Интеллектуальные системы_курс лекций. Основное назначение информационных систем в экономике
 Скачать 355.11 Kb.
|
|
Глава V. Архитектура ИИС §1. Структура интеллектуальной системы В зависимости от характера выполняемых функций и области действий эксперты выполняют несколько характерных задач, которые являются типичными: интерпретация, планирование, управление, проектирование, прогнозирование, диспетчирование и мониторинг, диагностика. Главное, эксперт способен обновлять свои знания (т. е. обучаться), объяснять действия, обосновывать решения, прогнозировать развитие ситуаций, активно взаимодействовать с внешней средой и воспринимать информацию различного характера, получать решения на основе имеющихся знаний, хранить в памяти необходимую информацию и фактографические данные. Анализ задач послужит ориентиром при рассмотрении архитектуры ИС, основанных на знаниях. Таким образом, чтобы создать систему, работающую со знаниями и способную в какой-то мере заменить эксперта или помочь ему в принятии решений при управлении производством, необходимо стремиться заложить в архитектуру нашей системы возможности по реализации названных функций. На Рис.5.1.1.. представлена обобщенная структура и компоненты интеллектуальной системы, а также ее окружение.  Рис.5.1.1. Структура интеллектуальных систем. §2. Структура БЗ и взаимодействие с другими компонентами интеллектуальной системы Структурно БЗ можно организовать в виде двух основных подбаз - базы правил (БП) и базы данных (БД). В БД хранится фактографическая информация о решаемых на объекте задачах и данные, которые относятся к указанной предметной области. БП определяет отношения между элементами данных, хранящихся в БД, на основе моделей представления знаний о предметной области, а также способы активизации этих знаний. Таким образом, очень обобщенно можно говорить о двух уровнях представления знаний: первый уровень — фактографическая информация, данные; второй уровень — описания, отношения, правила и процедуры, определяющие способ манипулирования фактографической информации. Помимо знаний о предметной области в БЗ должны храниться и другие типы знаний: модель мира системы, знания о пользователе, целях и т. д. Эти знания в основном содержатся на втором уровне представления в виде блоков или органических частей БП. Во многих интеллектуальных системах, особенно работающих в реальном времени, реализуется уровень метазнаний, который необходим для обеспечения рационализации процессов оперирования знаниями в БЗ, уменьшения области поиска решения, сокращения время обработки информации. Метазнания - это знания системы о себе, т. е. знания о своих знаниях, их структуре и о принципах своего функционирования. На основе этих знаний на уровне метазнаний (в блоке метазнаний) среди имеющегося набора стратегий поиска определяется наиболее эффективная.
Рис.5.2.1. Обобщенная структура БЗ При варианте структуры БЗ, представленном на Рис.5.2.1., функции интерпретатора правил, рациональным образом реализующего механизм вывода решений, по существу выполняет верхний уровень БЗ - метазнания (или блок метазнаний). Необходимо подчеркнуть, что существуют различные варианты как организации самой БЗ, так и взаимодействия БЗ с другими компонентами ИС. На Рис.5.2.2. приведен фрагмент системы ИИ, отражающий взаимодействие БЗ с основными модулями системы при поиске и генерации знаний. В БЗ представлена как фактографическая информация, так и правила, или эвристики.  Рис.5.2.2. Структура взаимодействия БЗ с основными компонентами ИИС для продукционных систем Вывод решения либо генерация новых правил и знаний осуществляется с помощью блока вывода, который взаимодействует с метауровнем БЗ при интерпретации правил и данных БЗ. Решение задачи и работа с правилами и данными осуществляются в специальном блоке - рабочей области. В рабочей области представляются описания запроса - или решаемой задачи, данные и правила из БЗ, процедуры или стратегия механизма вывода. При использовании наиболее распространенных в настоящее время продукционных систем представления знаний возможен вариант структурной и функциональной организации основных компонентов системы, представленный на Рис.5.2.3.
