Файл: Разновидности интеллектуальных информационных систем.pdf

Коммерческая система в основном предназначена для продажи. Она выступает или проблемно-ориентированной, или проблемно-независимой.

2.2 Разновидности интеллектуальных информационных систем

В зависимости от того, каков набор компонентов, которые реализуют рассмотренные функции, выделяют такие ключевые виды интеллектуальных систем:

- информационные поисковые интеллектуальные системы;

-· экспертные интеллектуальные системы (ЭС);

-· расчетные логические интеллектуальные системы;

-· гибридно-экспертные интеллектуальные системы.

Информационно-поисковые интеллектуальные системы выступают системами взаимодействия с некими проблемно-нацеленными (фактографическими) базами данных, проводимым на естественном и ограниченном лексически и грамматически профессиональной лексикой языке. Им присуще использование, кроме базы знаний, воплощающей семантическую модель отражения знаний о проблемной сферы и лингвистического процессора.

Экспертные системы выступают одним из особых классов интеллектуальных систем. Эти системы стали создаваться в первую очередь в слабоформализованных математически сферах техники и техники, таких как геология, биология, медицина и иные. Для них присуща аккумуляция в системе правил рассуждений и знаний опытных специалистов в этой предметной сфере, а также присутствие специальной системы объяснений.

Расчетные логические системы дают возможность решать проектные и управленческие задачи по постановкам их и описаниям, а также исходным данным независимо от уровня сложности математических моделей данных задач. Конечному пользователю при этом предоставляется возможность контроля в режиме диалога всех стадий вычислительного процесса. По проведенному описанию проблемы на языке предметной сферы достигается автоматическое создание математической модели, а также автоматический синтез действующих рабочих программ в процессе формулировки функциональных задач из этой предметной сферы. Данные свойства реализуются из-за наличия базы знаний в форме семантической функциональной сети, а также компонентов дедуктивного планирования и вывода.

В отдельный класс выделяют экспертные гибридные системы. Данные системы объединяют в себе самые хорошие признаки и экспертных, и расчетно-логических, информационно-поисковых систем.

В теории искусственного интеллекта важное место занимает проблема отражения знаний. Сегодня выделяют такие ключевые типы моделей представления знаний:

-· семантические сети, включая сети функциональные;

-· фреймы, а также сети фреймов;

- различные· продукционные модели.

Семантические сети - это граф общего вида, где можно выделить много ребер и вершин. Каждая вершина графа здесь представляет отдельное понятие, дуга представляет отношение между какой-то парой понятий. Метка, а также направление дуги занимаются конкретизацией семантики. Метки вершин при этом семантической нагрузки не имеют, а используются в качестве справочной информации.

Разные виды семантических сетей имеют разную семантическую мощность, следовательно, имеется возможность описать какую-либо предметную область или более компактно, или более громоздко.

Фреймом именуют структуру данных, созданную для представления, а также описания стереотипных объектов, ситуаций или событий. Фреймовая модель отражения знаний включает в себя две части:

-· набор фреймов, которые составляют библиотеку в представляемых знаниях;

- система· механизмов преобразования их и связывания.

Выделяют два вида фреймов:

-· образец, или прототип — это интенсиональное описание какого-то множества экземпляров;

-· экземпляр, или пример, — это экстенсиональное представление какого-либо фрейм-образца.

В наиболее общем виде фрейм можно представить таким кортежем:

<ИФ, (ИС, ЗС, ПП),..., (ИС, ЗС, ПП)>,

где ИФ — это имя фрейма;

ИС — это имя слота;

ЗС — это значение слота;

ПП — это имя присоединенной процедуры (является необязательным параметром).

Примечание: кортежем в базах данных именуют группу взаимосвязанных фрагментов данных; кортеж в реляционных базах данных - это элемент отношения или строка таблицы, а также упорядоченный набор включающий N элементов.

Под слотами понимают отдельные незаполненные подструктуры во фрейме, заполнение которых ведет к тому, что этот фрейм ставится в полное соответствие какой-либо ситуации, объекту или явлению.

