Современное определение науки гносеологический аспект. Онтологический аспект основного вопроса философии "Что первично – материя или сознание (дух)?"

Гносеология - это раздел философии, связанный с теорией познания, или теорией отражения действительности в сознании человека.

Инженерия знаний как наука, если можно так выразиться, дважды гносеологична - действительность (О) сначала отражается в сознании эксперта (М1), а затем деятельность и опыт эксперта интерпретируются сознанием инженера по знаниям (M2), что служит уже основой для построения третьей интерпретации (Pz) - поля знаний экспертной системы (Рис.17.8). Процесс познания в сущности направлен на создание внутреннего представления окружающего мира в сознании человека.

Рис. 17.8. Гносеологический аспект извлечения знаний

В процессе извлечения знаний аналитика в основном интересует компонент знания, связанный с неканоническими индивидуальными знаниями экспертов, поскольку предметные области именно с таким типом знаний считаются наиболее восприимчивыми к внедрению экспертных систем. Эти области обычно называют эмпирическими, так как в них накоплен большой объем отдельных эмпирических фактов и наблюдений, в то время как их теоретическое обобщение - вопрос будущего.

Познание всегда связано с созданием новых понятий и теории. Интересно, что часто эксперт как бы "на ходу" порождает новые знания, прямо в контексте беседы с аналитиком. Такая генерация знаний может быть полезна и самому эксперту, который до того момента мог не осознавать ряд соотношений и закономерностей предметной области. Аналитику, который является "повитухой" при рождении нового знания, может помочь тут и инструментарий системной методологии, позволяющий использовать известные принципы логики научных исследований, понятийной иерархии науки. Эта методология заставляет его за частным увидеть общее, т.е. строить цепочки:

ФАКТ═ - >═ ОБОБЩЕННЫЙ ФАКТ═ - > ЭМПИРИЧЕСКИЙ ЗАКОН═ - > ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ЗАКОН.

Не всегда инженер по знаниям дойдет до последнего звена этой цепочки, но уже само стремление к движению бывает чрезвычайно плодотворным. Такой подход полностью согласуется со структурой самого знания, которое имеет два уровня:

 эмпирический (наблюдения, явления);  теоретический (законы, абстракции, обобщения).

Критерии научного знания

Теория - это не только стройная система обобщения научного знания, это также некоторый способ производства новых знаний. Основными методологическими критериями научности, позволяющими считать научным и само новое знание, и способ его получения являются :

 внутренняя согласованность и непротиворечивость;  системность;  объективность;  историзм.

Внутренняя согласованность. Этот критерий в эмпирических областях на первый взгляд просто не работает: в них факты часто не согласуются друг с другом, определения противоречивы, диффузны и.т.д. Аналитику, знающему особенности эмпирического знания, его модальность, противоречивость и неполноту, приходится сглаживать эти "шероховатости" эмпирики.

Модальность знания означает возможность его существования в различных категориях, т.е. в конструкциях существования и долженствования. Таким образом, часть закономерностей возможна, другая обязательна и.т.д. Кроме того, приходится различать такие оттенки модальности, как: эксперт знает, что...; эксперт думает, что...; эксперт хочет, чтобы...; эксперт считает, что...

Возможная противоречивость эмпирического знания - естественное следствие из основных законов диалектики, и противоречия эти невсегда должны разрешаться в поле знаний, а напротив, именно противоречия служат чаще всего отправной точкой в рассуждениях экспертов.

Неполнота знания связана с невозможностью полного описания предметной области. Задача аналитика эту неполноту ограничить определенными рамками "полноты", т.е. сузить границы предметной области, либо ввести ряд ограничений и допущений, упрощающих проблему.

Системность. Системно-структурный подход к познанию (восходящий еще к Гегелю) ориентирует аналитика на рассмотрение любой предметной области с позиций закономерностей системного целого и взаимодействия составляющих его частей. Современный структурализм исходит из многоуровневой иерархической организации любого объекта, т.е. все процессы и явления можно рассматривать как множество более мелких подмножеств (признаков, деталей) и, наоборот, любые объекты можно (и нужно) рассматривать как элементы более высоких классов обобщений.═

Объективность. Процесс познания глубоко субъективен, т.е. он существенно зависит oт особенностей самого познающего субъекта. Субъективность начинается уже с описания фактов и увеличивается по мере углубления идеализации объектов.

