Статья описывает проектирование баз знаний интеллектуальных обучающих систем с использованием технологии OSTIS. Обсуждаются преимущества и проблемы создания качественной базы знаний, а также предлагаются подходы и этапы разработки баз знаний. Автор обсуждает, как использование технологии OSTIS позволяет оптимизировать процесс разработки интеллектуальных систем, что может привести к новым открытиям и результатам в области искусственного интеллекта и компьютерных наук.
Ключевые слова: технология OSTIS, интеллектуальная система, искусственный интеллект, база знаний .
Базы знаний играют важную роль в различных областях, включая науку, медицину, логистику, промышленность и образование, и составляют неотъемлемую часть в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем. Они позволяют организовывать и упорядочивать информацию, делая ее более доступной и понятной. Однако создание качественной базы знаний является достаточно сложной задачей, эффективно и качественно решить которую призвана технология OSTIS.
OSTIS [1] (Open Semantic Technology for Intelligent Systems) — это проект открытых семантических технологий для создания интеллектуальных систем. Технология OSTIS является комплексной основой для создания интеллектуальных систем, которая может эффективно работать с неструктурированными данными, облегчать представление знаний и поддерживать процессы управления знаниями. Она использует семантические технологии, в том числе онтологии, логику знаний и семантический поиск, чтобы позволить системам понимать смысл информации и её значение.
OSTIS состоит из нескольких компонентов и инструментов, предназначенных для разработки и реализации интеллектуальных систем. Она включает в себя онтологическую модель, язык описания онтологий, систему управления знаниями, инструменты для разработки интерфейсов и многое другое. Онтологическая модель позволяет структурировать знания в системе и определяет связи между понятиями и сущностями. Язык описания онтологий обеспечивает возможность формального описания знаний и их взаимосвязей.
Вместе с этим OSTIS представляет собой новую технологию моделирования баз знаний. Она позволяет создавать более точные и полные модели знаний, включая формальное описание понятий, определений и связей между ними. В то время как традиционные методы моделирования баз данных или баз знаний могут быть ограничены в своей точности и охвате, технология OSTIS позволяет создавать глубокие и широкие модели, которые могут включать в себя знания из самых разных предметных областей. Это делает ее особенно полезной для решения сложных и, что более важно, комплексных задач.
Важным фактором, влияющим на эффективность и качество системы, является структурированность базы знаний. Для этого необходимо иметь организованную иерархию дочерних предметных областей, которые сильно связаны между собой множеством различных отношений, относящихся к некоторой общей (родительской) предметной области.
Определение связей между понятиями является важным этапом в разработке базы знаний и требует тщательного анализа и грамотного подхода. В соответствии с технологией OSTIS, для достижения наилучшего качества базы знаний, описание понятий и отношений будет производиться как описание семантических окрестностей. Основные отношения и понятия включают идентификатор, определение, утверждение, включение и разбиение. Реализация каждого отношения и их представление в базе знаний зависит от конкретного случая.
Следующим этапом является определение правил и принципов описания элементов базы знаний. Если в базе знаний есть несколько понятий, которые связаны между собой, то правильное описание этих понятий и связей между ними позволяет избежать дублирования информации и обеспечить целостность базы знаний.
Кроме того, на этом этапе необходимо определить форматы и структуру описания элементов, установить правила именования и описания. Например, можно определить, что название каждого понятия начинается с заглавной буквы, а его определение должно быть коротким и понятным для пользователя. Также можно определить форматы описания связей между понятиями, например, использовать графические схемы или текстовые описания.
Унифицированное описание элементов базы знаний создает возможность для её расширения в будущем. Заранее определенные правила и принципы описания элементов позволят быстро и легко добавлять новые элементы в базу знаний, минуя необходимость переработки всей её структуры. Таким образом, мы можем быть уверены в гибкости и масштабируемости нашей системы.
При разработке базы знаний следует учитывать целевую аудиторию. Различные группы пользователей могут нуждаться в разном уровне детализации описаний понятий и связей между ними. Например, для специалистов в определенной области может потребоваться более техническое и подробное описание, тогда как для более широкой аудитории описание должно быть более простым и доступным.
Тем не менее, база знаний должна быть актуальной и применимой для аудитории любого направления. Поэтому необходимо обратить внимание на универсальность описания знаний. Для достижения этой цели можно использовать более доступный язык при объяснении технических терминов.
Важно учитывать, что база знаний может быть расширена в будущем, поэтому необходимо предусмотреть возможность добавления новых элементов и связей между ними. Можно, например, добавить рекомендации по использованию базы знаний, чтобы помочь пользователям получить максимальную пользу от ее использования.
Реализация описанных принципов позволит обеспечить эффективное использование базы знаний и улучшить качество информации в ней. Кроме того, это даст возможность пользователю легко ориентироваться и находить необходимую ему информацию, повысит качество обучения и поможет пользователю более эффективно и глубоко усвоить необходимые ему знания, что в дальнейшем приведёт к более осознанному принятию решений и грамотном применении полученных знаний на практике.
Технология OSTIS позволяет оптимизировать процесс разработки баз знаний для интеллектуальных систем с удовлетворением вышеупомянутых принципов, а также предлагает ряд преимуществ.
Так, она предоставляет возможность использования единообразного подхода к описанию понятий и связей между ними. Стоящая в основе унификация обеспечивает семантическую совместимость всех ostis-систем.
Данная технология способна качественно решать многие проблемы и задачи, связанные с недостаточной точностью и качеством ответов в существующих обучающих системах, что делает ее более эффективной и перспективной для использования в различных областях и интеграции во многие технические процессы.
Кроме того, использование технологии OSTIS при проектировании баз знаний интеллектуальных обучающих систем может привести к новым открытиям и результатам в области искусственного интеллекта и компьютерных наук. Например, это может способствовать появлению новых методов обработки знаний и решению сложных задач.
Благодаря использованию данной технологии разработанная база знаний может стать фундаментом дальнейшей разработки интеллектуального решателя задач и интеллектуального интерфейса, что означает переход от алгоритмов решения конкретных задач к интеллектуальным агентам, решающих любые задачи на основе описанных в базе знаний понятий, отношений, свойств и теорем.
Литература:
1. Голенков, В. В. Открытая технология онтологического проектирования, производства и эксплуатации семантически совместимых гибридных интеллектуальных компьютерных систем / В. В. Голенков, Н. А. Гулякина, Д. В. Шункевич. — Минск: Бестпринт, 2021. — 690 c. — Текст: непосредственный.
2. Кравченко, Ю. А. Задачи семантического поиска, классификации, структуризации и интеграции информации в контексте проблем управления знаниями / Ю. А. Кравченко. —: Известия ЮФУ. Технические науки, 2016. — 14 c. — Текст: непосредственный.
3. Онтологическое проектирование гибридных семантически совместимых интеллектуальных систем на основе смыслового представления знаний / В. В. Голенков, Н. А. Гулякина, Д. В. Шункевич [и др.]. —: Онтология проектирования, 2019. — 20 c. — Текст: непосредственный.
4. Курейчик, В. В. Анализ современного состояния автоматизированных систем приобретения и представления знаний / В. В. Курейчик, П. В. Сороколетов, С. Н. Щеглов. —: Известия ЮФУ. Технические науки, 2008. — 6 c. — Текст: непосредственный.
5. Бова, В. В. Концептуальная модель представления знаний при построении интеллектуальных информационных систем / В. В. Бова. —: Известия ЮФУ. Технические науки, 2014. — 9 c. — Текст: непосредственный.
