Файл: Структура и функции интеллектуальных информационных систем.pdf

ВВЕДЕНИЕ

На сегодняшний день в экономической структуре достаточно конкретно определилось основное назначение информационных систем – это своевременное предоставление данных, необходимых лицу, принимающему решение. Своевременность и актуальность предоставляемой информации сегодня очень важна, она позволяет принимать эффективные и действенные решения в самых различных сферах: в управлении кадрами, в принятии решений, при распределении ресурсов и мн. др.

Несмотря на это, технологии не стоят на месте, следовательно, происходит прогресс информационных систем и технологий, продвигаются исследования технологий и методологий моделирования, ежедневно возрастает количество пользователей самых различных информационных средств и технологий. Из-за этого налицо потребность некоторой модернизации существующих интеллектуальных систем – теперь от них нужно не только своевременное предоставление данных, но и выполнение своего рода предварительного анализа информации, предоставление прогноза развития рисков, отбор наиболее перспективных и эффективных решений и др. Иначе говоря, сегодня от интеллектуальных информационных систем ожидается выполнение весомой части рутинных операций, включающих предварительный анализ и различные оценки.

Для детального анализа проблемы необходимо выполнить цель работы – изучение структуры и функций интеллектуальных информационных систем.

Объектом исследования выступают интеллектуальные информационные системы, а предметом – структура и функции интеллектуальных информационных систем.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

1. Рассмотреть историю развития интеллектуальных информационных систем
2. Изучить виды интеллектуальных информационных систем
3. Проанализировать структуру интеллектуальных информационных систем
4. Охарактеризовать функции интеллектуальных информационных систем
5. Привести выводы по проделанной работе.

В структуру работы включены такие элементы, как Введение, Заключение и Список использованных источников. Кроме того, работа содержит две главы, каждая из которых состоит из двух параграфов.

1 Интеллектуальные информационные системы. История развития и виды

---

1.1 История развития интеллектуальных информационных систем

История Интеллектуальных информационных систем (ИИС) начинается с середины XX века, что связано с развитием Искусственного интеллекта как нового научного направления, появлением термина «Artificial Intelligence».

Предпосылки развития искусственного интеллекта в СССР и России появляются уже в XIX веке, когда Коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (1787—1853) ставил задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного^[1].

В 1832 г. С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предшественниками экспертных систем. «Интеллектуальные машины» позволяли находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х гг. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных В. Пушкиным и Д. А. Поспеловым. В 1964 г. была опубликована работа ленинградского логика С. Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов. В 1966 г. В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал. До 1970-х гг. в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. По мнению Д. А. Поспелова, науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров.

Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики. При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики^[2].

---

История ИИТ начинается с середины 1970-х годов и связывается с совместным практическим применением интеллектуальных информационных систем, систем искусственного интеллекта, систем поддержки решений и информационных систем. История ИИТ связана также с развитием трех научных направлений: компьютерной философии, компьютерной психологии и продвинутой компьютерной науки (Advanced computer science) и дополняется прогрессом в создании:

• ситуационных центров
• информационно-аналитических систем
• инструментариев эволюционных вычислений и генетических алгоритмов
• систем поддержки общения человека с компьютером на естественном языке
• когнитивным моделированием
• систем автоматического тематического рубрицирования документов
• систем стратегического планирования
• инструментариев технического и фундаментального анализа финансовых рынков
• систем менеджмента качества
• систем управления интеллектуальной собственностью и др^[3].

Искусственный интеллект как наука был основан тремя поколениями исследователей.

В Таблице 1 представлены ключевые события в истории ИИ и инженерии знаний, начиная с первой работы У. Маккалока и У. Питса в 1943 г. и до современных тенденций в комбинированных усилиях экспертных систем, нечеткой логики и нейронных вычислений в современных системах, основанных на знаниях, способных осуществлять вычисления при помощи слов.

Таблица 1 Ключевые события в истории ИИ^[4]

Период	События
Рождение ИИ (1943-1956)	У. Маккалок и У. Питс: Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности, 1943. А.Тьюринг: Вычислительная машина и интеллект, 1950. К. Шеннон: Программирование компьютера для шахматной игры, 1950.
Подъем ИИ (1956- конец 1960-х)	Д. Маккарти: LISP – язык программирования искусственного интеллекта. М. Куллиан: Семантические сети для представления знаний,1966. А. Ньюэл и Г. Саймон: Универсальный решатель задач (GPS),1961. М. Минский: Структуры для представления знаний (фреймы), 1975.
Открытие и разработка экспертных систем (начало 1970-х – середина 1980-х).	Э. Фейгенбаум, Б. Букханан и др. (Стэндфордский университет): Экспертная система DENDRAL Э. Фейгенбаум, Э. Шортлиф: Экспертная система MYCIN Стэндфордский исследовательский центр: Экспертная система PROSPECTOR А. Колмероэ, Р. Ковальски и др. (Франция): Язык логического программирования PROLOG.
Возрождение искусственный нейронных сетей (1965 и далее)	Дж. Хопфилд: Нейронные сети и физические с эмержентными коллективными вычислительными способностями, 1982. Т. Кохонен: Самоорганизующиеся топологически правильные карты, 1982. Д. Румельхарт и Д. Макклеланд: Распределенная параллельная обработка данных,1986.
Эволюционное вычисление (начало 1970-х и далее)	И. Рехенберг: Эволюционные стратегии – оптимизация технических систем по принципам биологической информации, 1973. Дж. Холланд: Адаптация в естественных и искусственных системах, 1975. Дж. Коза: Генетическое программирование: компьютерное программирование средствами естественного отбора, 1992. Д.Фогель: Эволюционное вычисление – направление новой философии в машинном интеллекте, 1995.
Нечеткие множества и нечеткая логика (середина 1960-х и далее)	Л. Заде: Нечеткие множества, 1965. Л. Заде: Нечеткие алгоритмы, 1969. Э. Мамдани: Применение нечеткой логики в приближенном рассуждении с использованием лингвистического синтеза, 1977. М. Суджено: Нечеткий логический вывод (алгоритм Такаги-Суджено), 1985
Вычисления при помощи слов (конец 1980-х и далее)	А. Нейгоца: Экспертные системы и нечектие системы, 1985. Б. Коско: Нейронные сети и нечеткие системы, 1992. Б. Коско: Нечеткое мышление, 1993. Р. Ягер и Л. Заде: нечеткие множества, нейронные сети и мягкие вычисления, 1994. Б. Коско: Нечеткая инженерия, 1996. Л. Заде: Вычисления при помощи слов, 1996.