 Рис.5.2.3. Структура взаимодействия БЗ с основными компонентами ИС для продукционных систем. §3. Модели представления знаний в ИИС Важным вопросом при создании БЗ является выбор способа представления знаний. Цель представления знаний — организация необходимой информации втакую форму, чтобы программа искусственного интеллекта имела легкий доступ к ней для принятия решений, планирования, узнавания объектов и ситуаций, анализа сцен, вывода заключений и других когнитивных функций. Представление знаний в интеллектуальных системах осуществляется на основе: 1. Фреймов и семантических сетей 2. Продукционных и логических моделей 3. Моделей представления и формализации нечетких знаний 4. Нейронных сетей. Знания в ИИС можно представить с помощью моделей двух типов: декларативных и процедурных. К типовым декларативным моделям относят семантические сети и фреймы, а типовым процедурным моделям – исчисления предикатов, системы продукций, нечёткая логика. На практике редко удаётся обойтись рамками одной модели при разработке ИИС, поэтому представление знаний получается сложным. Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, вершинами которого являются информационные единицы, имеющие индивидуальные имена. В качестве информационной единицы могут выступать события, действия, обобщённые понятия или свойства объектов. Вершины графа соединяются дугой, если соответствующие информационные единицы находятся в каком-либо отношении. Фрейм представляет собой структуру данных, дающую целостное представление об объектах, явлениях и их типах в виде абстрактных образов. Структура фрейма записывается в виде списка свойств (слотов). Каждый фрейм имеет специальный слот, заполненный наименованием представляемой сущности, а другие заполнены значениями разнообразных атрибутов, ассоциирующихся с объектом. Логика предикатов является расширением логики высказываний. Основным объектом здесь является переменное высказывание (предикат), истинность и ложность которого зависят от значения его переменных. Язык логики предикатов является более мощным по сравнению с языком логики высказываний. Он пригоден для формализации понятий многих проблемных областей. Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа ЕСЛИ (условие), ТО (действие). Количественные данные (знания) могут быть неточными. Для учёта неточности лингвистических знаний используется формальный аппарат нечёткой алгебры. Одно из главных понятий в нечёткой логике – это понятие лингвистической переменной, которое определяется через нечёткие множества. Нечёткие множества позволяют учитывать субъективные мнения отдельных экспертов. Нейронные сети – это направление компьютерной индустрии, в основе которого лежит идея создания ИИ по образу и подобию человеческого мозга. Существует большое количество различных алгоритмов обучения нейросетей, среди которых успешным признаётся идея генетических алгоритмов, которая состоит в имитации природных оптимизационных процессов, происходящих при эволюции живых организмов. §4. Обработка знаний и вывод решений в ИИС Основными методами обработки знаний и вывода решений в ИИС являются: I. Методы вывода и поиска решений в продукционных системах 1. Методы вывода на основе прямой и обратной цепочек 2. Общие методы поиска решений в пространстве состояний -Методы перебора -Поиск в глубину -Поиск в ширину -Поиск на основе стоимости дуг (Нахождение пути минимальной стоимости) -Поиск с возвратом (бэктрекинг) 3. Эвристические методы поиска (для определения направления поиска используется оценочная функция) 4. Методы редукции 5. Методы поиска решений в больших пространствах состояний - Методы порождения и проверки - Методы последовательного уточнения сверху - др. II. Выводы на фреймах и в семантических сетях III. Дедуктивные методы поиска решений IV. Поиск решений в условиях неопределенности 1. Вероятностный вывод 2. Вывод на основе теории уверенности 3. Нечеткая логика и приближенные рассуждения V. Вывод в нейронных сетях §5. Интеллектуальный интерфейс Термин «пользовательский интерфейс» охватывает все аспекты взаимодействия между пользователем и ИИС. Он включает не только техническое и программное обеспечение, но также факторы, которые связаны с обеспечением использования, доступности и человеко-машинного взаимодействия. Развитие способностей и возможностей комфортного и качественного взаимодействия пользователя с системой, которая организует, предоставляет этот компонент, позволяет говорить об интеллектуальном интерфейсе. Подсистема интеллектуального интерфейса управляется программным обеспечением, называемым управляющая система интеллектуального интерфейса. Виды интерфейса. Взаимодействие на основе меню. При этом виде взаимодействия пользователь выбирает позицию или пункт из списка возможных выборов (меню) для того, чтобы функция была выполнена. Меню появляются в логическом порядке, начиная с главного меню и продвигаясь к локальным меню. Пункты меню могут включать команды, которые появляются в отдельных локальных меню или в меню с не командными пунктами. Меню может оказаться утомительным и продолжительным по времени, когда анализируются сложные ситуации, т.к. это может потребовать несколько меню для построения или использования системы и пользователь должен перемещаться назад и вперед меню. Командный язык. При это виде пользователь вводит команды. Многие команды включают комбинации глагол-существительное. Некоторые команды могут исполняться с функциональными ключами. Другим способом упрощения команд является использование макросов. Команды могут также вводиться голосом. Вопросно – ответный вид интерфейса начинается с вопросов компьютера пользователю. Пользователь отвечает на вопросы фразой или предложением (или выбором пункта меню). Компьютер может подсказывать пользователю для прояснения или дополнительного ввода информации. В некоторых применениях порядок вопросов может быть обратным: пользователь задает вопросы, а компьютер дает ответы. Формирование взаимодействия. Пользователь вводит данные или команды в обозначенные формы (поля). Заголовки формы (или отчета, или таблицы) служат подсказками для входа. Компьютер может представлять какой-то выход как результат, и пользователь может быть спрошен о продолжении интерактивного процесса. Естественный язык. Взаимодействие человек – компьютер, которое подобно диалогу человека с человеком называется естественным языком. Сегодня диалог на естественном языке выполняется главным образом посредством клавиатуры. Такой диалог будет проводиться в будущем с использованием голоса для ввода и вывода информации. Главным ограничением использования естественного языка является по существу неспособность компьютера понимать естественный язык. Однако, достижения ИИ все больше повышают уровень диалога на естественном языке. Графический пользовательский интерфейс. В графическом пользовательском интерфейсе объекты обычно представляются как пиктограммы (или символы) и пользователь непосредственно ими манипулирует. Новейшие операционные системы компьютеров и их приложения исключительно основаны на графике. | ||||||||
