Возможность вскрытия интуитивных представлений врачей при групповом извлечении знаний

Описание механизма групповой работы по извлечению знаний. Рассмотрение особенностей выявления невербализуемых интуитивно-образных представлений специалистов в процессе управляемой дискуссии. Групповое исследование ситуаций и алгоритмы их анализа.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид реферат
Язык русский
Дата добавления 16.01.2018
Размер файла 25,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Возможность вскрытия интуитивных представлений врачей при групповом извлечении знаний

Б.А. Кобринский

В работе описывается механизм групповой работы по извлечению знаний, позволяющий частично выявлять невербализуемые интуитивно-образные представления специалистов в процессе управляемой дискуссии.

Введение

Традиционное построение баз знаний экспертных систем не учитывает субъективную компоненту мышления эксперта, включающую его стиль мышления, рефлексию, интуицию и образные представления, возникающие в процессе идентификации заболеваний. В то же время, особенности диагностического процесса и интуитивные представления конкретного врача, складывающиеся в процессе его профессиональной деятельности, опираются как на логические построения, так и на образную компоненту (хотя последнее относится не ко всем врачам и не к любым обстоятельствам).

знание групповой интуитивный образный

1. Логика, интуиция, образ в диагностическом процессе

Образная и интуитивная составляющие - это практически не вербализуемые знания специалиста (исключая «составные» образы - симптомокомплексы, реализуемые в форме привычных символьных представлений). Образ может быть [Кобринский, 1997]: 1) основанным на воспоминании (мысленная аналогия); 2) результатом симультанного эффекта (псевдосемантический образ); 3) связанным с семантическими представлениями, непосредственно порождающими гипотезу о диагнозе при обнаружении патогномоничного симптома, который “выполняет функцию отображения целого”; 4) результатом “всплывания” зрительного образа (псевдовизуальный образ).

Взаимоотношения (последовательность включения в диагностическую процедуру) логической и интуитивно-образных составляющих процесса принятия решения характеризуются свободной комбинаторикой (аргументационно-образные построения или образно-смысловые цепи с чередующимся порядком включения), что определяется как особенностями мышления врача, так и спецификой патологических проявлений у конкретного больного. Так, первичная гипотеза о диагнозе может возникнуть при виде специфичной позы больного, специфической походки, особенностей произношения, вида судорог. Это может быть своего рода мысленная «картинка» или видеоряд, вызывающий у врача практически точное или предположительное представление о характере заболевания. В этих случаях используется также такое понятие, как подсознательный характер экспертных знаний [Kihlstrom, 1987]. Нередко используемый врачами с большим опытом «прямой», а не обратный вывод [Patel, Groen, 1992], при котором имеет место резкое ускорение постановки диагноза, при минимизации числа ошибочных заключений, также может включать интуитивный или подсознательный механизм запуска диагностического процесса.

Образы-воспоминания или псевдовоспоминания (подвергшиеся деформации первичные зрительные образы) и образы-метафоры формируются в псевдовизуальной или псевдовербальной форме, восстанавливающей смысл имени - концепт. Образы в данном контексте рассматриваются нами как целостные или трудно расчленяемые «явления», в последнем случае - с потерей части своего внутреннего содержания. Этому соответствует представление об экспертном знании как о чем-то, возникающем только при целостном рассмотрении объекта [Ларичев, 2002]. В то же время, постулируемый нами в данном случае подход коренным образом отличается от «теории подсознательных решающих правил» [Ларичев, 2002], которая предполагает, что на основе конкретного вербального описания объекта у эксперта возникает целостный, содержательный образ объекта. Ссылка на эксперименты [Ларичев, 1994], в которых врача-эксперта просили «рассуждать вслух» при предъявлении ему клинического описания больного, в результате чего он выбирал разные сочетания признаков и указывал на достаточность их для постановки диагноза, говорит об известном феномене гетерогенности клинической картины (в настоящее время стали достаточно частыми атипичные формы заболеваний). Целостность же формируемого таким путем образа объекта, описанного на языке значений диагностических признаков, вызывает определенное сомнение, хотя такой подход безусловно приводит к интегральному представлению патологического процесса.