---

Таким образом, исторически разработки в области ИИ велись в двух основных направлениях:

• первое направление связано с попытками разработки ин­теллектуальных машин путем моделирования их биологического прототипа - человеческого мозга. Сейчас это направление возрож­дается на основе развития современных аппаратных и программ­ных средств (микрочипы на основе нечеткой логики, распределенные многопроцессорные системы, многоагентные системы, мягкие вычисления, генетические алгоритмы и нейронные сети и т.д.).
• второе направление связано с разработками методов, приемов, специализированных устройств и программ для компью­теров, обеспечивающих решение сложных математических и ло­гических задач, позволяющих автоматизировать отдельные ин­теллектуальные действия человека (системы, основанные на знаниях, экспертные системы, прикладные интеллектуальные системы)^[5].

Эти два направления как бы определяют программу минимум и программу максимум, между которыми и лежит область сегодняшних исследований и разработок систем ИИ. Работы по разработке программного и аппаратного обеспечения ИИ выделены в отдельную область.

1.2 Виды интеллектуальных информационных систем

Интеллектуальная система (ИС) на сегодняшний день представляет собой техническую или программную систему, которая нацелена на решение задач, как правило, считающихся творческими, принадлежащими конкретной предметной области. Информация и все необходимые данные о предметной области хранятся в памяти самой интеллектуальной системы^[6].

Как правило, в структуру современной интеллектуальной системы включается три основных блока: база знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.

На сегодняшний день выделяют следующие виды интеллектуальных систем:

1. Расчетно-логическая система

К данному виду систем можно отнести такие системы, которые способны решать управленческие и проектные задачи согласно декларативным описаниям условий. В данном случае за пользователем остается право контроля всех стадий выполняющегося вычислительного процесса при помощи режима диалога. Расчетно-логические системы имеют возможность автоматического построения математической модели конкретной задачи и автоматического синтеза вычислительных алгоритмов, основываясь на формулировке задачи. Названные возможности осуществляются посредством присутствию базы знаний, которая в данном случае представляет собой функциональную семантическую сеть и компоненты дедуктивного вывода и планирования.

---

1. Рефлекторная интеллектуальная система

Рефлекторной системой называется система, формирующая вырабатываемые специализированными алгоритмами ответную реакцию на разнообразные комбинации входных данных. Подобным алгоритмом обеспечивается выбор наиболее вероятной реакции интеллектуальной системы на входные воздействия, при известных вероятностях выбора реакции на каждое входное воздействие, а также на некоторые комбинации входных воздействий.

Представленная задача в некотором смысле родственна той, которая реализуется посредством перцептронов. Перцептрон, или персептрон представляет собой математическую или компьютерную модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга).Данная модель была предложена Фрэнком Розенблаттом в 1957 г. и была реализована в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 г. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером. Несмотря на свою простоту, перцептрон способен обучаться и решать довольно сложные задачи. Рефлекторные программные системы могут быть применены к следующим задачам:

• естественно-языковой доступ к базам данных;
• оценки инвестиционных предложений;
• оценки и прогнозирования влияния вредных веществ на здоровье населения;
• прогнозирования результатов спортивных игр^[7].

1. Интеллектуальная информационная система

Интеллектуальная информационная система (ИИС) — система, основанная на знаниях.

Гибридная интеллектуальная система

Гибридная интеллектуальная система (ГИС) – система, в которой для решения поставленных задач применяется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. Таким образом ГИС представляет собой совокупность:

• аналитических моделей
• экспертных систем
• искусственных нейронных сетей
• нечетких систем
• генетических алгоритмов
• имитационных статистических моделей

Междисциплинарное направление «гибридные интеллектуальные системы» объединяет ученых и специалистов, исследующих применимость не одного, а нескольких методов, как правило, из различных классов, к решению задач управления и проектирования.

Интеллектуальная информационная система (ИИС) также представляет собой информационную систему, основанную на применении баз знаний для генерации алгоритмов решения задач разных классов. Выполняемые задачи зависят от потребностей пользователей^[8].

---