Образ особистісного знання в інженерії правових знань

Інженерія знань, що вивчає проблеми виявлення, структурування і формалізації знань для розробки інтелектуальних систем, знаходиться на стику різних галузей знань. Більш повне й адекватне вивчення систем наукового знання дозволяє краще організувати й упорядкувати системи знання в інтелектуальних системах, організувати більш продуктивну роботу з різними видами знань, забезпечивши на цій основі рішення прикладних задач.

В інженерії знань насамперед необхідна техніка використання знань. Але вона не знайде застосування доти, поки немає самих знань. Знання будуть отримані в процесі навчання, тобто в процесі витягу інформації з навколишнього середовища і накопичення в пам\'яті з метою їхнього використання. Функції навчання властиві живим істотам за їх природою, тому при набутті знань необхідно застосовувати спостереження і моделювання функцій навчання тварин і людини, вивчення моделі навчання за допомогою символічної логіки, моделювання процесу навчання при обробці образів.

Найбільш характерний аспект штучного інтелекту – це обчислювальний аспект, і оскільки це обчислюване – це точне. Твердження є або вірними, або помилковими; у коректному міркуванні висновок здійснюється або дедуктивно, або ні. Отже, точні форми людського міркування типу логічного висновку або математичного міркування можуть успішно моделюватися в інтелектуальній системі машини, де усе зведене до двох станів, які представлені подвійною системою вирахування. Можна завжди представляти точну математичну міру в термінах кілометрів, метрів, сантиметрів і т.п.

Якщо формальні, логічні рішення, котрі приймає людина, відносно добре піддаються вивченню за допомогою математичних методів і комп\'ютерів, то значна частина творчої діяльності людини не може бути формалізована.

Значно більша частина природного інтелекту не є обчислювальною, і отже, не є точною. Особистісне знання містить у собі неявні компоненти різних типів і різновидів, усвідомлювані і неусвідомлювані особистісні змісти, асоціативні зв\'язки, особливості індивідуального розуміння, особистісні оцінки, метафори і тощо.

Людина рідко оперує повним і точним знанням. Людському знанню властива неповнота, неоднозначність, неточність, суперечливість. Ці особливості людського інтелекту, що здаються недоліком, відбивають його переваги перед комп\'ютерним “мисленням”.

Будь–які знання про світ люди передають один одному у вигляді слів, але розуміння слова має специфічні особливості. Слова і відповідні абстрактні поняття типу: “далеко”, “близько”, “високо”, “низько”, “чесність”, “справедливість”, “інтелігенція” тощо досить неточні. Семантика таких понять украй нечітка: різні люди розуміють ці слова по–різному, тому дати чітке визначення неможливо. Слова люди вживають у деякому “власному”, нам у даний момент властивому розумінні, і на думку психолінгвістів, спілкування між людьми тому тільки і цікаво, що в процесі його уточнюється, що ми розуміємо під тим або іншим поняттям. У цьому людина відрізняється від комп\'ютера: щоб діяти або, наприклад, спілкуватися, людям повинно бути цікаво, а комп\'ютерам не потрібний інтерес, зате необхідна повна однозначність, точність.

Майже кожна людська дія спричиняє деякий ступінь неточності. Високий ступінь точності має високу ціну. Сутність завдання встановлює ступінь погрішності, яка буде припустима в даному конкретному випадку. Існує, фактично, зворотний зв\'язок між витратами на рішення задачі і ступенем неточності, що є припустимою.

Таким чином, правила визначають вартість виявлення оптимальної дії в кожнім випадку, виносячи ступінь неточності. Правила ніколи не повинні бути абсолютні, однак завжди будуть наявними випадки, коли витрати від неточності будуть занадто високі [197]^[245].

Сьогодні потрібні реальні пристрої, котрі вирішують конкретні завдання і пристосовані до спілкування з людиною в рамках прийнятної для неї логіки, можуть розуміти і бути зрозумілими у світі, повному протиріч. Загальну картину можна представити в такий спосіб. Є якийсь денотат, тобто річ, що існує поза сприймаючим суб\'єктом, – частина реального світу, яку людина бачить, почуває, відчуває і про яку вона знає. Цей денотат відбивається у свідомості людини у вигляді якогось опису, котрий прийнято називати “екстенсіонал”. Кожен екстенсіонал, тобто кожен закодований у свідомості опис предмета, викликає масу пов\'язаних з ним асоціацій, те, що начебто складає зміст предмета, що спостерігається, або явища – денотата. Таке подання явища з усіх боків, у всіх можливих його варіантах, таке глобальне знання про суть предмета або явища називають інтенсіоналом. Екстенсіональні знання, пов\'язані з реальними ситуаціями, сумісні одне з одним, логічно несуперечливі і тому до них застосовні звичайні підходи формальної логіки. Інтенсіональна ж частина наших знань принципово суперечлива: якщо з\'єднати відомі нам фактори про предмет у всіх його фасетах, поворотах, можливих застосуваннях, то вийде явна безглуздість, цілковита несумісність.

