Файл: Интеллектуальные информационные системы и технологии.doc

Рис. 9.3. Архитектура ЭС Plan-Power
Диагностическая подсистема анализирует финансовую ситуацию клиента, прогнозирует ее развитие и формирует список достоинств и недостатков. По этим данным формируются возможные цели инвестирования, которые сопоставляются с введенными пользователями.

Подсистема планирования (планировщик) включает модули размещения активов, страхования, налоговых платежей, продажи активов, которые в процессе планирования координируются между собой.

Подсистема оформления плановой документации включает:

результаты диагностики клиентской ситуации;

рекомендации по действиям;

объяснения рациональности этих действий.

Экспертная система функционирует как посредством прямого вывода планируемых рекомендаций, так и обратного вывода для проверки конкретных финансовых целей.
Экспертная система мониторинга портфеля инвестиций

Для решения задач мониторинга портфеля инвестиций чаще всего используются методы технического анализа и прогнозирования рыночных цен, по которым можно предсказывать изменение доходности и надежности конкретных финансовых инструментов – ценных бумаг, валюты, драгоценных металлов. В техническом анализе рассматриваются тенденции в движении цен (например, предполагается периодическое их колебание).

Технический анализ осуществляется на основе:

гистограмм цен и оборота ценных бумаг;

диаграмм скользящих средних;

графиков моделей движения цен.

В результате анализа различных графиков пользователю выдаются обобщенные рекомендации.

Для более оперативного анализа рынка в течение торгового дня могут использоваться ЭС реального времени, например J2.

В системе FOREX-94 используемые нейронные сети прогнозируют решения о покупке / продаже валюты на основе их обучения по изменениям курсов валют за определенные периоды времени.

Глава 10. Системы, ориентированные
на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
10.1. Естественно-языковые интерфейсы
Повышение уровня интеллекта компьютера – процесс бесконечный. При создании антропоморфной (подобной человеку) искусственной интеллектуальной системы разработчики стремятся заложить в нее человеческие способности:

к выделению существенного в накопленных знаниях;

извлечению следствий из накопленных знаний, т.е. к рассуждению;

---

оценке знаний и действий;

аргументированному принятию решения с использованием результатов рассуждений;

рационализации идей;

целеполаганию и планированию;

поиску объяснения как ответа на вопрос «почему?»;

адаптации в условиях изменения жизненной ситуации;

созданию целостной картины относительно предмета мышления;

обучению.

В настоящее время наиболее интенсивные исследования ведутся в следующих направлениях:

внешняя интеллектуализация систем  совершенствование диалоговых интерфейсов;

внутренняя интеллектуализация систем  создание компиляторов новой архитектуры;

моделирование отдельных функций творческих процессов (игра
в шахматы, доказательство теорем);

целенаправленное поведение роботов, способных автономно со-вершать операции по достижению целей.

В рамках первого направления разрабатываются естественно-языковые (ЕЯ) интерфейсы «человек – компьютер», предполагающие применение БЗ.

Эксплицитные (осознанные) знания основываются на вербальных формах репрезентации (представления), а имплицитные (бессознатель-ные) базируются на вербальных и невербальных формах репрезентации (рис. 10.1).

Вербальные знания структуриро-ванные	Вербальные ассоциации структуриро-ванные, распознава- емые	Вербальные ассоциации структуриро-ванные, нераспознава- емые		Вербальные ассоциации неструктури-рованные, нераспознава- емые	Невербальные ассоциации, образные
Эксплицитные знания			Имплицитные знания

---

База эксплицитных знаний	База вербальных знаний (активных)	База невербальных имплицитных знаний (пассивных)
База ролевых эталонных семантических структур		Невербальная ассоциативная (коннекционистская) сеть
Вербальная семантическая сеть	Вербальная ассоциативная сеть

---

Рис. 10.1. Связь между видами знаний
и формами их репрезентации

Под экспликацией понимается процедура уточнения знания тер-минов в рамках данной научной теории. Эксплицитные знания всегда дискретны, вербальны и структурированы. Второй формой эксплицитных вербальных знаний являются ассоциации, которые должны обладать всеми

признаками формальных языков (такими как входной алфавит, правила преобразований и образования выражений, правила интерпретации). Как и структурированные вербальные знания, экспликация содержания ассоциаций предполагает наличие ролевых эталонных семантических структур, представляющих собой фреймы, в слотах которых находятся маркеры ролей элементов, составляющих сценарий. Подстановка ролей в слоты осуществляется во время обучения системы.

