теоретических знаний на практике и специфика практического мышления, характеристика системы обработки информации человеком и поведение человека, решающего профессиональные задачи, а также взаимосвязь естественного языка и мыслительного процесса человека. Исследование этих проблем, а также практическая работа по извлечению знаний, позволяет отметить ряд эффектов или явлений, наблюдаемых при работе с экспертами и оказывающий существенное влияние на процесс извлечения знаний. К ним относятся [Chervinskaya, Wasserman, 2000]:
   существование так называемых молчаливых или подразумеваемых знаний (tacit knowledge), обусловленное тремя причинами: неосознаваемым характером экспертного умения, трудностью процесса вербализации и недооценкой экспертом важности некоторых знаний, используемых при решении профессиональных задач;
   особая форма организации знаний экспертов по сравнению с организацией знаний новичков;
   достаточно высокая скорость решения экспертом профессиональных задач;
   ограниченность объема кратковременной памяти человека;
   некорректность некоторых способов получения информации (присвоение весов признаков, присвоение вероятностей и т.д.);
   существование механизма когнитивной защиты;
   наличие психолингвистических проблем, в частности, различие между коммуникативным языком и языком мыслительного процесса приводит в процессе общения инженера по знаниям с экспертом к значительной потере информации.
     Для преодоления описанных выше проблем в рамках инженерии знаний (как в теоретическом плане, так и в результате практических разработок конкретных систем) создаются так называемые методы извлечения знаний или техники (knowledge elicitation techniques), представляющие собой некоторую процедуру или форму взаимодействия инженера по знаниям с экспертом.
     Под концептуальным анализом знаний (или структурированием) понимается процесс анализа информации, полученной от источника знаний, и синтез ее (или кодирование) в некоторые структуры, независящие от какой-либо программной реализации.
     Извлечение и структурирование знаний - это единый процесс взаимодействия инженера по знаниям с экспертом, различающийся лишь своими аспектами. Если проблема извлечения знаний заключается в выборе формы взаимодействия инженера по знаниям с экспертом, то проблема концептуального анализа знаний предполагает рассмотрение собственно предмета, ради которого такое взаимодействие организовано, а именно, той информации, смысл которой в процессе преобразования от представлений эксперта к представлению в компьютере должен остаться неизменным.
     Процесс преобразования знаний от представлений эксперта к представлению в компьютере можно рассматривать как проблему преобразования информации, осуществляемой путем перехода от одного материального носителя знаний к другому. В зависимости от вида материального носителя знаний можно выделить следующие уровни представлений знаний:
   представление знаний в памяти человека (эксперта);
   концептуальное или полуформализованное представление знаний как результат взаимодействия эксперта и инженера по знаниям (возможно на бумаге);
   формализованное представление знаний на специализированных языках искусственного интеллекта (на бумаге или в компьютере);
   представление знаний на машинных носителях информации (база знаний).
     В этом отношении концептуальный анализ знаний - это переход от представления знаний в памяти эксперта к некоторым концептуальным, полуформализованным представлениям или структурам, отражающим понимание экспертом предметной области в целом и стратегий рассуждений при решении профессиональных задач.
     Иллюстрацией применения технологии инженерии знаний в области психодиагностики служат разработанные нами на основе опыта экспертов-психологов модели, осуществляющие интерпретацию результатов тестирования с помощью различных психодиагностических методик.

Цитируемая литература:

Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. (1992) Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.
Feigenbaum, E. (1980) Knowledge engineering: the applied side of artificial intelligence. - Stanford.
Boose, J.H.. (1989) A survey of knowledge acquisition techniques and tools. // Knowledge Acquisition. - V. 1. - № 1. P. - 39-58.
Gaines B.R. (1993) Modeling practical reasoning. // International J. of Intelligent Systems. - V. 8. - P. 51-70.
Chervinskaya K.R., Wasserman E.L. (2000) Some methodological aspects of tacit knowledge elicitation // J. of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. арматура продажа