ГОСТ Р 71540-2024

(ИСО/МЭК 5392:2024)

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Искусственный интеллект

ЭТАЛОННАЯ АРХИТЕКТУРА ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ

Artificial intelligence. Reference architecture of knowledge engineering

ОКС 35.020

Дата введения 2025-01-01

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Научно-образовательным центром компетенций в области цифровой экономики Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова" (МГУ имени М.В.Ломоносова) и Обществом с ограниченной ответственностью "Институт развития информационного общества" (ИРИО) на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 28 октября 2024 г. № 1540-ст

4 Настоящий стандарт является модифицированным по отношению к международному стандарту ИСО/МЭК 5392:2024 "Информационная технология. Искусственный интеллект. Эталонная архитектура инженерии знаний" (ISO/IEC 5392:2024 "Information technology - Artificial intelligence - Reference architecture of knowledge engineering", MOD). При этом дополнительные слова (фразы, показатели, ссылки), включенные в текст стандарта для учета потребностей национальной экономики Российской Федерации и/или особенностей российской национальной стандартизации, выделены полужирным курсивом, а объяснения причин их включения приведены в сносках.

________________

* В оригинале обозначения и номера стандартов и нормативных документов в разделах "Предисловие", 2 "Нормативные сслыки" и приложении ДА приводятся обычным шрифтом, отмеченные в этих разделах знаком "**" приводятся курсивом, остальные по тексту документа выделены полужирным курсивом. - Примечание изготовителя базы данных.     

Сведения о соответствии ссылочных национальных стандартов международным стандартам, использованным в качестве ссылочных в примененном международном стандарте, приведены в дополнительном приложении ДА

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации"**. Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gost.ru)

Введение

Приложения искусственного интеллекта, принцип работы которых основан в том числе на знаниях, все чаще привлекают внимание. В инженерии знаний знания автоматически или полуавтоматически приобретаются из источников информации, которая, в свою очередь, генерируется путем обработки крупномасштабных разнородных данных, полученных из множества источников. Знания интегрируются в системы, основанные на знаниях, и используются для предоставления интеллектуальных услуг на основе знаний. Одной из целей инженерии знаний является представление человеческих знаний (например, в таких отраслях, как финансы, медицинское обслуживание, транспорт и промышленное производство и других) и их трансформация в машинные знания с использованием представлений, как понятных людям, так и применимым в системах искусственного интеллекта (ИИ). На данный момент инженерия знаний наряду с большими данными, глубоким обучением, обработкой естественного языка и т.д. стала одной из основных движущих сил развития ИИ.

Ключевые технологии инженерии знаний включают представление знаний, моделирование знаний, приобретение знаний, хранение знаний, слияние знаний, вычисление знаний, сопровождение знаний, визуализацию знаний и т.д. Кроме того, было разработано множество продуктов и решений для платформ управления знаниями, позволяющих повысить гибкость внедрения инженерии знаний в организациях. Распределенные системы инженерии знаний могут быть интегрированы и развернуты на основе процессов обмена знаниями и сопровождения знаний, осуществляющихся между системами. Распределенные автономные системы агентов и их взаимодействие в системе систем может дополнительно порождать необходимое интеллектуальное и основанное на знаниях поведение для совместной работы и сотрудничества.

Среда описания ресурсов (RDF) [1], схема среды описания ресурсов (RDFS) [2] и ее расширение RDFS-PLUS, язык веб-онтологий (OWL) [3], протокол и язык запросов в формате RDF (SPARQL) [4] и связанные с онтологиями теории и стандарты [5-7] обеспечивают прочный фундамент из инструментов и теорий для представления и моделирования знаний. Также были разработаны и другие связанные с инженерией знаний стандарты.

Инженерия знаний успешно применяется во многих отраслях, включая выявление финансового мошенничества, удаленную эксплуатацию и техническое обслуживание оборудования, анализ профилей пользователей и рекомендации по продуктам, отслеживание и прогнозирование направлений исследований, интеллектуальный кредитный анализ, судебные споры и предварительный разбор дел на основе аналогичных случаев, интеллектуальное распространение новостей, интеллектуальная компьютерная диагностика и лечение и т.д. Многие организации рассматривают платформы или системы, основанные на инженерии знаний как важную инфраструктуру знаний. Однако словари инженерии знаний, основные конструктивные компоненты инженерии знаний, процессы инженерии знаний и их отношения еще четко не определены. Это вызывает недопонимание и ненужные расходы на коммуникацию между поставщиками данных, фундаментальных технологий, алгоритмов, а также системных интеграторов и других заинтересованных сторон в системах инженерии знаний.

