Файл: Разновидности интеллектуальных информационных систем.pdf

Результатом перечисленных недостатков выступает слабая жизнеспособность ИС либо же неадаптивность к трансформациям информационных потребностей. Также, из-за детерминированности алгоритмов разрешаемых задач, ИС не может формировать у пользователя знаний о действиях ситуациях, в не полностью определенных.

В системах, которые основываются на обработках баз данных (СБД, или Data Base Systems), осуществляется отделение операционного и фактуального друг от друга знаний. Первое создается в форме базы данных, второе организуется в форме программ. Программа при этом может генерироваться автоматически по запросу пользователей (к примеру, реализация SQL либо же QBE запросов). Как посредник между программой, а также базой данных, действует программный инструмент обеспечения доступа к данным – это система управления базой данных (сокр. СУБД): СБД = Программа <=> СУБД <=> База данных.

Теория независимости программ и данных дает возможности повышения гибкости ИС по исполнению информационных произвольных запросов. Но данная гибкость из-за процедурности отражения операционного знания обладает четко определенными границами. Для того, чтобы сформулировать информационный запрос, пользователю необходимо ясно себе представлять структуру базы данных, а также до определенного уровня алгоритм решения данной задачи. В связи с этим пользователю нужно неплохо разбираться в данной проблемной сфере, в логической структуре баз данных, а также алгоритме программы. При этом концептуальная схема баз данных преимущественно является промежуточным звеном в процессе показа логической структуры информационных данных на структуры данных в прикладной программе.

К общим недостаткам информационных традиционных систем, к которым относят системы двух первых типов, заключены в недостаточной адаптивности к изменениям их в предметной сфере и к информационным потребностям и нуждам пользователей, а также в невозможности разрешать сложно формализуемые задачи, с которыми постоянно имеют дело управленческие работники. Вышеперечисленные недостатки хорошо устраняются в информационных интеллектуальных системах (ИИС).

Рассмотрение структуры программы демонстрирует возможности выделения из программ операционного знания (то есть правил трансформации данных) в так именуемую базу знаний, она в декларативной форме сохраняет для различных задач общие единицы знаний. Управляющая структура при этом обретает характер некоего универсального механизма для решения задач (то есть механизма вывода), связывающего единицы знаний в особые исполняемые цепочки (т.н. генерируемые алгоритмы), формируемые в зависимости от специфики постановки задачи (которая была сформулирована в запросе цели, а также исходя из исходных условий). Данные ИС стали системами, базирующимися на обработке знаний (СБЗ, то есть Knowledge Base Systems): СБЗ = База знаний <=> Управляющая структура <=> База данных [2, стр. 24].

Еще одним этапом развития информационных интеллектуальных систем выступает выделение в отдельную самостоятельную подсистему либо в репозиторий метазнания, которое описывает структуру фактуального и операционного знания и отражает модель проблемной сферы. В данных системах как программы, так и структуры данных компонуются или генерируются из единиц знаний, которые описаны в репозитории, каждый раз в процессе изменения модели проблемной сферы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

2.1 Этапы проектирования интеллектуальных систем

Под проектированием интеллектуальных систем понимают итеративный, эволюционный процесс, где участие принимает несколько специалистов: это эксперт, имеющий знания о предметной сфере и желающий содействовать работе для создания системы, работники в сфере искусственного интеллекта — это инженеры знаний, программисты и аналитики. Группа в зависимости от трудоемкости и объема работ может в себя включать 3-6 человек.

При проведении оценки проблемной сферы на стадии проектирования интеллектуальных систем нужно принимать в учет такие факторы: легкость выполнения сбора данных, уровень представимости данных, оправданность издержек на создание интеллектуальных систем, присутствие экспертов, обеспеченность необходимыми ресурсами (компьютерами, программистами, программным обеспечением и т. д.).

После выполнения анализа проблемной сферы, а также определения целесообразности использования интеллектуальной системы в данной области непосредственно приступают к этапу проектирования системы.

Имеются разные воззрения на определение количества этапов проектирования различных интеллектуальных систем, что зависит от многих параметров, например, от характера функций интеллектуальной будущей системы, сферы использования, присутствия инструментальных развитых средств и т. д.

В целом процесс разработки систем делится на пять этапов, или стадий (рис. 2):

1. Этап идентификации определения задач, а также проведение идентификации их характеристик. На данном этапе определяются задачи, предлагаемые к решению, их особенности и характеристики. Проводится разработка технического задания на проектируемую систему. Затем очерчивается перечень пользователей системы. Данные сведения в дальнейшем помогут правильно определять сферу знаний эксперта, обозначать функции системы и, как итог, уровень нужных знаний. В итоге возникают определенные сформулированные требования.

2. Выделение ключевых концепций предметной сферы, которые показывают знания круга экспертов, что дает возможность проводить анализ типа знаний, оперируемыми экспертом в ходе принятия решений. Инженером знаний определяются формальные средства для представления знаний, а также процедуры обретения решений, в наибольшей мере соответствующие особенностям характеру рассуждений эксперта в процессе вывода решения.

Итак, благодаря выполнению данного этапа выявляются и формулируются те понятия, которые определяют выбор характерной схемы по представлению знаний эксперта касательно предметной сферы.

3. Отбор формализма по представлению знаний, а также определение механизма по выводу решений. Данные компоненты моделирования существенно воздействуют на успешное разрешение поставленной задачи проектирования системы.

Созданная структура для того, чтобы предоставлять знания, выступает основой для воплощения следующего этапа — это непосредственное построение базы знаний системы.

4. Отбор либо разработка языка для представления знаний. Когда правила сформулированы, а также представлены на избранном языке представления, инженер знаний их заносит в БЗ.

