Denna uppsats ger en översikt över utvecklingen inom området Knowledge Engineering under de senaste 15 åren. Vi diskuterar paradigmskiftet från en överföringsvy till en modelleringsvy och beskriver två tillvägagångssätt som avsevärt formade forskningen inom Knowledge Engineering: Role-limiting Methods och Generic Tasks. För att illustrera olika begrepp och metoder som utvecklats under de senaste åren beskriver vi tre modellering ramar: CommonKADS, MIKE och PROTÉGÉ-II. Denna beskrivning kompletteras med en mer detaljerad diskussion av några viktiga metodologiska utvecklingar: specificering av språk för kunskapsbaserade system, problemlösningsmetoder och ontologier. Vi avslutar med att beskriva relationen mellan Knowledge Engineering och Software Engineering, Information Integration och Knowledge Management. Knowledge Engineering, Knowledge Acquisition, Problem-Solving Method, Ontology, Information Integration I tidigare dagar var forskning inom Artificiell Intelligence (AI) fokuserad på utveckling av 2 formalismer, inference mekanismer och verktyg för att operationalisera Knowledge-based Systems (KBS). Vanligtvis var utvecklingsinsatserna begränsade till förverkligandet av små KBS för att studera genomförbarheten av de olika tillvägagångssätten. Även om dessa studier gav ganska lovande resultat, misslyckades i många fall överföringen av denna teknik till kommersiell användning för att bygga stora KBS. Situationen var direkt jämförbar med en liknande situation vid konstruktion av traditionella mjukvarusystem, som kallas "programvarakris" i slutet av sextiotalet: medlen för att utveckla små akademiska prototyper skalade inte upp till utformning och underhåll av stora, långlivade kommersiella system. På samma sätt som programvarukrisen resulterade i att disciplinen Software Engineering inrättades klargjordes behovet av fler metodologiska metoder i den otillfredsställande situationen när det gäller att konstruera KBS. Så målet med den nya disciplinen Knowledge Engineering (KE) liknar målet för Software Engineering: att omvandla processen att bygga KBS från en konst till en teknisk disciplin. Detta kräver analys av själva bygg- och underhållsprocessen och utveckling av lämpliga metoder, språk och verktyg som är specialiserade för att utveckla KBS. Därefter kommer vi först att ge en översikt över några viktiga historiska utvecklingar i KE: särskild tonvikt kommer att läggas på paradigmskiftet från den så kallade överföringsstrategin till den så kallade modelleringsmetoden. Detta paradigmskifte betraktas ibland också som en överföring från första generationens expertsystem till andra generationens expertsystem [43]. På grundval av denna diskussion kommer avsnitt 2 att avslutas med en beskrivning av två framträdande utvecklingar i slutet av åttiotalet: Role-limiting Methods [99] och Generic Tasks [36]. I avsnitt 3 kommer vi att presentera några modellering ramar som har utvecklats under de senaste åren:, och PROTÈGÈ-II [123]. I avsnitt 4 ges en kort översikt över specifikationsspråk för KBS. Problemlösningsmetoder har varit ett stort forskningsämne inom KE under det senaste årtiondet. Grundläggande egenskaper hos (bibliotek för) problemlösningsmetoder beskrivs i avsnitt 5. Ontologier, som har fått stor betydelse under de senaste åren, diskuteras i avsnitt 6. Dokumentet avslutas med en diskussion om den aktuella utvecklingen inom KE och deras förhållande till andra discipliner. I KE har man också lagt ner mycket arbete på att utveckla metoder och stödja verktyg för kunskapsutveckling (jämför [48] Historiska rötter I detta avsnitt kommer vi först att diskutera några huvudprinciper som kännetecknar utvecklingen av KE redan från början. "Denna överföring och omvandling av problemlösningsexpertis från en kunskapskälla till ett program är kärnan i expertsystemutvecklingsprocessen." [81] I början av åttiotalet har utvecklingen av en KBS betraktats som en överföringsprocess av mänsklig 3 kunskap till en genomförd kunskapsbas. Denna överföring byggde på antagandet att den kunskap som krävs enligt KBS redan existerar och bara måste samlas in och genomföras. Oftast fick man den kunskap som krävdes genom att intervjua experter om hur de löser specifika uppgifter [108]. Vanligtvis genomfördes denna kunskap i någon form av produktionsregler som verkställdes av en tillhörande regeltolk. En noggrann analys av de olika regelkunskapsbaserna visade dock att produktionsreglernas ganska enkla representationsformalitet inte stödde en adekvat representation av olika typer av kunskap [38]: t.ex. i MYCIN-kunskapsbasen [44] strategisk kunskap om i vilken ordning målen ska uppnås (t.ex. "överväga vanliga orsaker till en sjukdom först") blandas ihop med domänspecifika kunskaper om till exempel orsaker till en viss sjukdom. Denna blandning av kunskapstyper och bristen på tillräckliga motiveringar till