ИЗВЕСТИЯ РАН. ТЕОРИЯ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ, 2014, № 4, с. 63-75
ИСКУССТВЕННЫЙ ^^^^^^^^^^^^^^ ИНТЕЛЛЕКТ
УДК 004.8:004.82
РАЗРАБОТКА КОНТЕКСТНО-УПРАВЛЯЕМЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ТИПОВЫХ МОДЕЛЕЙ ИНТЕГРАЦИИ ЗНАНИЙ* © 2014 г. Т. В. Левашова1, А. В. Смирнов1, 2
1 Санкт-Петербург, ФГБУСанкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН,
2 Университет ИТМО Поступила в редакцию 11.12.13 г., после доработки 18.02.14 г.
Предложена методология разработки контекстно-управляемых систем поддержки принятия решений на основе типовых моделей интеграции знаний. Эти модели описывают функциональность системы на различных стадиях ее использования. Модели применяются для спецификации требований к информации и знаниям со стороны контекстно-управляемой системы. Сопоставление указанных требований с требованиями пользователя к функциональности системы и его ограничениями позволяет получить достижимую для данного пользователя функциональность.
Б01: 10.7868/80002338814040106
Введение. Современные информационные системы функционируют в средах с большим количеством разнородных распределенных ресурсов. Неотъемлемой частью таких систем являются процессы интеграции получаемых из ресурсов знаний. Здесь под ресурсами знаний понимаются все виды ресурсов, предоставляющих структурированный и неструктурированный контент (информацию), а также знания проблемной области. Множество требующихся в определенный момент информационной системе ресурсов может меняться в зависимости от текущих целей системы, доступности тех или иных ресурсов в зоне расположения системы (особенно актуально для мобильных систем), а также других ограничений. Для формализации перечисленных условий используется модель контекста. Это модель, в рамках которой знания и информация становятся интерпретируемыми применительно к текущей ситуации и, таким образом, становятся пригодными для интеграции. Системы, использующие модель контекста, называются контекстно-управляемыми.
К настоящему времени накоплен значительный опыт построения контекстно-управляемых систем [1—6]. Актуальной становится задача обобщения и применения такого опыта. В данной работе предлагается использовать ранее выявленные типовые модели, обобщающие процессы синергетической интеграции знаний, которые присутствуют в контекстно-управляемых системах [7], для спецификации требований к информации со стороны контекстно-управляемых систем. Под синергетической интеграцией знаний понимается интеграция, в результате которой появляется принципиально новый результат (имеет место синергетический эффект).
Требования к информации лежат в основе большинства методологий разработки информационных систем [8—12]. Целью данной работы является разработка методологии создания контекстно-управляемых систем на основании соответствия требований к функциональности контекстно-управляемой системы поддержки принятия решений со стороны пользователя с требованиями к информации и знаниям со стороны системы. Предложенная методология демонстрируется на примере контекстно-управляемой системы поддержки принятия решений, разработанной для проблемной области "управление чрезвычайными ситуациями".
Результаты, изложенные в статье, могут быть использованы в области разработки информационных систем для создания или конфигурирования систем в соответствии с требованиями пользователя.
1. Контекстно-управляемый подход к принятию решений на основе синергетической интеграции знаний. Контекст и окружающая среда, в которой принимаются решения, оказывают сильное
*Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проекты № 13-07-12095; 13-07-13159; 14-07-00345; 14-07-00427), Президиума РАН (проект № 213), Отделения нанотехнологий и информационных технологий РАН (проект № 2.2), государственной финансовой поддержке ведущих университетов РФ (субсидия 074-ЦШ).
Таблица 1. Классическая модель принятия решений Саймона и используемая модель
Фаза Содержимое фазы Процессы Контекстно-управляемый подход
Интеллект Планирование Выбор Поиск, идентификация и формулирование задачи, требующей решения, или ситуации, в которой требуется решение Предложение возможных решений Выбор "удовлетворительного" решения Осмысление проблемы. Вывод заключения о том, насчет чего должно быть принято решение Поиск альтернатив Оценка альтернатив и выбор окончательного решения Создание абстрактного контекста. Порождение прикладного контекста Генерация множества эффективных альтернативных решений на основе технологии удовлетворения ограничений
влияние на окончательное решение. Это обусловило появление контекстно-управляемых систем поддержки принятия решений. Контекст позволяет уменьшить объем анализируемой информации и делает эту информацию однозначно интерпретируемой.