Следовательно, более корректно говорить о глубине понимания, чем об объективности знания. Понимание - это сотворчество, процесс истолкования объекта с точки зрения субъекта. Это сложный и неоднозначный процесс, совершающийся в глубинах человеческого сознания и требующий мобилизации всех интеллектуальных и эмоциональных способностей человека. Все свои усилия аналитик должен сосредоточить на понимании проблемы. В психологии подтверждается факт, что люди, быстро и успешно решающие интеллектуальные задачи, большую часть времени тратят на понимание ее, в то время как быстро приступающие к поискам решения, чаще всего не могут его найти.

Историзм. Этот критерий связан с развитием. Познание настоящегоесть познание породившего его прошлого. И хотя большинство экспертных систем дают "горизонтальный" срез знаний - без учета времени (в статике), инженер по знаниям должен всегда рассматривать процессы с учетом временных изменений - как связь с прошлым, так и связь с будущим. Например, структура поля знаний и база знаний должны допускать подстройку и коррекцию, как в период разработки, так и во время эксплуатации экспертной системы.

Структура познания

Рассмотрев основные критерии научности познания, попытаемся теперь описать его структуру. Методологическая структура познания может быть представлена как последовательность этапов (рис. 17.9) , которые рассмотрим с позиций инженера по знаниям.

Описание и обобщение фактов. Это как бы "сухой остаток" бесед аналитика с экспертом. Тщательность и полнота ведения протоколов во время процесса извлечения и пунктуальная "домашняя работа" над ними - вот залог продуктивного первого этапа познания.

На практике оказывается трудным придерживаться принципов объективности и системности, описанных выше. Чаще всего на этом этапе факты просто собирают и как бы бросают в "общий мешок"; опытный инженер по знаниям часто сразу пытается найти "полочку" или "ящичек" для каждого факта, тем самым подспудно готовясь к этапу концептуализации.═

Рис. 17.9. Структура познания

Установление связей и закономерностей. В голове эксперта связи установлены, хотя часто и неявно; задача инженера - выявить каркас умозаключений эксперта. Реконструируя рассуждения эксперта, инженер по знаниям может опираться на две наиболее популярные теории мышления - логическую и ассоциативную. При этом, если логическая теория благодаря горячим поклонникам в лице математиков широко цитируется и всячески эксплуатируется в работах по искусственному интеллекту, то вторая, ассоциативная, менее известна и популярна, хотя имеет также древние корни. Красота и стройность логической теории не должны заслонять печального факта, что человек редко мыслит в категориях математической логики .

Ассоциативная теория представляет мышление как цепочку идей, связанных общими понятиями. Основными операциями такого мышления являются ассоциации, приобретенные на основе различных связей; припоминание прошлого опыта; пробы и ошибки со случайными успехами; привычные ("автоматические") реакции и пр.

Построение идеализированной модели. Для построения модели, отражающей представление субъекта о предметной области, необходим специализированный язык, с помощью которого можно описывать и конструировать те идеализированные модели мира, которые возникают в процессе мышления. Язык этот создается постепенно с помощью категориального аппарата, принятого в соответствующей предметной области, а также формально-знаковых средств математики и логики. Для эмпирических, предметных областей такой язык пока не разработан, и поле знаний, которое полуформализованным способом опишет аналитик, может быть первым шагом к созданию такого языка.

Объяснение и предсказание моделей. Этот завершающий этап структуры познания является одновременно и частичным критерием истинности полученного знания. Если выявленная система знаний эксперта полна и объективна, то на ее основании можно делать прогнозы и объяснять любые явления из данной предметной области. Обычно базы знаний экспертных систем страдают фрагментарностью и модульностью (несвязанностью) компонентов. Все это не позволяет создавать действительно интеллектуальные системы, которые, равняясь на человека, могли бы предсказывать новые закономерности и объяснять случаи, не указанные в явном виде в базе. Исключением тут являются системы формирования знаний, которые ориентированы на генерацию новых знаний и "предсказание".