de olika reglerna gör det mycket svårt och tidskrävande att upprätthålla sådana kunskapsbaser. Därför var denna överföringsmetod endast möjlig för utveckling av små prototypsystem, men den lyckades inte producera stora, tillförlitliga och underhållbara kunskapsbaser. Vidare erkändes att antagandet om överföringsmetoden, dvs. att kunskapsinhämtning är insamling av redan befintliga kunskapsfaktorer, var fel på grund av den viktiga roll som tyst kunskap spelar för en experts problemlösningsförmåga. Dessa brister ledde till ett paradigmskifte från övergången till modellen. I dag råder det en allmän enighet om att processen för att bygga upp en KBS kan ses som en modellverksamhet. Att bygga en KBS innebär att bygga en datormodell i syfte att förverkliga problemlösningsmöjligheter som är jämförbara med en domänexpert. Den är inte avsedd att skapa en kognitiv lämplig modell, dvs. Att simulera de kognitiva processerna hos en expert i allmänhet, men att skapa en modell som erbjuder liknande resultat i problemlösning för problem på området. Experten kan medvetet formulera vissa delar av sin kunskap, men han eller hon kommer inte att vara medveten om en betydande del av denna kunskap eftersom den är dold i hans eller hennes färdigheter. Denna kunskap är inte direkt tillgänglig utan måste byggas upp och struktureras under kunskapsinhämtningsfasen. Därför ses denna kunskapsinhämtningsprocess inte längre som en överföring av kunskap till en lämplig datorrepresentation, utan som en modellkonstruktionsprocess ([41], [106] ). Denna modellbild av byggprocessen i en KBS har följande konsekvenser: • Liksom varje modell är en sådan modell bara en approximation av verkligheten. Modelleringsprocessen är i princip oändlig, eftersom den är en oupphörlig aktivitet i syfte att tillnärma det avsedda beteendet. • Modelleringsprocessen är en cyklisk process. Nya observationer kan leda till en förfining, ändring eller komplettering av den redan inbyggda modellen. Å andra sidan kan modellen leda till ytterligare kunskapsinhämtning. • Modelleringsprocessen är beroende av kunskapsingenjörens subjektiva tolkningar. Därför är denna process vanligtvis felaktig och en utvärdering av modellen med avseende på verkligheten är nödvändig för att skapa en lämplig modell. Enligt denna återkopplingsslinga måste modellen därför kunna ses över i varje steg av modelleringsprocessen. 4 I [39] Clancey rapporterade om analysen av en uppsättning första generationens expertsystem som utvecklats för att lösa olika uppgifter. Även om de förverkligades med hjälp av olika representation formalismer (t.ex. produktionsregler, ramar, LISP), upptäckte han ett vanligt problemlösningsbeteende. Clancey kunde abstraktera detta vanliga beteende till ett generiskt inferensmönster kallat Heuristic Classification, som beskriver dessa systems problemlösningsbeteende på en abstrakt nivå, den så kallade kunskapsnivån [113]. Denna kunskapsnivå gör det möjligt att beskriva resonemang i termer av mål som ska uppnås, åtgärder som krävs för att uppnå dessa mål och kunskap som krävs för att genomföra dessa åtgärder. En beskrivning på kunskapsnivå av en problemlösningsprocess abstracts från detaljer som rör genomförandet av resonemangsprocessen och resulterar i begreppet problemlösningsmetod (PSM). En PSM kan karakteriseras enligt följande (jämför [20]): • En PSM anger vilka slutsatser som måste göras för att lösa en given uppgift. • En PSM bestämmer i vilken ordning dessa åtgärder måste aktiveras. • Dessutom bestämmer så kallade kunskapsroller vilken roll domänkunskapen spelar i varje slutledningsåtgärd. Dessa kunskapsroller definierar en domänoberoende generisk terminologi. När vi betraktar PSM Heuristic Classification i lite mer detalj (Figur 1) kan vi identifiera de tre grundläggande inferens åtgärder abstrakt, heuristic match, och förfina. Dessutom definieras fyra kunskapsroller: observerbara, abstrakta observerbara, lösningsabstractioner och lösningar. Det är viktigt att se till att en sådan beskrivning av en PSM ges på ett generiskt sätt. Således möjliggörs återanvändning av en sådan PSM inom olika områden. När man överväger en medicinsk domän, en observerbar som "41 0 C" kan abstrakteras till "hög temperatur" av inference handlingen abstrakt. Denna abstracted observable kan matchas till en lösning abstraction, t.ex. "infektering", och slutligen kan lösningens abstraktion hierarkiskt förfinas till en lösning, t.ex. Sjukdomen "influenca". Under tiden har olika PSM identifierats, som t.ex. Täck-och-diferentiat för att lösa diagnostiska uppgifter [99] eller för parametriska konstruktionsuppgifter. PSM kan utnyttjas i den kunskapsbaserade processen på olika sätt:
Ontologi är en formell beskrivning av en modell som består av delade begrepp REF.
Knowledge Engineering: Principles and Methods
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}