Фрейм в качестве данных может включать обращения к процедурам (так именуемые присоединенные процедуры).

Под продукционными моделями понимают набор правил рода "условия-действие", в которых условиями выступают утверждения о включаемом содержимом базы данных, тогда как действия это процедуры, которые имеют возможность изменения содержимого базы данных.

На практике продукции выстраиваются по схеме "ЕСЛИ" (причина либо, по-другому, посылка), "ТО" (следствие либо, по-другому, цель правила).

Новые знания, которые были получены в результате срабатывания продукций, можно использовать в таких целях:

-· понимание, а также интерпретация правил и фактов с применением продукций, семантических цепей и фреймов;

-· решение задач при помощи моделирования;

- проведение· идентификации источника данных, определение причин несовпадения новых знаний и старых, а также получение метазнаний;

- · составление к системе вопросов;

-· усвоение каких-либо новых знаний, устранение имеющихся противоречий, а также систематизация излишних данных.

Процесс анализа компьютером набора правил (выполнения программы) именуют консультацией. Наиболее ее удобная для пользователей форма — это диалог с компьютером. Интерфейс можно выполнять в виде меню, на языке команд, а также на естественном языке. При этом диалог можно строить на системе вопросов, которые задаются пользователем или компьютером, либо фактов — то есть данных, которые в базе данных хранятся. Возможен также смешанный вариант, если в базе данных фактов недостаточно.

2.3 Инструментальные средства проектирования интеллектуальных информационных систем

Все имеющиеся программные средства в сфере инженерии знаний, а также реализации информационных интеллектуальных систем (ИИС) делят на такие группы: это универсальные языки программирования (включая традиционные), а также универсальные языки представления знаний плюс оболочки.

ИИС - это некоторый программный комплекс, который позволяет решать экономические и производственные задачи на уровне человека-оператора или человека-управленца (эксперта). Но несомненно, что каждую программу имеется возможность написать на машинно-ориентированном языке (то есть ассемблере) либо на универсальном языке уже более высокого уровня (ПЛ/1, Бейсик, Алгол, Си, Ада, Паскаль, Фортран и т.д.). Поэтому возникает весьма справедливый вопрос: зачем нужно рассматривать специализированные средства, к изучению которых необходимо определенное время, если уже универсальным языком более высокого уровня (или языком ассемблера) владеет почти каждый программист? Ответ на данный вопрос берется из практики: весь процесс программирования систем интеллектуальных систем на специализированных средствах берет в 2-3 раза меньше затрат времени, чем на средствах универсальных. Но нужно всегда помнить, что критерии эффективности (быстродействие и объем памяти) ИИС, которые были реализованы на основе специализированных средств, чаще всего ниже, чем в процессе реализации ИИС уже на универсальных средствах.

Важным фактором, который значителен для отбора ИИС программных инструментальных средств в процессе разработки ИИС, выступать потенциальная возможность организации взаимодействия с теми программными средствами, которые используются на разных уровнях ступеней иерархии корпоративных информационных интегрированных систем.

Поэтому оптимальным решением поставленной задачи выбора их всех программных средств для оптимальной реализации ИИС представляется следующее: самый первый прототип (либо прототипы: исследовательский и демонстрационный) воплощаются на специализированных средствах. Если имеет место достаточная эффективность данных средств, на них могут записываться действующий прототип, а также промышленная система. Однако в большинстве ситуаций прототип нужно «переписать» на программных традиционных средствах.

Проанализируем самые известные и широко используемые программные средства в интеллектуальных системах.

Одним из наиболее популярных языков программирования, используемых в системах ИИ, выступает язык LISP. Данный язык создал в 1960-х годы американский ученый Дж. Маккарти и его ученики. Сегодня имеется примерно 20 диалектов данного языка. Наиболее известными выступают INTERLISP, QLISP, FRANZLISP, COMMONLISP. Так, на языке LISP было написано много экспертных систем (MYCIN, KEE, INTERNIST и др.), а также системы естественного языкового общения (MARGIE, ДИЛОС, SHRDLU и др.), операционные интеллектуальные системы (FLEX).