Сравнение «нового» образа с известным почти всегда предполагает определенную неуточненность деталей, но при обязательном совпадении ключевых понятий (опознание по опорным или памятным знакам), что отвечает неосознанному приданию экспертами более высокого «веса» определенным признакам. В одних случаях псевдовизуальный образ при вспоминании проявлений болезни или лица (черты которого также могут служить характеристиками патологического процесса) постепенно делается более четким (что можно сопоставить с ситуацией постепенного повышения четкости изображения в процессе проявления фотографий или при фокусировке бинокля) и позволяет прийти к определенному заключению. В других - можно говорить о подкреплении нечеткого псевдовизуального представления привлекаемыми при последующем логическом анализе дифференциально-диагностическими признаками в процессе аргументированного принятия решения [Кобринский, 2001].

Образ практически всегда отличается недоопределенностью (НЕ-факторы по А.С.Нариньяни), а его восприятие всегда связано с рефлексией. В свою очередь рефлексия и научные предпочтения врача невольно приводят к повышенному вниманию в отношении определенной информации (активизация определенных признаков и образов) и к искусственному понижению роли других данных (“топляки” по Д.А.Поспелову). Т.е. рефлексия имеет место на всех этапах восприятия / обработки образов и направляет дальнейший поиск решения по определенному пути. Это же касается и логико-аргументационных построений в процессе принятия решения.

2. Вербализация интуитивно-образных представлений

Из выше изложенного проистекают особенности извлечения знаний при работе с одним экспертом. И чем выше его диагностические способности, связанные зачастую с сильно развитым правополушарным типом мышления, для которого характерна образная компонента, тем хуже результаты по извлечению у него знаний ввиду трудностей, если не сказать невозможности, вербализации своих интуитивно-образных представлений таким экспертом (так называемая «утаиваемая» информация по Г.С. Осипову [Осипов, 1997]). В определенной части случаев такая вербализация носит псевдоистинный характер (изложение идет по принципу самоанализа диагностического мыслительного процесса, что практически всегда отличается от истинной картины), хотя и выглядит вполне правдоподобно.

Эксперт, являющийся специалистом в конкретной предметной области, излагает свое видение подходов к принятию решений. Со всеми своими сформировавшимися в процессе практической деятельности «штампами» (которые в той или иной степени присутствуют и у высоко квалифицированных врачей), невольно «утаенными» логическими построениями и интуитивно выстраиваемыми заключениями. Таким образом, в процессе работы с экспертом когнитолог сталкивается с проблемами нечеткой логики, с сочетанием логических построений и интуитивно-образных представлений, наконец, с рефлексией врача-эксперта. И возникает вопрос: Каким образом можно преодолеть или скорректировать эти искажения в системе знаний эксперта? Одним из возможных решений этой проблемы может быть формирование коллектива экспертов.

3. Групповое исследование ситуаций

В процессе группового извлечения знаний [Кобринский, 2004] участники этого коллектива как вольно, так и невольно корректируют систему знаний, обеспечивая снижение уровня искажений при описании анализируемой проблемы, а главное, объективизируют или вскрывают интуитивные представления (так как заключения на основе интуиции - это фактически автоматизмы принятия решений), возникающие при разборе ситуаций, характеризующих предметную область создаваемой системы. В отдельных случаях, в особенности при описании крайне редких заболеваний, вскрытие устойчивых интуитивных путей принятия решений позволяет предотвратить ложные решения. Это особенно заметно при дифференциальной диагностике наследственных болезней, частота которых колеблется от 1 на 10 тыс. до 1 на сотни тысяч и даже реже. Именно эта патология была предметом работы рассматриваемой группы экспертов.