Чтобы облегчить сотрудничество между заинтересованными сторонами инженерии знаний, характеристики и приложения инженерии знаний могут быть всесторонне описаны и классифицированы. Предполагается, что настоящий стандарт будет использоваться в качестве руководства по построению систем инженерии знаний.

     1 Область применения

Настоящий стандарт определяет эталонную архитектуру инженерии знаний в области искусственного интеллекта. Эталонная архитектура описывает роли в рамках инженерии знаний, действия, конструктивные уровни, компоненты и их отношения между собой и другими системами сточки зрения системного пользователя и функциональных представлений. Настоящий стандарт также содержит общий словарь инженерии знаний с определениями терминов инженерии знаний.

     2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующий стандарт:

ГОСТ Р 71476-2024 (ИСО/МЭК 22989:2022) Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта

Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

     3 Термины и определения*

________________

* Термины в данном разделе приведены в алфавитном порядке.

ИСО и МЭК поддерживают терминологические базы данных для использования в стандартизации, расположенные по следующим адресам:

- платформа ИСО для онлайн-просмотра материалов по стандартам (Online Browsing Platform, ОВР) доступна по адресу https://www.iso.org/obp/ui

- база данных МЭК "Электропедия" (IEC Electropedia) доступна по адресу http://www.electropedia.org/

В настоящем стандарте применены термины по ГОСТ Р 71476, а также следующие термины с соответствующими определениями:

3.1 архитектура (architecture): Основные понятия или свойства сущности в ее окружении и руководящие принципы реализации и развития этой сущности и связанных с нею процессов жизненного цикла.

Примечание - См. [8], пункт 3.2.

3.2 архитектурное представление (architecture view): Совокупность информации, включающая часть описания архитектуры.

Примечания

1 С точки зрения информации или данных решаются вопросы, связанные с информацией, сформулированные с помощью информационного представления. Оно содержит компоненты представления, концептуальную модель данных, модель управления данными и модель доступа к данным, а также взаимоотношения, связывающие эти компоненты вместе.

2 См. [8], пункт 3.7.

3.3 атрибут (attribute): Значение определенной характеристики сущности.

Примечание - Атрибут "Объект X имеет массу 5 кг". Здесь "масса" - это характеристика, а "5 кг" - это значение, и ни то, ни другое по отдельности атрибутами не являются.

3.4

3.5 визуализация знаний (knowledge visualization): Процесс, который визуально представляет знания для поддержки человеческого понимания.

3.6 вычисление знаний (knowledge computing): Процесс получения новых знаний на основе существующих знаний и их взаимосвязей.

3.7 граф знаний (knowledge graph): Графическое представление структурированных знаний о понятиях и отношениях между ними.

Примечания

1 Граф знаний может содержать онтологию и данные, относящиеся к онтологии.

2 Граф знаний может быть представлен в виде набора триплетов, где каждый триплет (голова, хвост, связь) обозначает тот факт, что связь существует между головной сущностью и хвостовой сущностью.

3.8

3.9 деятельность (activity): Заданная последовательность или совокупность задач.

Примечание - См. [9], пункт 3.3.8.

3.10

3.11 жизненный цикл (life cycle): Развитие системы, продукции, услуги, проекта или другой создаваемой человеком сущности от замысла до вывода из эксплуатации.

Примечание - См. [10], пункт 4.1.23.

3.12 инженерия знаний; ИЗ (knowledge engineering, KE): Дисциплина, рассматривающая приобретение знаний от специалистов в области знаний и из других источников знаний и включение их в базу знаний.

Примечания

1 Термин "инженерия знаний" иногда относят к конкретному умению проектировать, создавать и поддерживать системы, основанные на знаниях.

2 См. [11], пункт 28.01.07. В данный пункт были внесены следующие изменения: заменены примечания.

3.13

3.14 концептуальная модель (conceptual model): Описание общих концепций и их взаимосвязей, в частности, для облегчения обмена информацией между сторонами в рамках конкретной предметной области.

Примечание - См. [12], пункт 3.6. Данный пункт был изменен.

3.15 моделирование знаний (knowledge modelling): Процесс, который устанавливает и поддерживает работоспособность концептуальной модели базы знаний.

3.16