Трудности получения экспертных знаний

В последние 20 лет перенос экспертных знаний в компьютер стал одной из центральных проблем искусственного интеллекта.

Зачем же нужно передавать человеческие умения и опыт компьютеру? Прежде всего для того, чтобы опытом и знаниями квалифицированного специалиста пользовались не только те люди, с которыми он сталкивается, а гораздо более широкий круг возможных пользователей. Вторая, не менее важная цель - не утерять со сменой поколений умения и знания опыт­ных людей, оставить их в наследство человечеству.

Сама по себе возможность построения искусственной систе­мы, обладающей человеческими умениями решать сложные за­дачи в тех или иных областях деятельности, весьма привлека­тельна. Но на пути ее решения стоят существенные трудности. Перечислим основные из них.

1. Человек не может сообщить общие абстрактные правила, которыми он руководствуется, решая ту или иную конкретную задачу, потому что его умения чаще всего хранятся на подсоз­нательном уровне.

2. В любой области деятельности имеется большое количе­ство (десятки, и сотни тысяч) возможных практических ситуа­ций, при анализе которых проявляются умения человека. Же­лательно, чтобы этими умениями в полном объеме «овладел» компьютер, что может потребовать огромного труда и времени экспертов.

3. Люди, передающие компьютеру в том или ином виде свои знания иг умения, неизбежно ошибаются. Конкретная ошибка может быть вызвана усталостью, невнимательностью, трудностью, ситуации. Не ошибающихся экспертов, к сожале­нию, не бывает.

Отметим, что существуют разные виды человеческих уме­ний, и для построения их компьютерных аналогов нужна сово­купность различных подходов.

Далее мы представим подход, позволяющий строить пол­ные, непротиворечивые и достаточно большие базы экспертных знаний (умений) для определенного класса задач: задач клас­сификации с явными признаками [7].