Звідси випливає твердження: використання логічних систем при створенні штучного інтелекту можливе лише в частині, коли чітко перераховані всі ситуації, у яких працюватиме проектований пристрій, для кожної з них визначені класи можливих тверджень. Якщо ж треба працювати в сфері, подібній до правової, то потрібні зовсім інші, не логічні уявлення.

Дослідження в галузі штучного інтелекту спрямовані на розробку програм, що вирішують такі завдання, з якими зараз краще справляється людина, оскільки вони вимагають залучення таких функцій людського мозку, як здатність до навчання на основі сприйняття, особливої організації пам\'яті і здібності робити висновки на підставі суджень [88]^[247]. Основні зусилля в цій галузі починаються в напрямку емуляції мислення людини – розробці методів, які дозволять запрограмувати машину таким чином, щоб вона могла відтворювати або навіть перевершувати здатності людського розуму.

Серед вчених існують різні точки зору на головне призначення проведених досліджень – дехто схиляється до того, що це відгалуження технічних наук, оскільки основний напрямок досліджень у цій сфері – створення інтелектуальних штучних істот, наприклад роботів, інші роблять наголос на зв\'язках з тими галузями, що займаються механізмом пізнання, процесами обробки інформації в мозку людини.

У процесі історичного розвитку штучного інтелекту було закладено основи технології обробки інформації, що знайшла втілення в найрізноманітніших додатках, і зокрема при розробці інтелектуальних і експертних систем. На самих ранніх етапах розвитку прикладного штучного інтелекту проводилися дослідження методів пошуку.

Найбільш простий метод пошуку являє собою алгоритм, що знаходить рішення пошуком у проблемному просторі, що описаний групою станів і переходами між станами. Надалі дослідження з алгоритмів пошуку інтенсивно розвивалися і були створені найрізноманітніші методи, що можуть бути використані відповідно до конкретної проблемної ситуації [95]^[248].

При вивченні різних аспектів функціювання сучасного суспільства – його соціальної структури, економіки, екологічних і інших проблем конструктивним засобом аналізу є подання знань даної предметної галузі в інтелектуальній системі. Це корисно як для вивчення, так і для розвитку й удосконалювання соціально–економічних структур.

Над створенням інтелектуальної системи працює колектив фахівців, використовуючи сукупність технічних і концептуальних (семіотичних) засобів пізнавальної діяльності, тому зміна якої–небудь зі складових інтелектуальної системи призводить до урізноманітнення інтелектуальних систем [18]^[249]. “Кожній інтелектуальній системі притаманні свої специфічні особливості, а її організація і забезпечення функціонування вимагають відповідних знань і методики” [74]^[250]. Одним з головних компонентів будь–якої інтелектуальної системи є її система знань. Знання в різних системах різні як за своїм змістом, так і за формою подання.

Знання експерта має потребу в “розшифровці”, отже необхідно визначити коло питань, значущих для інженерів знань.

Насамперед це:

– відмінність експерта від новачка;

– способи спілкування з експертом на стадіях концептуалізації та ідентифікації;

– характер “одиниць” експертного знання, що підлягають експлікації.

На ці питання можна знайти відповідь, побудувавши моделі експерта (аналіз особистісного допущення показав, що в інженерії знань відбувається спрощення й ідеалізація реальної експертної здатності, тому до побудованої моделі не можна ставитися як до моделі реального експерта). Існує дві моделі – інтуїтивна модель експерта і модель експерт–дослідник.

Розглянемо інтуїтивну модель експерта, базову основу якої складає інтерпретація експертної здатності як явища “фізичної інтуїції”.

Інженер знань, порівнюючи поведінку “новачка” і експерта, фіксував пропускання важливих міркувань експерта, недостатню деталізацію проблеми, нездатність експерта пояснити хід розв’язання завдання. Це пояснюється тим, що практичне знання експерта складається з масиву незалежних одне від одного емпіричних асоціацій досвіду, що знаходиться в довгостроковій пам\'яті; експерт відрізняється від “новачка” кращою якістю керування пошуком у масиві, коли вихід до необхідних зон забезпечують зразки–шаблони. “Велика кількість зразків–шаблонів служить покажчиками, що допомагають експертові в долі секунди звернутися до потрібних частин його запасів знань. Ця здатність використовувати шаблони для керування процесом інтерпретації і вирішення, можливо, і складає значну частину того, що ми називаємо фізичною інтуїцією” [178]^[251]. Зразки–шаблони – це продукції, що активізуються в тієї миті, коли факти–дані збігаються з інформацією, записаною в умовах шаблону. Знання експерта щільно “упаковані”, що робить процес витягування знань важким. Завдання інженера знань полягає в “розбивці” масиву і виявленні окремих продукцій за допомогою ініціювання штучної активності експерта в ході пред\'явлення останньому різних комбінацій фактів, що визначають ситуацію.