Одним из аспектов процесса извлечения знаний является выявление диагностически значимых признаков, в частности привлекаемых по ассоциации. Речь идет об учете ассоциативного мышления эксперта, когда одно понятие, появившись в сознании, вызывает по сходству, смежности или противоположности другое. Так как мощность ассоциативного мышления возрастает с опытом врача, включая особенности связей, характерные для атипичных вариантов заболеваний и редких нозологических форм, то понятно значение извлечения таких «скрытых» представлений для последующего формирования базы знаний экспертной системы. (Возможно именно с этим, в определенной степени, связан известный феномен использования высококлассными специалистами меньшего числа признаков для диагностики). Именно ассоциативно связанные признаки, удалось обнаружить в рассматриваемом групповом варианте, когда при коллегиальном анализе задачи «вскрывается» и содержание ассоциаций отдельных экспертов, которые пополняют базу знаний уже просто как взаимосвязанные признаки, что имело место при создании экспертной диагностической системы по наследственным болезням ДИАГЕН [Кобринский и др., 1995]. В процессе дискуссии, ориентированной на извлечение знаний, диагностические представления одного эксперта, основанные предположительно на интуиции, вызывали вопросы или подвергались сомнению со стороны других экспертов и когнитолога (одновременно являвшегося специалистов в данной предметной области). Это заставляло первого эксперта давать объяснения, которые приводили к выявлению ассоциативно привлеченных признаков, в обычной ситуации работы с единственным экспертом остававшихся «за кадром». Благодаря этому полнота и непротиворечивость знаний в системе оказалась значительно выше. Таким образом, когда подсознание регистрирует (на неосознаваемом уровне) семантические (смысловые) символы, эта информация попадает в ассоциативную сеть уже имеющихся психосемантических связей эксперта. Аналогично образом, как представляется, могут привлекаться различные диагностически значимые акустические и визуальные образы, сохраняющиеся в памяти эксперта.

Мыслеобразам типа псевдовизуальных / псевдовербальных представлений могут соответствовать сочетания признаков (устойчивые симптомокомплексы), носящие в медицине название синдрома, например, синдром Мюнхгаузена в психиатрии (бредовые идеи, не имеющие основы в действительности, что вызывает семантический или семантико-визуальный образ известного литературного героя). Эти инсайт-феномены могут невольно использоваться экспертами при их совместном обсуждении частных случаев диагностики. Уточнение таких ситуаций с привлечением всех участников дискуссии является крайне важной, но и одной из самых трудных задач когнитолога.

Особую трудность представляет вербализация нечетких (отчасти индивидуализированных) образных представлений. Это касается даже наиболее простых случаев, таких как вербальное описание внешнего вида человека, или более сложных - характера движений (например, типа ходьбы - походка верблюда, Чарли Чаплина, пьяного и др.) или судорожных проявлений, которые могут стоять перед мысленным взором врача, помогая ему при диагностике, особенно в условиях дефицита времени на принятие решения. Совместное описание, включая и антагонистические представления, помогает и позволяет найти более точные характеристики для нечетко определенных признаков, характеризующих особенности фенотипов, т.е. внешних проявлений болезни (еще одним примером может служить форма носа: бульбообразный, сливовидный, грушевидный и т.п.).

4. Алгоритмы анализа ситуаций

Алгоритмы анализа собственно интуитивных диагностических действий врача-эксперта в настоящее время не существуют. В то же время, делаются попытки интеллектуального анализа нечетких описательно-портретных представлений, предоставляющие возможность экспертам в неявной форме реализовывать скрытые знания диагностического (классификационного) плана.

В экспертной системе для нозологической диагностики инфантильных спазмов ВЕСТ [Марьянчик и др., 1996] процесс первоначально независимо формируемых оценок экспертов сопровождался последующим совместным обсуждением выявленных несовпадений для выработки компромиссного решения. Этот подход допускает нечеткие словесные заключения типа “вероятность этого диагноза незначительна” для оценки того или иного «портрета» болезни. Реализованный подход не исключает использования экспертами своей интуиции в процессе формирования диагностических гипотез.

Другой путь решения проблемы, реализуемый в настоящее время (см. статью Воинова и др. в настоящем сб. тр. КИИ-06), заключается в сочетании «субъективного шкалирования» [Дэйвисон, 1988] с онтологическим, что соответствует холистическому характеру образного мышления в условиях попарной оценки каждым из экспертов (или при их совместном обсуждении) степени сходства псевдовизуальных образов по заданной экспериментатором непрерывной или категориальной шкале [Воинов и др., 2004]. Объективное знание, будучи представлено в форме попарных мер близости между ситуациями, составляет в этом случае так называемое «семантическое пространство» предметной области.