В заключение перечислим наиболее часто встречающиеся неудачи, связанные с гносеологическими проблемами инженерии знаний (частично из ):

 обрывочность, фрагментарность знаний (из-за нарушений принципа системности или ошибок в выборе фокуса внимания);  противоречивость знаний (из-за естественной противоречивости природы и общества неполноты извлеченных знаний, некомпетентности эксперта);  ошибочная классификация (из-за неправильного определения числа классов или неточного описания класса);  ошибочный уровень обобщения (из-за чрезмерной детализации или обобщенности классов объектов).

Гносеология – это раздел философии, связанный с теорией познания, или теорией отражения действительности в сознании человека.

Инженерия знаний как наука, если можно так выразиться, дважды гносеологична – действительность (О) сначала отражается в сознании эксперта (M 1), а затем деятельность и опыт эксперта интерпретируются сознанием инженера по знаниям (М 2), что служит уже основой для построения третьей интерпретации (P z) – поля знаний экспертной системы (рис. 17.8). Процесс познания в сущности направлен на создание внутреннего представления окружающего мира в сознании человека.

Рис. 17.8. Гносеологический аспект извлечения знаний

ФАКТ ® ОБОБЩЕННЫЙ ФАКТ ® ЭМПИРИЧЕСКИЙ ЗАКОН ® ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ЗАКОН

эмпирический (наблюдения, явления);

теоретический (законы, абстракции, обобщения).

Еще по теме ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ Суть гносеологического аспекта:

Понятие коммуникации как методологический принцип построения гносеологической конструкции социокультурного пространства города

Гносеология - это раздел философии, связанный с теорией познания, или теорией отражения действительности в сознании человека. Гносеологический аспект (АЗ) извлечения знаний объединяет методологические проблемы получения нового научного знания, поскольку при создании БЗ эксперт часто впервые формулирует некоторые закономерности, до того момента составлявшие его личный опыт. Инженерия знаний как наука, если можно так выразиться, дважды гносеологична - сначала действительность отражается в сознании эксперта а затем деятельность и опыт эксперта интерпретируются сознанием инженера по знаниям что служит уже основой для построения третьей интерпретации - поля знаний экспертной системы (см. рис. 3.5). Процесс познания, в сущности, направлен на создание внутренней репрезентации окружающего мира в сознании человека.

Предметом данного учебника являются в основном процессы отображения 12 и 13 (II - изучают психология и философия); подробно интерпретация 13 будет рассмотрена далее.

Если описать процессы 12 и 13 в терминологии, введенной в главе 1, то мы имеем дело с превращением экспертного знания и теоретического (книжного) опыта в поле знаний которое есть материализация модели мира инженера по знаниям.

В процессе извлечения знаний аналитика в основном интересует компонент связанный с неканоническими индивидуальными знаниями экспертов, поскольку предметные области, требующие именно такого типа знаний, считаются наиболее восприимчивыми к внедрению экспертных систем. Эти области обычно называют эмпирическими, так как в них накоплен большой объем отдельных эмпирических фактов и наблюдений, в то время как их теоретическое обобщение - вопрос будущего.

Если считать, что инженер по знаниям извлекает только фрагмент то есть часть из системы знаний эксперта то его задача, во-первых, стараться, чтобы структура соответствовала , во-вторых, чтобы как можно более полно отражал

Познание часто сопровождается созданием новых понятий и теорий. Иногда эксперт порождает новые знания прямо в ходе беседы с аналитиком. Такая

генерация знаний полезна и самому эксперту, который до того момента мог не осознавать ряд соотношений закономерностей предметной области. Аналитику может помочь тут и инструментарий системной методологии, позволяющий использовать известные принципы логики научных исследований, понятийной иерархии науки. Эта методология заставляет его за частным всегда стремиться увидеть общее, то есть строить цепочки.

(см. скан)

Не всегда удается дойти до последнего звена этой цепочки, но уже само стремление к движению бывает чрезвычайно плодотворным. Такой подход полностью согласуется со структурой самого знания, которое имеет два уровня:

1. Эмпирический (наблюдения, явления).