Інтуїтивна модель експерта є базовою підставою для методик технологічного ставлення до знань експерта (структуроване опитування, спостереження й т. ін.), що, як показує практика, ефективні для конструювання експертних систем “поверхневого типу”, коли вихідна проблема редукується до “добре–структурованих” завдань, які потребують для розв’язання невеликого обсягу емпіричних асоціацій. Однак методичні схеми інженерії знань ненадійні в тім плані, що вони не враховують хід природних психічних процесів у експерта. Адже інженер знань займається довільною комбінаторикою ознак ситуацій, коли складає для експерта приклади контрольних завдань. Іноді він пред\'являє експертові ізольовані ознаки. Ті або інші сполучення він пред\'являє експертові у випадковому порядку. Це веде до того, що експерт не може повною мірою реалізувати свою ситуацію, тому що в нього порушується сприйняття цілісності ситуації. Такого роду практичні дані свідчать про обмеження інтуїтивної моделі експерта, хоча вона була своєрідним досягненням, бо до появи експертних систем вважалося, що будь–який новачок – той же експерт, знання якого ще не наповнені змістом. У контексті інтуїтивної моделі експерт відрізняється від новачка особливою стратегією розв’язання завдань і наявністю в довгостроковій пам\'яті масиву знань зі зразками–шаблонами для пошуку.

Інтуїтивна модель експерта – приклад моделі функціонального типу, коли “дослідник свідомо відволікається від властивостей субстрату, внутрішніх механізмів і процесів, характерних для більш глибоких рівнів організації, за допомогою яких забезпечується макроповодження” [94]^[252]. Припущення даної моделі “знання експерта складається з масиву продукцій” – умовність, що дозволяє інтерпретувати макроповодження експерта в термінах гіпотетичної продукційної системи, що обробляє факти світу в тому чи іншому порядку. Експерт залишається “чорною шухлядою”, пристрій якої невідомий, а відповіді на ті чи інші впливи середовища можна прорахувати за апріорно заданим алгоритмом.

“Експерт – це людина, що може висококваліфіковано відповідати на питання і давати рекомендації в якійсь предметній галузі. Якщо експерт постійно не займається вивчанням методів прийняття рішень, йому, імовірно, буде важко сформулювати свій метод” [53]^[253].

“Експертність – набір якостей, що лежать в основі високого рівня роботи людей–фахівців, у тому числі великі пізнання в певній галузі, евристичні правила, які спрощують і поліпшують підходи до розв’язання завдань, метазнання і метасвідомість, а також “компільовані” форми поведінки /навички/, що забезпечують велику економію при висококваліфікованій роботі” [109]^[254].

Принципова неможливість охоплення всіх завдань у діалозі з експертом змушує інженера знань створювати типову структуру завдання, що узагальнює конкретні задачі. “Ми змушуємо експерта вирішувати незвичну для нього задачу – задачу синтезу своїх знань, у той час як у своїй практичній діяльності експерт звичайно вирішує задачу аналізу конкретних ситуацій” [75]^[255].

“Експерт – людина, що за роки навчання і практики навчилася надзвичайно ефективно розв’язувати завдання, які відносяться до конкретної предметної галузі” [141]^[256]. Методологи інженерії знань, відповідаючи на питання, як відбувається інтуїтивне рішення задачі, схиляються до психологічної концепції Р. Акофа і Ф. Емері [1]^[257], які вважали, що інтуїція подібна мисленню і являє собою процес генерування рішень, що протікає неусвідомлено – неусвідомлений умовивід. Інтуїтивна модель описує роботу експерта в тих предметних галузях, у яких існує історично стале парадигмальне знання методичного типу про вирішення проблем.

Відгуком на потреби практики створення експертних систем стала і друга модель – експерт–дослідник, яка з\'явилася через трудомісткість процесу створення поля знань, пов\'язаного з тим, що на результат впливає глибина розуміння інженером знань експерта. Тому на початку 80–х років була проголошена теза: “Найкраще розуміє експерта він сам!”, що стало можливим реалізувати двома способами:

1) шляхом автоматизації накопичення знань експертною системою на технічних засадах – розробка інструментальних засобів типу “інтелектуальних” редакторів баз знань, оболонок експертної системи з високоорганізованим інтерфейсом, розрахованим на “непрограмувального” користувача,

2) шляхом автоматизації отримання знань на гуманітарних засадах – створення спеціалізованих систем інтерв\'ювання експерта, в основу яких покладено принцип обліку особливостей експертного знання, його структури.

