Экспертные интеллектуальные ИС (информационные системы)
Использование ИТ (информационных технологий) в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации ИТ.
Под интеллектуальными информационными технологиями обычно понимают такие ИТ, в которых предусмотрены следующие возможности...
Возможности интеллектуальных информационных технологий
наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, в решении творческих задач в выделенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогативой интеллекта человека (например, такие плохо формализуемые задачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение и т. п.);
наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и логических выводов; аргументации и рассуждения; распознавания и классификации ситуаций; обобщения и понимания и т. п.;
способность формировать вполне четкие решения на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных;
способность объяснять выводы и решения, то есть наличие механизма объяснений;
способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию.
Особенности интеллектуальных информационных технологий (ИИТ)
Уникальная особенность интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) — их «универсальность». Они практически не имеют ограничений по применению в таких областях, как управление, проектирование, машинный перевод, диагностика, распознавание образов, синтез речи и т. д. Их важность, и, в первую очередь, экспертных систем и нейронных сетей, состоит в том, что данные технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект. В то же время, технология экспертных систем является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки приложений; высокая стоимость сопровождения сложных систем; повторная используемость программ и т.п.
Кроме того, объединение технологий экспертных систем и нейронных сетей с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к коммерческим продуктам за счет обеспечения динамической модификации приложений пользователем, а не программистом, большей "прозрачности" приложения (например, знания хранятся на ограниченном естественном языке, что не требует комментариев к ним, упрощает обучение и сопровождение), лучших графических средств, пользовательского интерфейса и взаимодействия.
Применение ИИТ
ИИТ также находят широкое применение для распределенного решения сложных задач, совместного проектирования изделий, построения виртуальных предприятий, моделирования больших производственных систем и электронной торговли, электронной разработки сложных компьютерных систем, управления системами знаний и информации и т. п. Еще одно эффективное применение — поиск информации в Internet и других глобальных сетях, ее структуризация и доставка заказчику.
|
Общие понятия систем искусственного интеллекта
В этом разделе мы рассмотрим:
Терминология
Интеллектуальная деятельность
Человеческий интеллект
Системы искусственного интеллекта (СИИ)
Основные функции СИИ
Структура и типы систем искусственного интеллекта
Интеллектуальный интерфейс
База знаний (БЗ)
|
Основные функции СИИ
Функции систем искусственного интеллекта
Обоснование
Обоснование - это доказательство или проверка того, что полученное системой решение не противоречит знаниям, которые хранятся в памяти системы. Обоснование является относительным - при изменении содержимого базы знаний или базы данных оно может либо сохранить свою силу, либо стать неверным..
Объяснение
Объяснение. Предоставляет пользователю информацию о том, как интеллектуальная система получила выданное пользователю решение. В отличие от обоснования опирается лишь на тот маршрут, который сохранился в памяти системы от процесса поиска решения. Используя этот маршрут, интеллектуальная система формирует пользователю объяснение на профессиональном естественном языке, позволяющее ему представить все принципиальные шаги решения.
Оправдание
Оправдание. С помощью оправдания некоторое решение системы обосновывается не путем логических рассуждений, или обращения к имеющимся в системе знаниям, а путем обращения к имеющейся в системе ценностной структуре. О. обосновывает положение о том, что данное решение не противоречит этой ценностной структуре.
Обучение
Обучение – это усвоение знаний, умений и навыков путем получения и восприятия информации от учителя или обработки наблюдаемой информации с последующим построением на основе этих наблюдений новых общих правил и закономерностей. Обе формы обучения используются в СИИ для приобретения новых знаний.
Данные
Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.
Знания
Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.
|
Структура и типы СИИ
Структура систем искусственного интеллекта
Комплексы вычислительных средств систем искусственного интеллекта
Структура СИИ должна обязательно включать следующие три комплекса вычислительных средств:
исполнительная система – это совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы, спроектированных с позиций эффективного решения задач, имеет в ряде случаев проблемную ориентацию;
интеллектуальный интерфейс - система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности либо без посредников либо с незначительной их помощью. Это совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей.
база знаний (БЗ) — информационная база, обеспечивающая использование вычислительными средствами первых двух комплексов целостной и независимой от обрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде. База знаний занимает центральное положение по отношению к остальным компонентам вычислительной системы в целом, через БЗ осуществляется интеграция средств ВС, участвующих в решении задач. База знаний, отражает опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, в решении творческих задач в выделенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогативой интеллекта человека.