Заключение

Интуитивные и образные представления экспертов, основанные на особенностях их мышления, включающего учет ассоциативных связей, при опосредованном представлении их в базах знаний, могут позволить сделать шаг в направлении построения символьно-образных (понятийно-образных) экспертных систем. Одним из вариантов получения необходимой для этого информации является формирование нового подхода к групповому извлечению знаний. Условием является требование к когнитологу - модератору в составе экспертной группы, в отношении умения сфокусировать внимание участников на возникающих подсознательных или интуитивных решениях (включая образную составляющую). Это может касаться уточнения в отношении как будто бы косвенных симптомов, прямо не задействованных в дискуссии, но способных повлиять на окончательное решение о диагнозе или наличия неявных противоречий между клиническими проявлениями и диагнозом. Инсайт-феномены могут «вскрываться» в процессе управляемой дискуссии экспертов при аргументации, объясняющей предлагаемое решение и ставящей под сомнение контраргументы. Возможно использование и методов шкалирования (в приведенном выше сочетании) на этапах предварительного анализа данных экспертами, до собственно извлечения знаний. Таким образом, групповая работа по описанию базы знаний и механизмам принятия решений в слабо структурированной предметной области может способствовать выявлению обычно невербализуемых интуитивных представлений эксперта.

Список литературы

[Воинов и др. 2004] Воинов А.В., Кобринский Б.А. Иерархия локально-непротиворечивых полей знаний как модель образного мышления и интуиции эксперта в мягких предметных областях // Девятая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием: Тр. конф. - М.: Физматлит, 2004.

[Дэйвисон 1988] Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. - М.: Финансы и статистика, 1988.

[Кобринский и др. 1995] Кобринский Б.А., Фельдман А.Е. Анализ и учет ассоциативных знаний в медицинских экспертных системах // Новости искусственного интеллекта. 1995. №3.

[Кобринский 1997] Кобринский Б.А. Отражение образного мышления в системах искусственного интеллекта // VI Международная конференция "Знания-Диалог-Решение" KDS-97: Сб. науч. тр. Т.I. - Ялта. 1997.

[Кобринский 2001] Кобринский Б.А. Логика аргументации в принятии решений в медицине // НТИ, сер.2. 2001. №9.

[Кобринский 2004] Кобринский Б.А. Извлечение экспертных знаний: групповой вариант // Новости искусственного интеллекта. 2004. №3.

[Ларичев, 1994] Ларичев О.И. Структура экспертных знаний в задачах классификации // Доклады Академии наук. 1994. Т.336, №6.

[Ларичев 2002] Ларичев О.И. Теория подсознательных решающих правил - новый взгляд на экспертное мышление // Восьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием: Тр. конф. Т.1. - М.:Физматлит, 2002.

[Марьянчик и др. 1996] Марьянчик Б.В., Ермаков А.Ю., Кобринский Б.А., Темин П.А. Экспертная диагностическая система для инфантильных спазмов // Информатизация здравоохранения России: Всероссийский сб. науч. тр. Ч. 3, 4. - М. 1996.

[Осипов 1997] Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. - М.: Наука. Физматлит, 1997.

[Kihlstrom, 1987] Kihlstrom J.F. The cognitive unconscious // Science. 1987. V.237.

[Patel еt al. 1992] Patel V., Groen G. The general and specific nature of medical expertise: A critical look // Toward a general theory of expertise / K.A. Ericsson and J. Smith (Eds.). - Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1992.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Особенности разработки системы автоматизированного контроля знаний специалистов по дефектоскопии. Обзор автоматизированных систем обучения и контроля знаний. Психологические механизмы усвоения знаний. Принципы создания эффективной тестирующей программы.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 30.08.2010

  • Обзор автоматизированных систем обучения и контроля знаний. Психологические механизмы усвоения знаний. Принципы создания тестирующей программы. Разработка универсальной схемы построения теста и вычисления оценок специалистов по неразрушающему контролю.

    дипломная работа [1,7 M], добавлен 24.09.2013

  • Анализ процессов диагностики повреждений трубопровода. Разработка модели продукционной базы знаний: обзор методов представления знаний, описание создания базы знаний и разработки механизма логического вывода. Экономическое обоснование концепции проекта.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 16.04.2017

  • Сущность данных и информации. Особенности представления знаний внутри ИС. Изучение моделей представления знаний: продукционная, логическая, сетевая, формальные грамматики, фреймовые модели, комбинаторные, ленемы. Нейронные сети, генетические алгоритмы.

    реферат [203,3 K], добавлен 19.06.2010

  • Использование информационных технологий в учебном процессе. Тестирование как средство контроля знаний. Разработка компьютерной системы тестирования знаний. Описание языка программирования. Вредные факторы воздействия компьютера на здоровье человека.