Другий шлях змусив від інженерів знань відмовитися від інтуїтивної моделі експерта. Підсилилися міждисциплінарні контакти з науками гуманітарного циклу і, у першу чергу, психологією. У рамках даного напрямку і з\'явилася модель експерт–дослідник. Вона зажадала аналізу психологічного аспекту саморефлексії експерта з метою перебування універсальних, придатних для різноманітних предметних галузей, стратегій машинного інтерв\'ювання, тому що комп\'ютер не може задавати експертові питання про правила прямо, образно кажучи, “у чоло”.

Теоретичним джерелом моделі стала теорія особистісних конструктів Дж. Келлі^[258], що висунув наступну тезу: “Кожна людина – “наївний психолог”, дослідник навколишнього світу людських відносин, який не лише реагує на стимули, не лише засвоює інформацію, що ззовні надходить, а висуває обґрунтовані гіпотези, перевіряє їх на практиці, будує свою “теорію світу”.

“Індивід, – писав Дж. Келлі, – випробовує визначені впливи з боку зовнішнього світу, сприймає тотожність і розходження між явищами, формує поняття або конструкти, що організують, що систематизують події і на підставі наявних конструктів намагається їх прогнозувати. Це те загальне, що характерне для всіх людей як дослідників” [174]^[259].

Поняття “особистісний конструкт” за Дж. Келлі – біполярне (тобто є поєднанням двох протилежних за змістом понять). Дихотомія – мінімальний опис явищ, коли людина усвідомлює суперечливість світу і фіксує протилежності. Учений переніс особливість дихотомій у сферу особистісного знання, затверджуючи, що особистісні конструкти – вузли в суб\'єктивній картині світу індивіда.

Конструкт – така одиниця особистісного знання, в якій узагальнення і розрізнення мають місце одночасно. Включаючи в себе подібність і розходження, конструкт формується на базі щонайменше трьох елементів: два елементи повинні сприйматися як тотожні, а третій – як відмінний від перших двох.

Елементи – це реалії навколишнього світу, у тому числі це може бути конкретна особистість. Конструкти, що створює особистість на базі цих елементів, на перший погляд, примітивні: вчать гарному, вчать поганому й т. ін., проте система конструктів характеризує людину як особистість. Це позначене в постулаті Дж.Келлі: особистісні процеси спрямовуються в русла конструктів, що служать засобами передбачення подій. Система конструктів – не аморфна сукупність дихотомій, а когнітивне утворення, яке можна ідентифікувати як знання – “імпліцитну теорію причин і наслідків”, тому що конструкти взаємозалежні між собою. У теорії Дж.Келлі для позначення системи конструктів застосовується термін: паттерн, і створений спеціальний тест – репертуарні ґрати, за допомогою якої і виявляється система.

З постулату Дж.Келли висунув наслідок спільності, бо вважається, що спільність між людьми пропорційна аналогічності використаних ними систем конструктів і наслідок про досвід –система конструктів особистості змінюється в міру того, як людина конструює повторюваність подій тощо. Першими метод виміру конструктів – репертуарні ґрати на практиці стали застосовувати в галузі психодіагностики і психотерапії, наприклад, при постановці завдання удосконалювання особистості шляхом реорганізації її системи особистісних конструктів. Поняття “соціальна роль” також одержало свою інтерпретацію як функція системи особистісних конструктів. Ґрати Дж.Келлі застосовуються для аналізу мислення в нормі і патології, відхилень у соціальній поведінці та ін.

При вирішенні завдань інженерії знань першим методику репертуарних ґрат застосував Т.Боуз [160]^[260]. Він створив систему передачі знань ETS, що дозволила зменшити термін створення “надшвидкого” прототипу з 42 місяців до двох годин роботи експерта з ETS у режимі персональних обчислень, коли експерт у діалозі з комп\'ютером сам, без допомоги інженера знань проектує структуру власного особистісного знання.

Модель експерт–дослідник будується на таких припущеннях:

1. Припущення про біполярну природу експертного знання. Це означає, що, якщо експерт стверджує щось про якесь явище, то він, крім констатації факту, визначає одночасно і протилежний полюс;

2. Гіпотеза про відмінність експерта від новачка. Вважається, що експерт має “добре структуровану систему” особистісних конструктів. Іншими словами, експерти відрізняються психологічною спільністю в конструюванні події у порівнянні з новачками.

Після успіху Т.Боуза подібні системи здобуття знань набули застосовування повсюдно в ході створення як традиційних, так і навчальних систем.

2.1.