5. Тестирование разработанной системы.

Проверку работоспособности системы выполняют посредством решения проверочных конкретных задач. Если выявляются различные недостатки, осуществляется обращение к какому-либо этапу разработки системы, в зависимости от особенностей недостатков. Если было выявлено отсутствие каких-нибудь знаний в разработанной системе либо недостаточной их определенности, происходит возврат к этапу 4, а также по возможности вносятся поправки. В ситуации, если какие-нибудь знания, которые были представлены экспертом, почти невозможно представить в границах формализма избранной модели отражения знаний, то идет возврат к этапу три и происходит отбор альтернативных моделей или схем отражения знаний. Может быть, что причиной осуществления возврата может выступать неполностью адекватный основной механизм логического вывода. Бывают ситуации, что необходимо переформулирование проблемы, потому что исходная постановка задачи являлась неверной [1, стр. 73]

Рис. 2. Этапы проектирования ИИ [1, стр. 74]

Рассмотренная схема выполнения последовательности работ, представляется, весьма подробно и полно раскрывает весь процесс проектирования ИИ, при этом отдельные важные этапы, увязанные с формированием ряда функциональных модулей в системах ИИ, не были рассмотрены. Приведем более подробный перечень выполнения работ в процессе проектирования интеллектуальных систем:

• работы по извлечению знаний из эксперта, а также их передача в систему;
• отбор способа отражения в системе знаний;
• отбор стратегии вывода или управления;
• отбор подсистемы объяснения;
• отбор подсистемы работы с пользователем системы;
• отбор адекватных средств и методов реализации системы. Но здесь уже отсутствуют отдельные важные этапы, которые были описаны выше.

Как уже было отмечено, содержание работ и количество этапов проектирования рассматриваемых интеллектуальных систем, а также последовательность выполнения их зависимы от множества субъективных и объективных факторов. Но многие этапы, а также содержание работ выступают необходимыми и общими для всех интеллектуальных систем почти всех типов. Ниже размещен перечень данных этапов, а также их составляющих:

1. Рассмотрение проблемной сферы: определение проблемной сферы, которое показывает важность проблемы во всей фирме; определение тех проблемных экспертов, которые желают передать экспертизы и знания в базу знаний; этап подготовки и объявления плана развития.

2. Подготовка персонала: формирование группы проектировщиков, а также соответствующих заданий; отбор и назначение квалифицированного менеджера проекта; определение и реализация твердой линии управления.

3. Выполнение принятия проекта: организация организационного заседания; проведение обсуждения ключевого подхода к проблеме; разработка специального плана по развитию; подготовка к монтажу нужных технических средств, а также инструментария.

4. Прототип формируемой системы: это развитие системного прототипа, то есть тестирование; обретение дополнительной информации касательно проблемной сферы по результатам тестирования.

5. Этап развития полной системы, подразумевающий расширение базы знаний прототипа; проведение оценивания структуры интерфейса пользователя; выполнение объединения средств обучения пользователей, а также документации.

6. Организация верификации системы, включающая в себя вовлечение в процесс проверки системы экспертов, потенциальных пользователей; меры по обеспечению функционирования системы в соответствии с проектом.

7. Меры по интеграции системы: это выполнение полной системы, как было запланировано; обеспечение взаимодействия системы с системами, уже действующими.

8. Деятельность по поддержке системы: обеспечение мер по непрерывной поддержке системы; модернизация баз данных в ситуации поступления какой-либо новой информации, а также сохранение ответственности за систему.

9. Подготовка документация, включающая сбор полной документации по системе; подготовку руководства для пользователей; организацию консультаций для пользователей [1, стр. 89].

Необходимо указать, что этапы формирования интеллектуальных систем не выступаю очерченными четко и регламентированными подробно. Между отдельными из них сложно провести содержательную и временную границу. Данные системы в какой-то мере приблизительно показывают процессы проектирования всех интеллектуальных систем.

Этапы существования интеллектуальных систем, либо жизненные циклы системы, подходят уровню готовности системы, а также завершенности функциональных ее возможностей, которые реализуются инструментарием. Выделяют такие стадии действия интеллектуальных систем: это демонстрационный прототип; далее исследовательский прототип; затем действующий прототип; потом промышленная система и коммерческая система.

Демонстрационным прототипом является такое состояние разработанности системы, что она решает какую-то часть проблемных вопросов и задач. В процессе разработки демонстрационного прототипа происходит достижение противоречивых целей: система, с одной стороны, на стадии демонстрационного прототипа призвана исполнять задачи, которые довольно полно бы характеризовали возможности ее, а с иной стороны, данную стадию желает пройти как можно скорее. Деятельность демонстрационного прототипа можно считать удовлетворительной в случае, если он использует минимальный набор правил, достаточный для решения отдельных задач. Время разработки его колеблется с двух месяцев и до одного года.

Исследовательский прототип проектируют на протяжении 1,5-2 лет. На данной стадии развития ИИ системы ее база данных содержит уже несколько сотен правил, весьма адекватно описывающих предметную сферу.

Существующий прототип интеллектуальных систем выполняет качественный вывод решений на уже расширившемся пространстве правил, который достиг порядка 1000. В связи с этим в целях вывода сложных решений необходимы большие ресурсы памяти и времени.

Промышленные системы занимаются обеспечением высокого уровня качества разрешения проблем предметной сферы при существенных уменьшениях требуемой памяти и времени решения. Число правил увеличивается не так значительно в сравнении с существующим прототипом. На данной стадии осуществляется преобразование действующего прототипа посредством расширения количества правил, а также совершенствования интеллектуальных систем на основе использования уже более эффективных и инструментальных средств, что требует около 3-4 лет.