2. Теоретический (законы, абстракции, обобщения).

Но теория - это не только стройная система обобщения научного знания, это также некоторый способ производства новых знаний. Основными методологическими критериями научности, позволяющими считать научным и само новое знание и способ его получения, являются [Коршунов, Манталов, 1988]:

(см. скан)

Внутренняя согласованность (S31)

Основные характеристики эмпирического знания:

(см. скан)

На первый взгляд критерий внутренней согласованности знания не соответствует реальным характеристикам, описывающим знания с точки зрения слоя Эти характеристики эмпирических знаний подчеркивают его «многоуклад-ность» - столь часто факты не согласуются друг с другом, определения противоречат, критерии диффузны и т. д. Аналитику, знающему особенности эмпирического знания, - приходится сглаживать эти «шероховатости» эмпирики. Модальность знания означает возможность его существования в различных категориях, то есть в конструкциях существования и долженствования. Таким образом, часть закономерностей возможна, другая обязательна и т. д. Кроме того, приходится различать такие оттенки модальности, как:

Эксперт знает, что...;

Эксперт думает, то..,;

Эксперт хочет, тобы...;

Эксперт считает, то....

Возможная противоречивость эмпирического знания - естественное следствие из основных законов диалектики, и противоречия эти не всегда

должны разрешаться в поле знаний, а напротив, именно противоречия служат чаще всего отправной точкой в рассуждениях экспертов.

Неполнота знания связана с невозможностью полного описания предметной области. Задача аналитика эту неполноту ограничить определенными рамками «полноты», то есть сузить границы предметной области либо ввести ряд ограничений и допущений, упрощающих проблему.

Системность (S32)

Системно-структурный подход к познанию (восходящий еще к Гегелю) ориентирует аналитика на рассмотрение любой предметной области с позиций закономерностей системного целого и взаимодействия составляющих его частей.

Современный структурализм исходит из многоуровневой иерархической организации любого объекта, то есть все процессы и явления можно рассматривать как множество более мелких подмножеств (признаков, деталей) и, наоборот, любые объекты можно (и нужно) рассматривать как элементы более высоких классов обобщений. Например, системный взгляд на проблематику структурирования знаний позволяет увидеть его иерархическую организацию. Подробнее об этом в параграфе 3.4.

Объективность (S33)

Процесс познания глубоко субъективен, то есть он существенно зависит от особенностей самого познающего субъекта. «Факты существуют для одного глаза и отсутствуют для другого» (Виппер). Таким образом, субъективность начинается уже с описания фактов и увеличивается по мере углубления идеализации объектов.

В психологии известен результат [Величковский, Капица, 1987], подтверждающий факт, что люди, быстро и успешно решающие интеллектуальные задачи, большую часть времени тратят на понимание ее, в то время как плохие решатели быстро приступают к поискам решения и чаще всего не могут его найти.

Историзм (S34)

Этот критерий связан с развитием. Познание настоящего - есть познание породившего его прошлого. И хотя большинство экспертных систем дают «горизонтальный» срез знаний - без учета времени (в статике), инженер по знаниям должен всегда рассматривать процессы с учетом временных изменений - как связь с прошлым, так и связь с будущим. Например, структура поля знаний и база знаний должны допускать подстройку и коррекцию как в период разработки, так и во время эксплуатации ЭС.

Рассмотрев основные критерии научности познания, попытаемся теперь описать его структуру. Методологическая структура познания может быть представлена как некоторая последовательность этапов [Коршунов, Манталов, 1988]. Параметры органически вписываются в эту структуру познания, которая может быть представлена как последовательность этапов, описанных далее с позиций инженера по знаниям:

Описание и обобщение фактов;

Установление логических и математических связей, дедукция и индукция законов;

Построение идеализированной модели;

Объяснение и предсказание явлений.

Э_1. Описание и обобщение фактов

Тщательность и полнота ведения протоколов во время процесса извлечения и пунктуальная «домашняя работа» над ними - вот залог продуктивного первого этапа познания и материал для описания и обобщения фактов.

