1. Информация. Информационные технологии Свойства, представление и измерение информации 1 Информация и ее свойства
 Скачать 0.52 Mb.
|
|
Виды моделей Описание моделей Информационная (абстрактная) Описание объекта на каком-либо языке. Абстрактность модели проявляется в том, что ее компонентами являются сигналы и знаки (вернее, заложенный в них смысл), а не физические тела. Дескриптивная (описательная) Словесное описание объекта, выраженное средствами того или иного языка. «Гелиоцентрическая модель мира» принадлежит Н. Копернику и была сформулирована им в семи следующих утверждениях: 19 Виды моделей Описание моделей 1) Орбиты и небесные сферы не имеют общего центра. 2) Центр Земли – не центр Вселенной, но только центр масс и орбиты Луны. 3) Все планеты движутся по орбитам, центром которых является Солнце, и поэтому Солнце является центром мира. 4) Расстояние между Землей и Солнцем очень мало по сравнению с расстоянием между Землей и неподвижными звездами. 5) Суточное движение Солнца – воображаемо и вызвано эффектом вращения Земли, которая поворачивается один раз за 24 часа вокруг своей оси, всегда остающейся параллельной самой себе. 6) Земля (вместе с Луной, как и другие планеты) обращается вокруг Солнца, и поэтому те перемещения, которые, как кажется, делает Солнце (суточное движение, а также годичное движение, когда Солнце перемещается по Зодиаку), – не более чем эффект движения Земли. 7) Это движение Земли и других планет объясняет их расположение и конкретные характеристики движения планет. Математическая 1) совокупность записанных на языке математики соотношений (формул, неравенств, уравнений, логических соотношений), определяющих характеристики состояния объекта в зависимости от его элементов, свойств, параметров, внешних воздействий; 2) приближенное описание объекта, выраженное с помощью математической символики. Статическая Отображение объекта в какой-то момент времени без учёта происходящих с ним изменений, как находящегося в состоянии покоя или равновесия (отсутствует параметр времени). Примеры таких моделей: классификация животных, строение молекул. Динамическая Описание поведения объекта во времени. Примеры: описание движения тел, развития организмов, процессов химических реакций. Детерминированная Отображение процессов, в которых отсутствуют случайные воздействия. 20 Виды моделей Описание моделей Вероятностная (стохастическая) Описание объектов, поведение которых определяется случайными воздействиями (внешними или внутренними); описания вероятностных процессов и событий, характер изменения которых во времени точно предсказать невозможно. Имитационная компьютерная Отдельная программа, совокупность программ, программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на объект различных факторов. Имитационная алгоритмическая Содержательное описание объекта в форме алгоритма, отражающее структуру и процессы функционирования объекта во времени, учитывающее воздействие случайных факторов. Изменение объектов во времени связано с динамикой происходящих с ними процессов. Имитационные модели не просто отражают реальность с той или иной степенью точности, а имитирует её, то есть представляет собой модель, в которой сделана попытка более или менее полного и достоверного воспроизведения некоторого реального процесса. Эксперименты с моделью проводятся при разных исходных данных. По результатам исследования делаются выводы. Например, моделирование движения молекул в газе, моделирование поведения колонии микробов. Гносеологическая Описание объективных законов природы. Концептуальная Описание выявленных причинно-следственных связей и закономерностей, присущих исследуемому объекту и существенных в рамках определенного исследования. Сенсуальная Описание модели чувств, эмоций, либо модели, оказывающие воздействие на чувства человека (музыка, поэзия, живопись, танец). Аналоговая Аналог объекта, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Табличная Данные об объекте моделирования организованы в табличной форме. 21 Геоинформационное моделирование базируется на создании многослойных электронных карт, в которых опорный слой описывает географию определённой территории, а каждый из остальных – один из аспектов состояния этой территории. На географическую карту могут быть выведены различные слои объектов: города, дороги, аэропорты, численность населения регионов и т. д. Упорядоченная структура, где объект нижнего уровня связан только с одним объектом предыдущего уровня, но любой объект вышестоящего уровня может быть связан с несколькими объектами последующего уровня, называется иерархической. Так, современная классификация представителей животного мира является иерархической информационной моделью. Исходя из вышесказанного, можно утверждать, что моделирование это: построение моделей реально существующих объектов (предметов, явлений, процессов); замена реального объекта его подходящей копией; исследование объектов познания на их моделях. Потребность в моделировании возникает в таких сферах человеческой деятельности как познание, общение, практическая деятельность. Начинается моделирование с постановки задачи, которая заключается в описании задачи, определении объекта моделирования и целей моделирования, что позволяет установить, какие данные являются исходными и что требуется получить на выходе. Этап разработки модели начинается с построения концептуальной (информационной) модели в различных знаковых формах. В информационных моделях задача приобретает вид, позволяющий принять решение о выборе программной среды и представить алгоритм построения компьютерной модели. От выбора программной среды зависит алгоритм построения компьютерной модели, а также форма его представления. Например, это может быть блок-схема, в среде программирования это программа, записанная на алгоритмическом языке, в прикладных средах это последовательность технологических приемов, приводящая к решению задачи. Разнообразное программное обеспечение позволяет преобразовать исходную информационную знаковую модель в компьютерную и провести компьютерный эксперимент. Компьютерный эксперимент – воздействие на компьютерную модель инструментами программной среды с целью определения того, как изменяются параметры модели. Подготовка