Имплицитные знания могут быть как вербальными, так и невер-бальными. Имплицитность выражается в смутном представлении каких-либо объектов, их свойств или состояний и отличается отрывочностью, хаотичностью бессвязных нагромождений вербальных ассоциаций или невербальных образов. С формальной точки зрения имплицитность ха-рактеризуется отсутствием одного или нескольких признаков формальных систем.

По своей природе имплицитные знания делят на активные и пассивные. Активные – дискретные знания, форма представления которых позволяет обрабатывать их непосредственно формальными правилами комбинаторной семантики. Пассивные – недискретные и невербальные знания.

Первый уровень машинного понимания предполагает использование при ответе на вопросы содержания, отражаемого текстом. Модели, с помощью которых воссоздаются знания экспертов, характеризуются различным уровнем синтаксичности. Высокий уровень синтаксичности приводит к ошибочной автоматической интерпретации модели.

Естественно-языковое общение с ИИС предполагает выполнение функций:

ведения диалога – определение его структуры и той роли, которую система и пользователь выполняют на текущем шаге диалога;

понимания – преобразование поступающих от пользователя вы-сказываний на ЕЯ в высказывания на языке внутреннего представления;

обработки высказываний – формирование или определение знаний для решения задач на данном шаге диалога;

генерации – формирование выходных высказываний на ЕЯ (рис. 10.2).

Ведение диалога состоит в обеспечении целесообразных действий системы на текущем шаге. При этом диалог может вести пользователь или система. Вторая задача диалогового компонента обусловлена тем, что реакция одного участника может не соответствовать ожиданиям другого. В зависимости от того, кто перехватывает инициативу, система либо формирует перехват, либо обрабатывает его.

---

Диалоговый компонент

Обработка перехватов инициативы



Ведение диалога


Компонент понимания высказываний

Компонент генерации высказываний

Анализ высказываний

Интерпретация высказываний

Генерация смысла высказываний

Синтез высказываний

Рис. 10.2. Обобщенная схема ЕЯ-системы
Компонент понимания высказываний предназначен для выделения смысла входного высказывания и выражения этого смысла на внутрен-
нем языке системы. Под смыслом понимается семантико-прагматическая информация, которую пользователь хочет передать системе. На этапе анализа выделяются описания сущностей, упомянутых во входном высказывании, выявляются свойства этих сущностей и отношения между ними. Анализ обычно выполняется отдельным блоком. Интерпретация заключается в отображении входного высказывания на знания системы. Основными задачами данного этапа являются буквальная интерпретация высказывания в контексте диалога. Буквальная интерпретация заключается в том, чтобы, учитывая контекст диалога, идентифицировать образы тех сущностей области интерпретации, которые имел в виду говорящий. Другая задача интерпретации состоит в том, чтобы, применяя имеющиеся у системы методы вывода, определить, как обрабатываемое высказывание соотносится с целями и планами участников диалога.

Компонент генерации высказываний решает в соответствии с ре-зультатами, полученными остальными компонентами системы, две основ-ные задачи:

генерации смысла, т.е. определения типа и смысла выходного высказывания системы во внутреннем представлении;

синтеза высказывания – преобладание смысла в высказывании на ЕЯ.

Диалог можно рассматривать на трех уровнях структуры:

общей, характеризующей тип диалога и класс решаемых задач;

тематической, отражающей структуру конкретной задачи;

шага диалога, отражающей взаимодействие участников в элемент-ном акте диалога.

На уровне глобальной структуры действия системы обычно задаются в виде последовательности этапов, определяемых в зависимости от класса решаемых задач. В случае общения с ЭС глобальная структура включает инструктаж, определение задачи, решение задачи, объяснение в ходе решения задачи, выдачу результатов и их оценку, объяснение после решения задачи, определение причин неудачи. Глобальная структура задается декларативно с помощью правил-продукций.

---