На практике оказывается трудным придерживаться принципов объективности и системности, описанных выше. Чаще всего на этом этапе факты просто собирают и как бы бросают в «общий мешок»; опытный инженер по знаниям часто сразу пытается найти «полочку» или «ящичек» для каждого факта, тем самым подспудно готовясь к этапу концептуализации.

Э_2. Установление связей и закономерностей

В памяти эксперта все понятия увязаны и закономерности установлены, хотя часто и неявно задача инженера -выявить каркас умозаключений эксперта. Реконструируя рассуждения эксперта, инженер по знаниям может опираться на две наиболее популярные теории мышления - логическую и ассоциативную. При этом если логическая теория благодаря горячим поклонникам в лице математиков широко цитируется и всячески эксплуатируется в работах по искусственному интеллекту, то вторая, ассоциативная, гораздо менее известна и популярна, хотя имеет также древние корни. Так, Р. Фейнман в своих «Лекциях по физике» отмечает, что в физике по-прежнему преобладающим является вавилонский, а не греческий метод построения знаний. Известно, что древневосточные математики умели делать сложные вычисления, но формулы их не были логически увязаны. Напротив, греческая математика дедуктивна (например, «Начала» Евклида). Традиционная логика формирует критерии, которые гарантируют точность, валидность, непротиворечивость общих понятий рассуждений и выводов. Ее основы заложены еще в «Органоне» Аристотеля в 4 в. до н. э. Большой вклад в развитие логики внес Джон Стюарт Милль (1806-1873).

Инженер по знаниям и сам использует операции традиционной логики и выделяет их в схеме рассуждений эксперта. Это следующие операции:

Определение;

Сравнение и различение;

Абстрагирование;

Обобщение;

Классификация;

Образование суждений;

Умозаключение;

Составление силлогизмов и т. д.

Однако красота и стройность логической теории не должны заслонять того, что человек редко мыслит в категориях математической логики [Поспелов, 1989]. Теория ассоциаций представляет мышление как цепочку идей, связанных общими понятиями. Основными операциями такого мышления являются:

Ассоциации, приобретенные на основе различных связей;

Припоминание прошлого опыта; пробы и ошибки со случайными успехами;

Привычные («автоматические») реакции и пр.

Однако эти две теории не исчерпывают всего многообразия психологических школ. Большой интерес для инженерии знаний может представлять гештальт-психология. Одним из ее основателей является выдающийся немецкий психолог М. Вертгеймер (1880-1943). Под гештальтом (нем. Gestalt) понимается принцип целостности восприятия - как основа цышления. Гештальт-психологи стараются во всем выделять некий целостный образ или структуру как базис для понимания процессов и явлений окружающего мира. Эта теория близка теории фреймов и объектному подходу и направлена на постижение глубинного знания, которое характеризуется стабильностью и симметрией. При этом важен так называемый «центр ситуации», относительно которого развивается знание о предметной области.

Для инженера по знаниям это означает, что, выявляя различные фрагменты знаний, он не должен забывать о главном, о гештальте фрагмента, который влияет на остальные компоненты и связывает их в некоторую структурную единицу. Гештальтом может быть некий главный принцип, или идея, или гипотеза эксперта, или его вера в силу каких-то отдельных концепций. Этот принцип редко формулируется экспертом явно, он всегда как бы за «кадром», и искусство инженера по знаниям обнаружить этот основной гештальт эксперта.

В гештальт-теории существует закон «стремления к хорошему гештальту», согласно которому структуры сознания стремятся к гармонии, связности, простоте. Это близко к старинному классическому принципу «бритвы Оккама» - «сущности не должны умножаться без необходимости» - и формулируется как принцип прегнантности Вертгеймера [Вертгеймер, 1987]: «Организация поля имеет тенденцию быть настолько простой и ясной, насколько позволяют данные условия». Рассуждения о гештальте подводят вплотную к третьему этапу в структуре познания.