и проведение компьютерного эксперимента включает в себя ряд последовательных операций, связанных с тестированием 22 модели, разработкой плана эксперимента и собственно проведением исследования. Конечная цель моделирования – принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа результатов моделирования и интерпретации его результатов. Чтобы построить модель, необходимо придать объекту форму. Таким образом, формализация – это приведение существенных свойств и признаков объекта моделирования к выбранной форме. Например, процесс формализации текстовой информации (представление информации в форме чертежа, схемы и т. д.) осуществляется с целью её однозначного понимания, облегчения и ускорения ее обработки. Построение модели возможно не только для объектов и процессов, но и для разного рода явлений живой природы. Один и тот же объект может быть описан множеством моделей. Каждая из этих моделей дает лишь какое-то представление о самом объекте. Декомпозиция – научный метод, использующий структуру задачи и позволяющий заменить решение одной большой задачи решением серии меньших задач. 1.3.2. Информационные процессы Следующий важный компонент информационных технологий касается информационных процессов. Информация не существует сама по себе, она проявляется в информационных процессах. В наиболее общем виде информационный процесс определяется как совокупность последовательных действий (операций), производимых над информацией (в виде данных, сведений, фактов, идей, гипотез, теорий и пр.) для получения какого-либо результата (достижения цели). Информационные процессы могут быть целенаправленными или стихийными, организованными или хаотичными, детерминированными или вероятностными. Следует обратить внимание на то, что информационный процесс всегда протекает в какой-либо информационной системе – биологической, социальной, технической, социотехнической. В зависимости от того, какого рода информация является предметом информационного процесса и кто является его субъектом (техническое устройство, человек, коллектив, общество в целом), можно говорить о глобальных информационных процессах, или макропроцессах, и локальных информационных процессах, или микропроцессах. Наиболее общими информационными процессами являются три процесса: сбор, преобразование, использование информации. Каждый из этих процессов распадается, в свою очередь, на ряд подпроцессов, причем некоторые из последних могут входить в каждый из выделенных обобщенных процессов. 23 1.1. Назначение и основы использования систем искусственного интеллекта. Базы знаний. Экспертные системы Существует несколько стратегий получения знаний. Наиболее распространенные: - приобретение; - извлечение; - формирование. Под приобретением знаний понимается способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы (при этом структура знаний заранее закладывается в программу). Эта стратегия требует существенной предварительной проработки предметной области. Системы приобретения знаний приобретают готовые фрагменты знаний в соответствии со структурами, заложенными разработчиками систем. Большинство этих инструментальных средств специально ориентированы на конкретные экспертные системы с жестко обозначенной предметной областью и моделью представления знаний, то есть не являются универсальными. Термин извлечение знаний касается непосредственного живого контакта инженера по знаниям с источниками знаний, которыми могут быть материальные носители (файлы, документы, книги) и эксперты (группы экспертов). Извлечение знаний – это процедура взаимодействия инженера по знаниям с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области. Смысл этой процедуры заключается в переносе компетентности эксперта через инженера по знаниям в базу знаний экспертной системы. Процесс извлечения знаний – это длительная и трудоёмкая процедура, в которой инженеру по знаниям, вооружённому специальными знаниями по когнитивной психологии, системному анализу, математической логике и пр., необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения. Эксперт – это человек, который благодаря обучению и опыту может делать то, что остальные люди делать не умеют; эксперты работают не просто профессионально, но быстро и эффективно. Они хорошо умеют распознавать в проблемах, с которыми сталкиваются, примеры тех типовых проблем, с которыми они уже знакомы. Очень важно подчеркнуть, что эксперт должен не только знать, но и уметь. Именно этим свойством отличаются базы данных от баз знаний: базы знаний активны. Термин формирование знаний традиционно закрепился за чрезвычайно перспективной и активно развивающейся областью инженерии знаний, которая занимается разработкой моделей, методов и алгоритмов анализа данных для 24 получения знаний и обучения. Эта область включает индуктивные модели формирования гипотез на основе обучающих выборок, обучение по аналогии и другие методы. На этапе структурирования знаний выбираются информационные системы и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями. Экспертная система – это компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой предметной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, и некоторую процедуру логического вывода. Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с экспертной системы как на стадии ввода информации, так и при получении результатов. База знаний (БЗ) – ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Решатель (дедуктивная машина, машина логического вывода) – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Подсистема объяснений – программа, позволяющая продемонстрировать, каким образом получен результат, то есть показать цепочку рассуждений электронного эксперта. Инженер по знаниям (когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик) – специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Исходные данные хранятся в базе знаний в виде фактов, между которыми с помощью специалистов-экспертов устанавливается определенная система отношений (правил). Факты являются краткосрочной информацией в том 25 отношении, что они могут изменяться, например, в процессе консультаций. Правила представляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно. Искусственный интеллект толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать решения в условиях недостатка информации, когда задача плохо формализуема, то есть отыскание алгоритма связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Экспертные системы предназначены для анализа данных, содержащихся в базах знаний и выдачи результатов, при запросе пользователя. Такие системы используются в медицине, фармакологии, химии, юриспруденции, когда для принятия решения нужны широкие специальные знания. Например, по совокупности признаков заболевания медицинские экспертные системы помогают установить диагноз и назначить программу лечебного курса. По совокупности признаков события юридические экспертные системы могут дать правовую оценку и предложить порядок действий как для обвиняющей, так и для защищающейся стороны. Базовые функции экспертных систем: - приобретение знаний; - представление знаний; - управление процессом поиска решения; - разъяснение принятого решения. Приобретение знаний – это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе. Передача знаний выполняется в процессе достаточно длительных и пространных собеседований между специалистом по проектированию экспертной системы (инженером по знаниям) и экспертом в определённой предметной области, способным достаточно чётко сформулировать имеющийся у него опыт. По существующим оценкам, таким методом можно сформировать от двух до пяти «элементов знания» в день. Конечно, это очень низкая скорость, а потому многие исследователи рассматривают функцию приобретения знаний в качестве одного из главных «узких мест» технологии экспертных систем. Представление знаний – ещё одна функция экспертной системы. Теория представления знаний – это отдельная область исследований, тесно связанная с философией формализма и когнитивной психологией. Предмет исследования в этой области – методы ассоциативного хранения информации, подобные тем, 26 которые существуют в мозгу человека. При этом основное внимание, естественно, уделяется логической, а не биологической стороне процесса. Управление процессом поиска решения. При проектировании экспертной системы серьёзное внимание должно быть уделено и тому, как осуществляется доступ к знаниям и как они используются при поиске решения. Знание о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, и умение ими распорядиться – важная часть процесса функционирования экспертной системы. Такие знания получили наименование метазнаний, т. е. знаний о знаниях. Решение нетривиальных проблем требует и определённого уровня планирования и управления при выборе, какой вопрос нужно задать, какой тест выполнить, и т. д. Использование разных стратегий перебора имеющихся знаний, как правило, оказывает довольно существенное влияние на характеристики эффективности программы. Эти стратегии определяют, каким способом программа отыскивает решение проблемы в некотором пространстве альтернатив. Как правило, не бывает так, чтобы данные, которыми располагает программа работы с базой знаний, позволяли точно «выйти» на ту область в этом пространстве, где имеет смысл искать ответ. Разъяснение принятого решения. Вопрос о том, как помочь пользователю понять структуру и функции некоторого сложного компонента программы, связан со сравнительно новой областью взаимодействия человека и машины, которая появилась на пересечении таких областей, как искусственный интеллект, промышленная технология, физиология и эргономика. На сегодня вклад в эту область исследователей, занимающихся экспертными системами, состоит в разработке методов представления информации о поведении программы в процессе формирования цепочки логических заключений при поиске решения. С использованием экспертных систем связана область науки, которая носит название инженерии знаний. Инженеры знаний – это специалисты, являющиеся промежуточным звеном между разработчиками экспертных систем (программистами) и ведущими специалистами в конкретных областях науки и техники (экспертами). В классификации экспертных систем по связи с реальным временем выделяют статические и квазидинамические экспертные системы. Статические экспертные системы разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны. ЭС данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими. Пример – диагностика неисправностей в автомобиле. 27 Квазидинамические экспертные системы интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Пример – микробиологические экспертные системы, в которых снимаются лабораторные измерения с технологического процесса несколько раз в течение определенного промежутка времени и анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению. В архитектуру динамической экспертной системы по сравнению со статической вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных. Пример – управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах и т. п. В ходе работ по созданию экспертных систем сложилась определённая технология их разработки, включающая шесть следующих этапов: идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей. На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач. На этапе формализации выбираются информационные системы и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями. В разработке экспертной системы участвуют представители следующих специальностей: 1) эксперт – специалист в конкретной предметной области; 2) инженер по знаниям – специалист по разработке экспертных систем; 3) программист – специалист по разработке инструментальных средств создания экспертной системы. Эксперт определяет соответствующий круг знаний, обеспечивает их полноту и правильность ведения экспертной системы. Инженер по знаниям выявляет совместно с экспертом структурированность знаний, выбор инструментального средства, программирует стандартные функции, которые будут использоваться в правилах экспертной системы. 28 Программист разрабатывает инструментальные средства, содержащие все компоненты создания экспертных систем; осуществляет сопряжение экспертных систем с пользователем. В использовании экспертных систем участвуют специалисты: 1) конечный пользователь; 2) оператор. Конечный пользователь имеет возможность только использования экспертных систем. Операторы могут модифицировать базу знаний экспертной системы. |