Наличие выше перечисленных комплексов является обязательным, чтобы ИС могла бы называться интеллектуальной ИС. В общем виде схематическое изображение СИИ представлено на рисунке
Виды интеллектуальных ИС (информационных систем)
Различают следующие виды интеллектуальных ИС:
интеллектуальные информационно-поисковые системы (системы типа «вопрос — ответ»), которые в процессе диалога обеспечивают взаимодействие конечных пользователей-непрограммистов с базами данных и знаний профессиональными языками пользователей, близких к естественных;
расчетно-логические системы, которые дают возможность конечным пользователям, которые не являются программистами и специалистами в области прикладной математики, решать в режиме диалога с ЭВМ свои задачи с использованием сложных методов и соответствующих прикладных программ;
нейронные сети и "размытые" ( fuzzy ) логики;
естественно-языковые системы;
экспертные системы (ЭИС), которые дают возможность проводить эффективную компьютеризацию сфер, где знания могут быть представлены в экспертной описательной форме, но использования математических моделей осложненное или невозможное.
Далее будут подробно рассмотрены только экспертные системы, как ИС обработки знаний, которые вбирают в себя знания, необходимые инженерам, юристам, ученым при разработке или создании нового продукта. Их работа заключается в создании новой информации и нового знания. Так, например, существующие специализированные рабочие станции по инженерному и научному проектированию позволяют обеспечить высокий уровень технических разработок.
|
Терминология систем искусственного интеллекта
Интеллект, искусственный интеллект
Достаточно трудно дать точное определение, что такое интеллект человека, потому что интеллект - это сплав многих навыков в области обработки и представления информации. Интеллект ( intelligence ) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. С большой степенью достоверности интеллектом можно называть способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам. Соответственно, искусственный интеллект ( artificial intelligence , AI, ИИ) - это наука о концепциях, позволяющих ЭВМ делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными.
Знания
В общем случае знание — проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Поэтому в контексте ИТ термин знания - это информация, присутствующая при реализации интеллектуальных функций. Обычно это отклонения, тенденции, шаблоны и зависимости, обнаруженные в информации Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.
Интеллектуальная деятельность (мышление)
Интеллектуальная деятельность (мышление) - деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленная на решение интеллектуальных задач. Мышление — внутреннее активное стремление овладеть своими собственными представлениями, понятиями, побуждениями чувств и воли, воспоминаниями, ожиданиями и т. д. Мышление, которое по своей структуре может быть познающим или эмоциональным, состоит в постоянной перегруппировке всех возможных содержаний сознания и образовании или разрушении существующих между ними связей.
Человеческий интеллект
Человеческий интеллект (мышления формы) — способы и виды формальной организации мыслительного процесса, абстрагированные от его содержательного компонента. Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.
Системы искусственного интеллекта (СИИ)
Системы искусственного интеллекта (СИИ) — это системы, созданные на базе ЭВМ, которые имитируют решение человеком сложных интеллектуальных задач. В развитии СИИ можно выделить три основных этапа...
Этапы развития СИИ
60-70-е годы. Это годы осознания возможностей искусственного интеллекта и формирования социального заказа на поддержку процессов принятия решений и управления. Наука отвечает на этот заказ появлением первых персептронов (нейронных сетей), разработкой методов эвристического программирования и ситуационного управления большими системами (разработано в СССР)
70-80-е годы. На этом этапе происходит осознание важности знаний для формирования адекватных решений; появляются экспертные системы, в которых активно используется аппарат нечеткой математики, разрабатываются модели правдоподобного вывода и правдоподобных рассуждений.
80-90-е годы. Появляются интегрированные (гибридные) модели представления знаний, сочетающие в себе интеллекты: поисковый, вычислительный, логический и образный.
|
Эволюция экспертных систем
Системы искусственного интеллекта прошли долгий и тернистый путь: первые увлечения (1960 год), лженаука (1960-65), успехи при решении головоломок и игр (1965-1975), разочарование при решении практических задач (1970-1985), первые успехи при решении ряда практических задач (1962-1992), массовое коммерческое использование при решении практических задач (1993-1995). Но основу коммерческого успеха по праву составляют экспертные системы и, в первую очередь, экспертные системы реального времени. Именно они позволили искусственному интеллекту перейти от игр и головоломок к массовому использованию при решении практически значимых задач.
Инженер знаний
Исследователи в области ЭИС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов". Инженер знаний — человек, который проектирует или создает экспертную систему. Обычно это специалист по информатике, имеющий опыт применения прикладных методов искусственного интеллекта.
| |
Скачать 2.04 Mb.