Файл: Интеллектуальные информационные системы и технологии.doc

предметной областью понимается множество объектов, значений их характеристик и связываю-щих их отношений. Проблемная область определяется характеристи-
ками соответствующей предметной области и типами решаемых в ней задач.

Потребность отражения человеческих знаний в памяти компьютера породила новое направление в информатике – инженерию знаний. Инженер по знаниям (когнитолог) – специалист, выступающий в роли посредника между экспертом и БЗ.

Основными разновидностями ИИС являются экспертные системы, системы поддержки принятия решений и экономические советующие системы [1, 7, 16, 17, 19, 22, 25].

Экспертные системы применяются для решения неформализованных задач, которым имеют одну или несколько из следующих характеристик:

задачи не могут быть заданы полностью в числовой форме;

исходные данные и знания о предметной области обладают неодно-значностью, ошибочностью и противоречивостью;

цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;

алгоритмическое решение задач отсутствует;

алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать по причине большой размерности пространства решения и ограниченности ресурсов компьютера.

Для принятия решений в условиях определенности исполь-
зуются методы математического программирования. Однако в ситуациях неопределенности, неполноты и нечеткости знаний задача много-
кратно усложняется. Для того чтобы СППР оставалась работо-
способной в условиях изменяющегося окружения, необходима реали-зация механизмов ее самообучения. Основные требования, предъявляе-мые к СППР:

оказание квалифицированной поддержки процесса принятия ре-шения на уровне консультанта;

возможность самообучения, т.е. умение добавлять новые знания в БЗ, накапливать их и обрабатывать;

умение работать с неполной и нечеткой информацией;

поддержка многовариантных процессов принятия решений;

оценка последствий принимаемых решений.

Экономические советующие системы являются ИИС, ориентирован-ными на решение широкого круга экономических задач, и могут быть разделены на два класса [17]:

1) системы, воспроизводящие осознанные мыслительные усилия человека (дедуктивные);

1. 
   системы, воспроизводящие неосознанные (подсознательные) мыслительные действия человека (индуктивные).
   

---

К первому классу относятся:

1. 
   Расчетно-диагностические системы, в основе которых лежит ясное понимание целей принятия решений. Цель, трансформируемая в дерево целей, накладывается на дерево экономических показателей предприятия. В результате получается синтезированное дерево «цель – показатель», которое способно обеспечить расчет нужных для достижения целей ресурсов и резервов.
   
2. 
   ЭС приближенных рассуждений. Создаются в том случае, если цель принятия решений сформулировать невозможно или нецеле-сообразно, однако ее можно заменить гипотезой. Для создания систем данного класса формулируются правила вывода типа «ЕСЛИ-ТО», ко-торые синтезируются в дерево вывода. Результатом использования системы является оценка правдивости заданной пользователем гипотезы.
   
3. 
   Системы поддержки исполнения решений. Подразделяются на обучающие и рекомендательно-контролирующие системы.
   

Основная цель – предоставить управленческому персоналу недостающие знания, обучить конкретным действиям, необходимым для выполнения рекомендаций, предоставленных СППР, с последующим контролем исполнения.

Ко второму классу относятся:

1. Системы нейросетевых вычислений. Осознанные знания являются лишь небольшой частью от общего объема знаний, которыми оперирует человек в повседневной жизни. Многие действия человек выполняет подсознательно или неосознанно. В данном случае классические модели бесполезны, так как предполагают наличие четко или нечетко сформулированных правил. Используемый для создания ЭСС нейросетевых вычислений эволюционный подход ориентирован на индуктивное обобщение и вывод. В основе построения систем индуктивного характера лежат нейросетевые технологии. Искусственная нейросеть предназначена главным образом для того, чтобы на основе анализа большого объема информации, отражающей частные случаи какого-либо явления, установить общие закономерности, которые в свою очередь могут быть использованы для распознавания новых частных случаев. Нейросеть рассматривается
в качестве «черного ящика», для которого известны лишь вход, выход и некоторые другие внешние параметры.

---

2. Системы, ориентированные на естественно-языковые за-просы. Исследования в этой области находятся на начальном этапе. Основная сложность заключается в предоставлении неосознанных (ас-социативных) знаний. База знаний представляется в виде семантической сети, т.е. ориентированного графа, вершина которого соответствует понятиям, а дуги – отношениям между ними, отражающим осознанные (логические) знания.