Э_3. Построение идеализированной модели

Для построения модели, отражающей представление субъекта о предметной области, необходим специализированный язык, с помощью которого можно описывать и конструировать те идеализированные модели мира, которые возникают в процессе мышления. Язык этот создается постепенно с помощью категориального аппарата, принятого в соответствующей предметной области, а также фор-мально-знаковых средств математикй и логики. Для эмпирических предметных областей такой язык пока не разработан, и поле знаний, которое полуформализо-ванным способом опишет аналитик, может быть первым шагом к созданию такого языка.

Любое познавательное отражение включает в себя условность, то есть упрощение и идеализацию. Инженеру по знаниям необходимо овладение такими специфическими гносеологическими приемами, как идеализация, огрубление, абстрагирование, которые позволяют адекватно отображать в модели реальную картину мира. Эти приемы доводят свойства и признаки объектов до пределов, позволяющих воспроизводить законы действительности в более лаконичном виде (без влияния несущественных деталей).

На тернистом пути познания проверенный диалектический подход оказывается лучшим «поводырем». Инженер по знаниям, который стремится познать проблемную область, должен быть готов постоянно изменять свои уже утвердившиеся способы восприятия и оценки мира и даже отказываться от них. При этом тщательнее всего следует проверять правильность суждений, которые кажутся самыми очевидными.

Э_4. Объяснение и предсказание моделей

Этот завершающий этап в структуре познания является одновременно и частичным критерием истинности полученного знания. Если выявленная система знаний эксперта полна и объективна, то на ее основании можно делать прогнозы и объяснять любые явления из данной предметной области. Обычно базы знаний ЭС страдают фрагментарностью и модульностью (несвязанностью) компонентов. Все это не позволяет создавать действительно интеллектуальные системы, которые, равняясь на человека, могли бы предсказывать новые закономерности и объяснять случаи, не указанные в явном виде в базе. Исключением тут являются обучающие системы, которые ориентированы на генерацию новых знаний и «предсказание».

Предлагаемая методология вооружает аналитика аппаратом, позволяющим избежать традиционных ошибок, приводящих к неполноте, противоречивости, фрагментарности БЗ, и указывает направление, в котором необходимо двигаться разработчикам. И хотя на сегодняшний день большинство БЗ прорабатываются лишь до этапа Э_3, знание полной схемы обогащает и углубляет процесс проектирования.

Большинство специалистов по искусственному интеллекту и когнитивной психологии считают, что основная особенность естественного интеллекта и памяти в частности - это связанность всех понятий в некоторую сеть. Поэтому для разработки базы знаний нужен не словарь, а энциклопедия, в которой все термины объяснены в словарных статьях со ссылками на другие термины.

Таким образом, лингвистическая работа инженера по знаниям на данном слое проблем заключается в построении таких связанных фрагментов с помощью "сшивания" терминов. При тщательной работе аналитика и эксперта в понятийных структурах начинает проглядывать иерархия понятий, что в общем согласуется с результатами когнитивной психологии.

Иерархия понятий - это глобальная схема, которая может быть в основе концептуального анализа структуры знаний любой предметной области.

Следует подчеркнуть, что работа по составлению словаря и понятийной структуры требует лингвистического "чутья", легкости манипулирования терминами и богатого словарного запаса инженера по знаниям, так как зачастую аналитик вынужден самостоятельно разрабатывать словарь признаков Чем богаче и выразительнее общий код, тем полнее база знаний.

Аналитик вынужден все время помнить о трудности передачи образов и представлений в вербальной форме. Часто инженеру по знаниям приходится подсказывать слова и выражения эксперту.

Словарь пользователя

Лингвистические результаты, соотнесенные со слоями общего кода и понятийной структуры, направлены на создание адекватной базы знаний. Однако не следует забывать, что профессиональный уровень конечного пользователя может не позволить ему применить специальный язык предметной области в полном объеме. Для разработки пользовательского интерфейса необходима дополнительная доработка словаря общего кода с поправкой на доступность и "прозрачность" системы.

В заключение перечислим характерные лингвистические неудачи, подстерегающие начинающего инженера по знаниям:

∙ разговор на разных языках (из-за слабой подготовки инженера по знаниям);

∙ несоотнесение с контекстом и неадекватная интерпретация терминов (из-за отсутствия обратной связи, т.е. слишком независимой работы инженера по знаниям);

∙ отсутствие отличий между общим кодом и языком пользователя (не учтены различия в уровне знаний эксперта и пользователя).