    дипломная работа [562,2 K], добавлен 06.06.2014

  • Определения знаний и приобретения знаний человеком. Виды знаний и способы их представления. Приобретение и извлечение знаний. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент обучения. Программное обеспечение для проведения лабораторных работ.

    дипломная работа [960,9 K], добавлен 12.12.2008

  • Построение графа связей фактов и определение структуры базы знаний. Описание функций инициализации и констатации фактов, входных и выходных данных. Операции, направленные на занесение фактов и действий в базу знаний. Итоговое представление базы знаний.

    курсовая работа [176,9 K], добавлен 13.11.2012

  • База знаний - структурированная информация из области знаний для использования кибернетическим устройством (человеком). Классификация, структура, формат представления знаний, интеллектуальные системы поиска информации. Базы знаний на примере языка Пролог.

    презентация [51,3 K], добавлен 17.10.2013

  • Принципы составления простейших логических программ на примере баз знаний "Родственные отношения". Составление ориентированного графа без циклов, решения алгебраических уравнений с легко воспринимаемой внутренней логикой. Алгоритмы и листинги программ.

    лабораторная работа [50,5 K], добавлен 24.01.2014

  • Проблема представления знаний. Представление декларативных знаний как данных, наделенных семантикой. Представление процедурных знаний как отношений между элементами модели, в том числе в виде процедур и функций. Представление правил обработки фактов.

    курсовая работа [33,1 K], добавлен 21.07.2012

  • Рассмотрение теоретических и методологических основ создания компьютерных тестов. Описание практической разработки программного обеспечения для контроля знаний студентов. Сравнение экономических и технических параметров аналогичных тестовых программ.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 14.07.2010

  • Обоснование необходимости систем компьютерного тестирования. Выбор среды программирования. Специфика сферы логистики. Организация программной среды аудита знаний. Используемые элементы среды программирования. Разработка алгоритма работы программы аудита.

    дипломная работа [809,9 K], добавлен 07.01.2017

  • Проблема представления знаний в компьютерных системах – одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Исследование различных моделей представления знаний. Определения их понятия. Разработка операции над знаниями в логической модели.

    курсовая работа [51,9 K], добавлен 18.02.2011

  • Знакомство с операционной системой Windows. Исследование её устройства, истории, возможностей, особенностей работы с ней для получения новых знаний. Описание наиболее использующихся и важных функций этой операционной системы, их практическое освоение.

    контрольная работа [2,9 M], добавлен 14.12.2009

  • Программные системы искусственного интеллекта, экспертные системы как их разновидность. Автоматизированное формирование баз знаний в формате CLIPS на основе анализа баз данных СУБД Cache. Программные средства и технологии. Описание программной системы.

    дипломная работа [5,1 M], добавлен 25.05.2012

  • Создание в Delphi программы, позволяющей тестировать уровень знаний операционной системы Windows. Важнейшие свойства и события компонента MainMenu. Описание работы программы и ее фрагменты. Внешний вид исходной формы теста. Программа решения задачи.

    курсовая работа [2,8 M], добавлен 21.07.2013

  • Анализ существующих программных решений для обучения студентов и контроля их знаний. Обзор лингвопроцессорных средств и обоснование их выбора. Алгоритмы решения и проверки упражнений на именную часть русского языка. Применение правил преобразования.

    курсовая работа [97,0 K], добавлен 29.01.2015

  • Анализ интеллектуально-информационных ресурсов как движущей силы современного общества. Стратегии получения знаний. Характеристика преимуществ статистических пакетов и нейронных сетей. Архитектура инструментария для интеллектуального анализа MineSet.

    контрольная работа [35,6 K], добавлен 14.09.2010

  • Представление знаний в когнитологии, информатике и искусственном интеллекте. Связи и структуры, язык и нотация. Формальные и неформальные модели представления знаний: в виде правил, с использованием фреймов, семантических сетей и нечетких высказываний.

    контрольная работа [29,9 K], добавлен 18.05.2009

  • Разработка и внедрение автоматизированного комплекса проверки знаний, позволяющего производить одновременный контроль знаний до 127 рабочих мест. Система сбора и обработки информации на основе локальной микросети на базе микропроцессорных контроллеров.

    курсовая работа [37,2 K], добавлен 23.12.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.