Популярность такого языка, как LISP, можно объяснить тем, что он посредством весьма простых конструкций дает возможность писать изящные и сложные системы обработки поступающей символьной информации. К сожалению, практически все действующие LISP – системы обладают низкой вычислительной эффективностью. Именно этот факт не дает возможностей языку LISP расширить пределы экспериментальных «академических» систем. Но бурный рост производительности современных компьютеров, разработка LISP-машин рода С/330 или SYMBOLICS вселяет оптимизм по отношению к будущему языку.

Язык LISP обладает весьма простым синтаксисом, так как возможны лишь две его конструкции: список и атом.

Атом – это элементарная конструкция в языке LISP, которая характеризуется своим значением и именем. В отдельных LISP – системах также с атомом связывается некоторый список свойств, и примерами атомов выступают: А, В, А1, ВЫПУСК, ВРЕМЯ ВЫЛЕТА, АИ-93 и т.д.

Список – это конструкция LISP, которая включает множество атомов, а также подсписков. В LISP была принята скобочная нотация выполнения описания списков. Например, (А1, А2,…,АК), (ВРЕМЯ ВЫЛЕТА, 15_40) (А, В), (ВЫПУСК АИ-93).

Важной особенностью языка LISP выступает то, что «данные» и «программы» здесь ничем не отличаются внешне друг от друга, что дает возможность на LISP писать «программы», которые манипулируют не только данными, но также и «программами». Ведь именно это свойство дает LISP возможность являться изящным средством для программирования систем ИИ. В LISP понятия «данные», «программа» не применяют, их заменяют такие термины, как функция и выражение.

LISP – это функциональный язык. Здесь все процедуры обработки информации проходят оформление в форме функций. Благодаря наличию стандартного набора системных функций, LISP имеет возможность «расширяться» при помощи пользовательских функций. Системные функции делят на арифметические и списковые функции, на функции ввода и вывода, на предикаты и др.

LISP является рекурсивным языком, т.е. он обеспечивает возможности определения функций посредством самих себя.

Наличие рекурсивности LISP дает удобство при разрешении весьма популярной во всем искусственном интеллекте цели «поиска по дереву», выступающей весьма обобщенной и охватывающей широкий перечень конкретных задач, начиная с шахматных задач и заканчивая задачами «принятия решений» либо же управления какими-либо сложными объектами. В любом конкретном случае здесь вершины дуги будут обладать своей семантикой. К примеру, в процессе решения шахматной задачи вершинам могут подходить возможные позиции, тогда как дугам какие-либо ходы, ведущие к данным позициям. Последовательность ходов, которые обязательно ведут к «выигранной» позиции, будет являться решением этой задачи. Очень часто древовидная структура имеет еще и сценарий диалога ЭВМ и человека. В таком случае уже с вершинами соотносят состояния или шаги диалога, а с дугами соотносят вероятные переходы от одного состояния к другому.

Известным языком представления знаний выступает язык FRL (Representation Frame Language), который относится к классу фрейм-ориентированных. Ключевая единица знания в этих языках – это фрейм, который представляет собой некую информационную модель (либо описание) конкретной стереотипной ситуации. Данная стереотипная ситуация выступает обобщением таких терминов, как действия, события, процессы, объекты, модификаторы, свойства и т.д.

FRL фрейм – это сумма поименованных и ассоциативных списков, включающая до пяти уровней различных подструктур. При этом подструктурами фреймов являются слоты, данные, комментарии, аспекты и сообщения. Базовой структурной единицей выступают слоты, которые отражают взаимосвязи между отдельными понятиями предметной сферы. Слот при этом характеризуется своим значением и именем. Имена слотов назначают проектировщики баз данных. Но FRL также имеет и зарезервированные имена слотов: INSTANSE, CLAS SIFICATON, АКО. Как значения слотов выступают числа и символы, а также имена других фреймов или имена процедур.