Интеллектуальная информационная система
(ИИС) - комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.
ИИС являются разновидностью
интеллектуальной системы
, а также одним из видов
информационных систем
.
Классификация ИИС
ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьёзные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи.
Интеллектуальные поисковики отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать
сленг
,
ненормативную лексику
), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту).
Для разработки ИИС раньше использовались логические языки (
Пролог
,
Лисп
и т. д.), а сейчас используются различные
процедурные языки
. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для состыковки этих модулей. Однако на сегодняшний день не существует универсальной логико-математической системы, которая могла бы удовлетворить потребности любого разработчика ИИС, поэтому приходится либо комбинировать накопленный опыт, либо разрабатывать логику системы самостоятельно. В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмы формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда более сложной, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.
Обеспечение работы ИИС
-
Математическое
-
Лингвистическое
-
Информационное
-
Семантическое
-
Программное
-
Техническое
-
Технологическое
-
Кадровое
Классификация задач, решаемых ИИС
-
Интерпретация данных
. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.
-
Диагностика
. Под диагностикой понимается процесс соотношения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность — это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы.
-
Мониторинг
. Основная задача мониторинга — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы — «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учёта временного контекста.
-
Проектирование
. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определёнными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов—чертёж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь — получение чёткого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и в ещё большей степени перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.
-
Прогнозирование
. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.
-
Планирование
. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.
-
Обучение
. Под обучением понимается использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке.
-
Управление
. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.
-
Поддержка принятия решений
. Поддержка принятия решения — это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающие процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений.
В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в том, что если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений компонент или под-проблем. Задачами анализа являются: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление. Комбинированные: обучение, мониторинг, прогнозирование.
Интеллектуальные системы автоматического управления
В условиях неполноты или нечеткости информации, внешних воздействий, которые не могут быть определены и неизвестной среды функционирования создаются системы с нетрадиционными подходами к управлению.
Они используют методы и технологии искусственного интеллекта. Выделяют 4 базовых интеллектуальных технологии:
-
Технология экспертных систем.
-
Технология нечеткой логики.
-
Технология нейросетевых структур с неявной формой.
-
Технология ассоциативной памяти.
Принципы организации интеллектуальных систем автоматического управления:
-
Наличие тесного информационного взаимодействия системы с реальным миром по информационным каналам связи.
-
Наличие вероятного изменения внешних воздействий из реального мира и поведения системы при этом.
-
Иерархическая многоуровневая структура по принципу: повышение интеллектуальности и снижение требований к точности по мере повышения ранга иерархии.
-
При разрыве связей с высшими уровнями обязательное сохранение работоспособности.
-
Повышение интеллектуальности и совершенствование поведения системы.
См. также
Литература
-
Любарский Ю. Я.
Интеллектуальные информационные системы. - М.,
Наука
, 1990. -
ISBN 5-02-014102-X
. - Серия: Проблемы искусственного интеллекта. - 232 с.
Ссылки
Примечания
-
Трофимова Л.А.,Трофимов В.В.
Управление знаниями. Учебное пособие – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ. 2012. – 77с. [с.52]
-
Учебное пособие / М. М. Савин, В. С. Елсуков, О. Н. Пятина; под ред. В. И. Лачина. – Ростов н/Д: Феникс, 2007. – 469 с. - с. 421-422