Классическая модель принятия решений [13] состоит из трех фаз: выявление проблемы, генерация возможных решений и выбор "удовлетворительного" решения. Использование в системе поддержки принятия решений модели контекста, описывающей ситуацию, в которой принимаются решения, позволяет уменьшить зависимость лица, принимающего решения (ЛПР), от учета внешних факторов, влияющих на окончательное решение. При наличии такой модели вовлечение ЛПР в принятие решения происходит на последнем этапе — при выборе окончательного "удовлетворительного" решения.
В рамках методологии контекстно-управляемой поддержки принятия решений [14] используется двухуровневое представление ситуации средствами модели контекста. На первом уровне ситуация представлена абстрактным контекстом, который является онтологической интенсиональной моделью, интегрирующей в себе знания, релевантные для принятия решений в текущей ситуации. Эти знания извлекаются из прикладной онтологии проблемной области. Данная онтология совмещается в себе два типа знаний: 1) знания предметной области и 2) знания о задачах, которые имеют место в рассматриваемой проблемной области, и методах их решения [15]. Абстрактный контекст, так же как и прикладная онтология, интегрирует в себе знания указанных двух типов. На втором уровне ситуация представлена прикладным контекстом, который является экстенсионалом абстрактного контекста (его конкретизацией для текущих условий). Прикладной контекст порождается информационно-вычислительными ресурсами среды, в которой функционирует контекстно-управляемая система поддержки принятия решений. В прикладном контексте содержится вся информация, требующаяся для решения представленных в абстрактном контексте задач. Эти задачи решаются как задача удовлетворения ограничений также ресурсами среды. В результате решения задач система предлагает ЛПР множество альтернативных решений, которые могут быть приняты в рассматриваемой ситуации. Задачей ЛПР является выбор окончательного решения из этого множества. Соответствия между классической моделью принятия решений и контекстно-управляемым подходом показаны в табл. 1.
Основываясь на анализе работ по синергетической интеграции знаний, можно сказать, что исследования по выявлению типовых моделей такой интеграции практически не ведутся. К настоящему времени удалось выделить следующие типовые модели, описанные в различных источниках: неструктурированная интеграция [16]; конвергенция и фрактальная интеграция [17]; рекомбинация [18].
Модель неструктурированной интеграции выделена на основании анализа процессов передачи знаний. В ходе анализа рассматривались два класса процессов передачи знаний: структурированная и неструктурированная передача знаний. Модель неструктурированной интеграции относится к процессу неструктурированной интеграции знаний. Помимо этой модели в работе [16] выделено еще несколько моделей интеграции (структурированная интеграция: поиск, изучение, применение, запоминание; неструктурированная интеграция: неструктурированное копирование, неструктурированная адаптация), но эти модели не приводят к синергетическому эффекту. Поэтому здесь рассматривается только модель неструктурированной интеграции. Данная модель возникает, когда для решения поставленной задачи (поиска ответа на интересующий вопрос) недостаточно имеющихся знаний или эти знания не могут быть использованы напрямую.
Модель сводится к динамическому комбинированию индивидуальных знаний посредством создания группы специалистов с целью обмена специализированными знаниями. В результате такого обмена может быть сгенерировано принципиально новое знание, которое до того не было частью индивидуальных знаний.
Модель рекомбинации включает в себя две типовых модели: синергетическая интеграция знаний и реконфигурация знаний. Модель синергетической интеграции описывает процессы взаимодействия людей и прямого обмена мнениями между ними. В этой модели различные мнения "сталкиваются", в ходе чего рождаются принципиально новые идеи. Суть модели заключается в использовании подходов, существующих в других областях, применительно к имеющейся базе. Базой может быть идея, технология, сервис и т.п. Чтобы включить в данную базу эти знания, она полностью реконфигурируется, за счет чего получается новый результат.
Модель конвергенции описывает процесс, при котором требуется некоторая технология для новых функций сервиса. При конвергенции требуемая технология вливается в другие технологии (например, вливание электроники в технологию механообработки привело к появлению устройств числового программного управления). Модель конвергенции сходна с вышеописанной моделью реконфигурации. В модели фрактальной интеграции две различные технологии соединяются и создают принципиально новую технологию (например, соединение цифровой технологии, радио технологии, технологий трансивера, регистратора и еще ряда технологий привело к появлению технологии мобильных телекоммуникационных систем). Модели конвергенции и фрактальной интеграция описывают когнитивные процессы. Механизм интеграции технологий начинается, когда лицо с одной когнитивной картой на некоторую технологию взаимодействует с лицом, имеющим другую когнитивную карту. Их взаимодействие выливается в коллективное обучение, в результате которого рождается новое знание.
В рассмотренных выше моделях синергет
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.