|
— человек, способный не только «увидеть через заданную совокупность значений отдельных признаков целостный образ объекта» [104, с. 158], но и выполнить его отнесение к одному или нескольким классам решений, или, другими словами, дать прогноз поведения объекта. Как и ранее, здесь может оказаться полезным использование компьютерной метафоры, которая тем более продуктивна ввиду актуальности задачи создания компьютерных экспертных систем, а, в более широком плане, интеллектуальных систем, теория разработки и внедрения которых интенсивно разрабатывается в самых различных отраслях науки и практики [83; 151; 211]. Приведем основные идеи метода экспертной классификации: 1. Структуризация проблемы. Чтобы передать знания компьютеру, нужен общий язык, характеризующий конкретную предметную область. Удобен язык признаков (или характеристик), описывающий объект исследования. Результатом этого этапа является совокупность признаков, необходимых для полной классификации объектов определенного типа, все возможные значения этих признаков, а также перечень классов решений. 2. Предъявление эксперту описаний объекта в привычном виде. Представленные выше характерные особенности экспертных знаний позволяют считать адекватным способом получения информации от эксперта тот, при котором эксперт решает привычную для себя задачу. Описание проблемы вводится в компьютер. Комбинируя признаки, компьютер «предлагает» эксперту выполнить их сравнения; кроме того, эксперту представляется перечень классов решений, из которых он выбирает свой ответ. 3. Проверка информации эксперта на непротиворечивость. Не ошибающихся экспертов не бывает [104]. Информацию эксперта следует подвергать проверке, основанной на той или иной концепции. У О.И. Ларичева это — гипотеза о характерности, предполагающая независимость оценок эксперта по отдельным признакам. Альтернативной концепцией может быть гипотеза транзитивности или согласованности оценок [159] и др. Алгоритм проверки должен |
шения. Эксперт — человек, способный не только «увидеть через заданную совокупность значений отдельных признаков целостный образ объекта» [75, с. 158], но и выполнить его отнесение к одному или нескольким классам решений, или, другими словами, дать прогноз поведения объекта. Как и ранее, здесь может оказаться полезным использование компьютерной метафоры, которая тем более продуктивна ввиду актуальности задачи создания компьютерных экспертных систем, а, в более широком плане, интеллектуальных систем, теория разработки и внедрения которых интенсивно разрабатывается в самых различных отраслях науки и практики [61; 107; 148]. Приведем основные идеи метода экспертной классификации: 1. Структуризация проблемы. Чтобы передать знания компьютеру, нужен общий язык, характеризующий конкретную предметную область. Удобен язык признаков (или характеристик), описывающий объект исследования. Результатом этого этапа является совокупность признаков, необходимых для полной классификации объектов определенного типа, все возможные значения этих признаков, а также перечень классов решений. 2. Предъявление эксперту описаний объекта в привычном виде. Представленные выше характерные особенности экспертных знаний позволяют считать адекватным способом получения информации от эксперта тот, при котором эксперт решает привычную для себя задачу. Описание проблемы вводится в компьютер. Комбинируя признаки, компьютер «предлагает» эксперту выполнить их сравнения; кроме того, эксперту представляется перечень классов решений, из которых он выбирает свой ответ. 3. Проверка информации эксперта на непротиворечивость. Не ошибающихся экспертов не бывает [75, с. 163]. Информацию эксперта следует подвергать проверке, основанной на той или иной концепции. У О.И. Ларичева это — гипотеза о характерности, предполагающая независимость оценок эксперта по отдельным признакам. Альтернативной концепцией может быть |