Файл: Разновидности интеллектуальных информационных систем (Интеллектуальные системы и технологии).pdf

ВВЕДЕНИЕ

В современной науке под исследованиями, связанными с моделированием интеллектуальных возможностей человека, понимают научное направление, занятое проблемами синтеза автоматических структур, способных решать сложные задачи информационного обеспечения различных видов человеческой деятельности. Обычно – это задачи, для которых по тем или иным причинам не существует готовых правил или примеров решения. Разработать правила решения такой задачи может человек, обладающий необходимыми знаниями, опытом и интеллектом. Но если создать компьютерную модель, в памяти которой будут содержаться знания такого человека, запрограммированы его опыт и интеллектуальные способности, необходимые для решения конкретной задачи, то этой моделью можно будет пользоваться для решения многих задач, подобных уже решенной. Более того, эта модель может быть адаптирована для применения и в других проблемных ситуациях.

таких наиболее и актуальными задача средств человека с системой, интеллект , на естественном и задача машинного с одних на другие при точной смыслового и аспектов. в том, что, по мнению выдающихся , интеллектуальная человека ( в любых ее ) самым образом с функционированием и мышления. с помощью естественных общения с автоматом, компьютерную , станет создание систем, адекватно человеческий и такие его свойства, как мышление, , сознание и . Такие в современной получили интеллектуальных систем ().

Современное фундаментальных и исследований в интеллектуальных систем считать, что их стали определенными. Это , что сложилась устойчивая понятий, методология , построения и , определились структуры систем и их .

Актуальность . Искусственный является “горячей ” научных . В этой , как в фокусе, наибольшие кибернетиков, , психологов, , математиков и . Именно решаются коренные , связанные с развития мысли, с достижений в вычислительной на жизнь поколений . Здесь и получают гражданства методы междисциплинарных . Здесь новый на роль тех или научных и возникает то, что было бы философским этих .

Цель работы в исследовании системы интеллекта, в профессиональной .

Объект – интеллектуальные .

Предмет – теоретические и аспекты ин- систем.

Для цели ряд задач:

1. основные интеллектуальных и технологий;
2. классификацию ИС;
3. применение ИС в деятельности;
4. роль при разработке ;
5. Ознакомиться с разработками.

интеллект в работах В.К. , Ю.Е. Учасева, Л.А. , А.В. Остроухова, С.Н. , Г.Н. Рапопорта и др.

Глава 1. Интеллектуальные системы и технологии

1.1. интеллектуальной системы

система () – автоматизированная , основанная на , или комплекс , лингвистических и средств для основной – осуществления деятельности и поиска в режиме диалога на языке [4].

того, системами с поддержкой для сложных называют те , в которых обработка превалирует над .

Исследователи, в этом , надеются такого механизмов , при котором будет компьютерные с человеческим или высоким интеллекта. подход в разработке решения , для которых формальные : понимание языка, , доказательство , распознавание образов и т.д [6]. исследования на изучение процессов и соответствующих моделей. работы путем компьютерных и создания , решающих интеллектуальные или разумно себя в ситуации. исследования в искусственного начались с появлением компьютера. научная по искусственному была в 1950 А. .

Развитие систем на этапе в соответствии с направлениями [9].

Первое объектом рассматривает и механизмы мозга , а конечной – раскрытие мышления. этапами в этом являются моделей деятельности на психофизиологических .

Второе в качестве исследования искусственную систему. речь о моделировании деятельности с вычислительных . Целью в этом является программного , позволяющего некоторые интеллектуальных так же, как их решил бы .

Третье ориентировано на человеко- , или, как еще говорят – , интеллектуальных . Важнейшими в этих является семантически диалога человеком и системой.

образом, информационная , решающая задачу или методы интеллекта, к интеллектуальным.

1.2. Интеллектуальные системы

Для интеллектуальных систем следующие [11]:

− развитые способности;

− решать плохо задачи;

− к самообучению;

− .

Коммуникативные ИС характеризуют взаимодействия () конечного с системой, в возможность произвольного в диалоге с ИС на , максимально к естественному[14].

плохо задачи – это , которые построения алгоритма в зависимости от ситуации, для могут характерны и динамичность данных и .

Способность к – это возможность извлечения для решения из накопленного конкретных [1].

Адаптивность – к развитию в соответствии с изменениями проблемной [3].

В соответствии с признаками ИС на (данная – одна из ) (рисунок 1) [13]:

− с коммутативными (с интеллектуальным );

− экспертные (системы для сложных );

− самообучающиеся (системы, к самообучению);

− системы ( информационные ).

