Эффективность экспертных систем (ЭС) существенно зависит от организации базы знаний и работы с ней. Решение этой задачи затрудняется рядом обстоятельств. В организации базы знаний и устройстве решателя используются разные логики. Остаётся нерешённой фундаментальная проблема о согласовании содержательно-смыслового компонента, характеризующего предметную область ЭС, и формально-математического содержания алгоритмической базы и программного обеспечения ЭС. Развитие ЭС уместно рассматривать в русле совершенствования процедур автоматизации, где обостряется противоречие между ускоренно совершенствующими вычислительными технологиями и практически стагнацией в области автоматизации рассуждения. В целях устранения отмеченных недостатков предлагаются системно организованные и онтологически обоснованные процедуры осмысления знаний в ЭС. Это достигается переходом к гипертекстовым грамматикам и языкам, подключающим потенциал образного мышления. В таком случае устраняются принципиальные различия между организацией данных и знаний в ЭС.
Предлагается подход к построению ЭС, в которой, во-первых, используется база знаний, имеющая специфическую форму (так называемая смысловая база данных – СмИБД), во-вторых, решатель фактически совпадает с алгоритмом конструирования СмИБД. Основой для формирования такой ЭС выступает теория динамических информационных систем (ДИС, ТДИС). Осмысление знаний реализуется с использованием генетически обусловленных структур, организующих знания в смысловые базы данных. Система знаний представляется сетью ДИС-компьютеров, проинтерпретированных адекватной гиптертекстовой грамматикой. С учётом этого разработан программный продукт «Когнитивный ассистент» как экспертный редактор смысловой ЭС. Аннотированный здесь подход к формированию смысловых ЭС универсален. Он позволяет систематизировать знания различных предметных областей, поддерживая междисциплинарные исследования и проекты инновационного характера.
| Abstracts file: | РазумовВИ.doc |
| Full text file: | РазумовВИ_copy.pdf |