Гносеологический аспект Суть гносеологического аспекта

Рис. 17.8. Гносеологический аспект извлечения знаний

ФАКТ═ - >═ ОБОБЩЕННЫЙ ФАКТ═ - > ЭМПИРИЧЕСКИЙ ЗАКОН═ - > ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ЗАКОН.

 эмпирический (наблюдения, явления);

 теоретический (законы, абстракции, обобщения).

Онтология и гносеология - философские термины. Онтология определяет учение о бытии, о сущем. Предметом онтологии является изучение абстрактных и общих философских категорий, таких как субстанция, причина, действие, явление.

Гносеология в философии – теория познания. Гносеологический аспект объединяет методологические проблемы получения нового научного знания, так как процесс познания часто сопровождается появлением новых понятий и теорий.

Прикладной характер искусственного интеллекта обусловил ряд значений онтологии в своей области:

Онтология как система категорий, являющих следствием определенного взгляда на мир;

Онтология как неформальная система концептуализации знаний, предполагающая построение описания множества выделенных объектов, понятий, связей и отношений в заданной области знания с использованием формальных или неформальных средств;

Онтология как представление концептуальной системы в виде логической теории, что означает использование определенного синтаксиса для представления знаний.

Свои особенности мы видим в применении гносеологического аппарата к процессу разработки баз знаний искусственного интеллекта.

В процессе разработки БЗ эксперты довольно часто впервые формируют некоторые закономерности на основе накопленного эмпирического опыта. Основными критериями качества новых знаний являются внутренняя согласованность, системность, объективность, историзм.

В процессе извлечения знаний аналитиков прежде всего интересуют эмпирические знания экспертов, представляющие собой результаты наблюдений, которые могут быть несогласованными. Внутренняя согласованность эмпирических знаний характеризуется понятием модальности, противоречивости, неполноты. Под модальностью знания понимается возможность его существования в различных категориях. Противоречивость является естественным свойством эмпирических знаний и не всегда может быть устранена. Напротив, противоречивость может служить отправной точкой в рассуждениях экспертов. Неполнота знаний связана с возможностью исчерпывающего описания любой предметной области.

Системность знаний основана на определении места новых знаний в многоуровневой иерархической организации. При этом необходимо найти ответы на вопросы: какие понятия детализируют или обобщают новые знания и в каких отношениях они состоят с известными фактами и закономерностями?

Объективность знаний определить практически невозможно. Процессы накопления, описания, представления, обработки, интерпретации и оценивания качества знаний выполняются конкретными людьми, поэтому их результаты имеют субъективный характер. Объективность некоторых закономерностей часто связывают с широтой области их применимости. Границы этой области можно установить экспериментальным или теоретическим путем, но далеко не всегда. В качестве косвенных свидетельств объективности иногда допускают совпадение представлений различных экспертов и подтверждение выдвинутых гипотез известными фактами.

Историзм знаний связан с развитием и изменением представлений о предметной области с течением времени.

Процесс познания можно представить следующими этапами:

1. Описание и обобщение фактов;

2. Выявление связей между фактами, формулирование правил и закономерностей;

3. Построение модели знаний предметной области;

4. Объяснение и прогнозирование явлений на основе модели.

На начальных этапах инженер по знаниям, исследуя структуру умозаключений эксперта, может использовать разные теории и подходы для построения формальной модели знаний предметной области. Наиболее известными и часто применяемыми приемами являются математическая логика, теория ассоциаций и гештальтпсихология.

Идеализированная модель знаний предметной области строится на основе установленных логических связей между понятиями. Модель формализуется с помощью категориального аппарата, формально-знаковых систем математики и логики. Для адекватного отображения в модели реальной картины мира инженеру по знаниям необходимо владеть такими приемами, как идеализация, абстрагирование, огрубление. Критериями качества построенной модели является способность ИИС делать прогнозы и объяснять множество явлений из заданной предметной области. Инженер по знаниям должен стремиться, чтобы результирующая модель знаний была достаточно полной, связной и непротиворечивой.