Рисунок 1 – Классификация интеллектуальных информационных систем по типам систем

Интеллектуальные базы данных отличаются от обычных баз данных возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе данных [14].

Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. Так, морфологический анализ предполагает распознавание и проверку правильности написания слов по словарям, синтаксический контроль – разложение входных сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей и, наконец, семантический анализ – установление смысловой правильности синтаксических конструкций. Синтез высказываний решает обратную задачу преобразования внутреннего представления информации в естественно-языковое [13].

Естественно-языковой интерфейс используется для:

− доступа к интеллектуальным базам данных;

− контекстного поиска документальной текстовой информации;

− голосового ввода команд в системах управления;

− машинного перевода с иностранных языков.

Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам, в базах текстовой информации [16]. Интеллектуальные гипертекстовые системы отличаются возможностью более сложной семантической организации ключевых слов, которая отражает различные смысловые отношения терминов. Таким образом, механизм поиска работает прежде всего с базой знаний ключевых слов, а уже затем непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное распространяется и на поиск мультимедийной информации, включающей, помимо текстовой, и цифровую информацию.

Системы контекстной помощи можно рассматривать как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно- языковых систем. В отличие от обычных систем помощи, навязывающих пользователю схему поиска требуемой информации, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию), а система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует, и сама выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний (Knowledge Publishing) и создаются как приложение к системам документации (например, технической документации по эксплуатации товаров) [8].

Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой ситуации. Например, состояние сложного управляемого объекта отображается в виде человеческого лица, на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации [2]. Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных системах на основе использования принципов виртуальной реальности, когда графические образы моделируют ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия.

Экспертные системы предназначены для решения задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области [4].

Многоагентные системы – это динамические системы, для которых характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе.

Самообучающиеся системы основаны на методах автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики [13].

Характерными признаками самообучающихся систем являются:

− самообучающиеся системы «с учителем», когда для каждого примера задается в явном виде значение признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классообразующего признака);

− самообучающиеся системы «без учителя», когда по степени близости значений признаков классификации система сама выделяет классы ситуаций. Индуктивные системы используют обобщение примеров по принципу от частного к общему. Процесс классификации примеров осуществляется следующим образом [19]:

1. Выбирается признак классификации из множества заданных (либо последовательно, либо по какому-либо правилу, например, в соответствии с максимальным числом получаемых подмножеств примеров).

2. По значению выбранного признака множество примеров разбивается на подмножества.

3. Выполняется проверка, принадлежит ли каждое образовавшееся подмножество примеров одному подклассу.

4. Если какое-то подмножество примеров принадлежит одному подклассу, то есть у всех примеров подмножества совпадает значение классообразующего признака, то процесс классификации заканчивается (при этом остальные признаки классификации не рассматриваются).

5. Для подмножеств примеров с несовпадающим значением классообразующего признака процесс классификации продолжается, начиная с пункта 1 (каждое подмножество примеров становится классифицируемым множеством).

Нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Каждый процессор такой сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам.

В экспертных системах, основанных на прецедентах (аналогиях), база знаний содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно, сами ситуации или прецеденты.

Поиск решения проблемы в экспертных системах, основанных на прецедентах, сводится к поиску по аналогии (то есть абдуктивный вывод от частного к частному) [8].

В отличие от интеллектуальной базы данных, информационное хранилище представляет собой хранилище извлеченной значимой информации из оперативной базы данных, которое предназначено для оперативного ситуационного анализа данных (реализации OLAP технологии) [21].

Адаптивная информационная система – это информационная система, которая изменяет свою структуру в соответствии с изменением модели проблемной области.

При этом:

− адаптивная информационная система должна в каждый момент времени адекватно поддерживать организацию бизнес- процессов;

− адаптивная информационная система должна проводить адаптацию всякий раз, как возникает потребность в реорганизации бизнес-процессов;

− реконструкция информационной системы должна проводиться быстро и с минимальными затратами.

Ядром адаптивной информационной системы является постоянно развиваемая модель проблемной области (предприятия), поддерживаемая в специальной базе знаний – репозитории. На основе ядра осуществляется генерация или конфигурация программного обеспечения.

Так как нет общепринятого определения, четкую единую классификацию интеллектуальных информационных систем дать затруднительно [12].

Если рассматривать интеллектуальные информационные системы с точки зрения решаемой задачи, то можно выделить системы управления и справочные системы, системы компьютерной лингвистики, системы распознавания, игровые системы и системы создания интеллектуальных информационных систем (рисунок 2) [13].

Рисунок 2 – Классификация интеллектуальных информационных систем по решаемым задачам