Кроме этого, ЭСС содержит лингвистический процессор и базу ассоциаций. Лингвистический процессор предназначен для выявления с помощью лингвистических структур той БЗ, которая касается данного запроса. Выявленная часть семантической сети используется блоком обработки для последующей выдачи информации пользователю. Если в БЗ необходимые знания не присутствуют явно, то подключается база ассоциаций, которая позволяет восполнить недостающую информацию.
В ней подобно нейросетям активизируются те ассоциации, которые по специально рассчитанным коэффициентам наиболее близки к анализи-руемому запросу.

Интеллектуальные информационные системы можно классифициро-вать по разным основаниям:

по областям применения (ИИС менеджера, ИИС для анализа инвестиций, ИИС для налогообложения);

степени интеграции с другими программными средствами, используемыми на предприятии (автономные, сопрягаемые интерфейсом, интегрированные);

оперативности (статические, квазидинамические, реального вре-мени);

адаптивности (обучаемые, настраиваемые);

используемой модели знаний (метод резолюций исчисления предикатов, фреймовые, продукционные, семантические сети, нейросете-вые, нечеткие системы и выводы).

Интеллектуальные информационные системы особенно эффективны в применении к слабоструктурированным задачам, в которых отсутствует строгая формализация и для решения которых используются эвристи-ческие процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение. По мере совершенствования принципов логического и правдоподобного вывода, применяемых в ИИС за счет использования нечеткой, модальной, временной логики, байесовских сетей вывода, ИИС начинают проникать в высокоинтеллектуальные области, связанные с разработкой стратегических решений по совершенствованию деятельности предприятий. Включение в состав ИИС классических экономико-математических моделей, методов линейного, квадратичного и дина-

---

мического программирования позволяет сочетать анализ объекта на основе экономических показателей с учетом факторов и рисков по-литических и внеэкономических факторов, оценивать последствия полу-ченных решений.

Классификация ИИС может быть выполнена на основании при-знаков, определенных в п. 1.1 [22]:

по коммуникативным способностям (интеллектуальности интер-фейса): интеллектуальные БЗ, естественно-языковой интерфейс, гипер-текстовые системы, контекстные системы помощи, когнитивная гра-фика;

решению сложных задач: классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие, многоагентные системы;

способности к самообучению: индуктивные системы, нейронные сети, интеллектуальный анализ данных;

адаптивности: CASE-технология, компонентная технология.

Экспертные системы можно классифицировать следующим обра-
зом [5]:

по решаемой задаче: интерпретация данных, диагностика, проек-тирование, прогнозирование, планирование, обучение, мониторинг, управ-ление;

связи с реальным временем: статические, квазидинамические, динамические;

типу ЭВМ: супер-ЭВМ, ЭВМ на символьных процессорах, на рабочих станциях, на персональных компьютерах;

степени интеграции: автономные и гибридные.

Интерпретация данных является традиционной задачей для ЭС. Под интерпретацией подразумевается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и кор-ректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ дан-ных.

Под диагностикой понимается процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов или обнаружение неисправности в некоторой системе.

Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание объекта с заранее заданными свойствами. Оно позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных.

Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции.

Обучение предполагает использование компьютера для усвоения материала по некоторой дисциплине.

Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.

Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности.

Приведенные классификации ИИС не являются исчерпывающими
и в процессе развития теории и практики построения систем могут модифицироваться и дополняться.

---

4.2. Структура статической и динамической

экспертных систем
Экспертные системы – сложные программные комплексы, ак-кумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультирования менее квалифицированных пользователей. Экспертным системам присущи следую-щие признаки:

моделируют механизм мышления человека применительно к ре-шению задач в данной предметной области;

наряду с выполнением вычислительных операций формируют опре-деленные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми располагает ЭС;

при решении задач основными являются эвристические и при-ближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика по существу является правилом влияния, которое представляет некоторое знание, приобретаемое человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем.

Одними из основных характеристик ЭС являются ее производи-тельность, т.е. скорость получения результата (логического вывода), и его достоверность. Система должна обладать способностью объяснить предложенное решение и обосновать его достоверность. Целесообразность и эффективность разработки ЭС обусловлена:

нехваткой специалистов для решения задач в данной предметной области;

необходимостью многочисленного коллектива специалистов для решения задачи;

большим расхождением между решениями задачи исполнителями;

наличие экспертов, готовых к отторжению своих знаний (см. п. 2.3).

Подходящие задачи не могут быть решены средствами тради-ционного математического моделирования, исходная информация ха-рактеризуется НЕ-факторами (см. п. 1.2). Первые ЭС, получившие прак-тическое использование, были статическими, т.е. не учитывали изменение исходных данных в процессе решения задачи (рис. 4.1).


БД


Интеллектуальный редактор БЗ

Решатель

Интерфейс пользователя



БЗ

Подсистема объяснений

---