Файл: информатика.doc

Экспертная система — это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Другими словами, система (техническая или социальная), требующая принятия решения, может получить его непосредственно от программы или через промежуточное звено — человека, который общается с программой. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, и в этом случае программа может "оправдать" свое существование, повышая эффективность его работы. Альтернативный вариант — человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого качества. Вообще говоря, правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.

Методика построения:

• Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базоп знаний.

• При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния (ги1е о/ гИитЪ), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизителъными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.

Типы задач:

• извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);

• диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);

• структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);

• выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);

• планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).

Области применения

Представление информации о поведении экспертной системы важно по многим причинам.

• Полъзователи, работающие с системой, нуждаются в подтверждении того, что в каждом конкретном случае заключение, к которому пришла программа, в основном корректно.

• Инженеры, имеющие дело с формированием базы знаний, должны убедиться, что сформулированные ими знания применены правильно, в том числе и в случае, когда существует прототип.

• Экспертам в предметной области желательно проследить ход рассуждений и способ использования тех сведений, которые с их слов были введены в базу знаний. Это позволит судить, насколько корректно они применяются в данной ситуации.

• Программистам, которые сопровождают, отлаживают и модернизируют систему, нужно иметь в своем распоряжении инструмент, позволяющий заглянуть в "ее нутро" на уровне более высоком, чем вызов отдельных языковых процедур.

• Менеджер системы, использующей экспертную технологию, который в конце концов несет ответственность за последствия решения, принятого программой, также нуждается в подтверждении, что эти решения достаточно обоснованы.

Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д."

Различные подходы Некоторые ученые склоняются к тому, что искусственный интеллект является ответвлением технических наук, поскольку основное направление исследований в этой сфере — создание интеллектуальных искусственных существ, скажем роботов. Другие делают упор на связях с теми областями, которые занимаются механизмом познания, — процессами обработки информации в мозгу человека.

Но как бы там ни было, никто не отрицает, что основные усилия в этой области предпринимаются в направлении эмуляции мышления человека — разработке методов, которые позволили бы запрограммировать машину таким образом, чтобы она могла моделировать (воспроизводить) или даже превосходить способности человеческого разума. Исследования в этой области тесно связаны со смежными — информатикой (наукой об обработке информации с помощью компьютеров), психологией и лингвистикой. Тот факт, что исследования в области искусственного интеллекта часто "вторгаются" в смежные области, иногда приводит к определенным трениям в научной среде, но гораздо чаще результатом является появление новых и неожиданных идей.

11. Понятие модели данных. Иерархическая, сетевая, реляционная, объектная модель. Типы структур данных. Операции над данными. Ограничения целостности.

Модель данных - это математическое средство абстракции, позволяющее отделить факты от их интерпретации и вместе с тем обеспечить развитые возможности представления соотношения данных.

Типы структур данных

Структуризация данных базируется на использовании концепций "агрегации" и "обобщения".

Для каждого элемента данных должен быть определён его тип.

Агрегат данных - поименованная совокупность элементов данных внутри записи, которую

можно рассматривать как единое целое. Агрегат может быть простым (включающим только элементы

данных) и составным (включающим наряду с элементами данных и другие агрегаты).

База данных - поименованная совокупность экземпляров групп и групповых отношений.

. Операции над данными

Модель данных определяет множество действий, которые допустимо производить над некоторой реализацией БД для её перевода из одного состояния в другое. Это множество соотносят с языком манипулирования данными (Оа1а МашриЫюп Ьап§иа§е, ОМЬ).

По типу производимых действий различают следующие операции:

• идентификация данных и нахождение их позиции в БД;

• выборка (чтение) данных из БД;

• включение (запись) данных в БД;

• удаление данных из БД;

• модификация (изменение) данных БД.

Обработка данных в БД осуществляется с помощью процедур базы данных - транзакций. Транзакция - это последовательность операций над данными, которая является логически неделимой, то есть рассматривается как единая макрооперация. Транзакция либо выполняется полностью, либо не выполняется совсем. Никакая другая процедура или операция не могут обратиться к данным, которые обрабатываются стартовавшей процедурой, до тех пор, пока последняя не закончит свою работу.

Ограничения целостности

Ограничения целостности обеспечивают непротиворечивость данных при переводе системы БД из одного состояния в другое и позволяют адекватно отражать ПО данными, хранимыми в БД. Ограничения делятся на явные и неявные. Неявные ограничения определяются самой структурой данных. Например, тот факт, что записи типа СОТРУДНИК являются обязательными членами какого-либо экземпляра набора данных ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ, служит, по существу, ограничением целостности, означающим, что каждый сотрудник организации непременно должен быть в штате некоторого подразделения.

Явные ограничения задаются в схеме базы данных с помощью средств языка описания данных (ООЬ, Оа1а ОеГтШоп Ьап§иа§е). В качестве явных ограничений чаще всего выступают условия, накладываемые на значения данных. Например, заработная плата не может быть отрицательной, а дата приема сотрудника на работу обязательно будет меньше, чем дата его перевода на другую работу. За выполнением этих ограничений следит СУБД в процессе своего функционирования.

В настоящее время разработано много различных моделей данных. Основные - это сетевая, иерархическая и реляционная модели.

Сетевая модель данных (СМД)позволяет организовывать БД, структура которых представляется графом общего вида. Организация данных в сетевой модели соответствует структуризации данных по версии ССЮАЗУЬ. Каждая вершина графа хранит экземпляры сущностей (записи) и сведения о групповых отношениях с сущностями других типов. Каждая запись может хранить произвольное количество значений атрибутов (элементов данных и агрегатов), соответствующих экземпляру сущности.

Групповые отношения характеризуют следующие признаки:

1. Способ упорядочения подчинённых записей.

2. Режим включения подчинённых записей.

3. Режим исключения подчинённых записей.