Вопрос №2 Классификация интеллектуальных информационных систем

Лекция

Тема: «Интеллектуальные технологии и системы»

План:

1. Понятие искусственного интеллекта. Интеллектуальные информационные

технологии.

2. Классификация интеллектуальных информационных систем.

3. Экспертные системы как основная разновидность интеллектуальных систем.

4. Искусственные нейронные сети.

Использование информационных технологий (ИТ) в различных сферах человеческой деятельности, рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Самым эффективным из них является путь интеллектуализации информационных технологий.

Вопрос №1 Понятие искусственного интеллекта.

Интеллектуальные информационные технологии

Новая информационная технология основывается прежде всего на интеллектуальных технологиях и теории искусственного интеллекта.

Термин интеллект происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека.

Под искусственным интеллектом понимают способности компьютерных систем к интеллектуальным действиям. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением.

Искусственный интеллект — раздел информатики, связанный с разработкой интеллектуальных программ для компьютеров.

Искусственный интеллект (ИИ) – это научное направление, возникшее на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования.

Под интеллектуальными информационными технологиями понимают такие информационные технологии, в которых предусмотрены следующие возможности:

• наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, при решении таких задач, как: принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение;
• 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, неполных, недоопределенных данных;
• способность объяснять выводы и решения, то есть наличие механизма объяснений;
• способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию.

История интеллектуальных информационных технологий

Обратимся к истории развития ИИТ, которая ведет отсчет с 60-х годов прошлого века и включает несколько основных периодов.

• 60-70-е годы. Это годы осознания возможностей искусственного интеллекта и формирования заказа на поддержку процессов принятия решений и управления.
• 70-80-е годы. На этом этапе происходит осознание важности знаний для формирования адекватных решений; появляются ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ.
• с 80-х гг. по настоящее время. Появляются интегрированные (гибридные) модели представления знаний, сочетающие в себе следующие виды интеллекта: поисковый, вычислительный, логический и образный. Создание нейронных сетей

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.

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.

Вопрос №2 Классификация интеллектуальных информационных систем

Для ИИС характерны следующие признаки:

- развитые коммуникативные способности (способ взаимодействия конечного пользователя с системой);

- умение решать сложные, плохо формализуемые задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределенностью и динамичностью исходных данных и знаний;

- способность к самообучению, т.е. умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач;

- адаптивность – способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний.

Каждому из перечисленных признаков условно соответствует свой класс ИИС.

1. Системы с интеллектуальным интерфейсом (коммуникативные способности):

- Интеллектуальные базы данных. Позволяют в отличие от традиционных БД обеспечивать выборку необходимой информации, не присутствующей в явном виде, а выводимой из совокупности хранимых данных.

- Естественно-языковой интерфейс. Применяется для доступа к интеллектуальным базам данных, контекстного поиска документальной текстовой информации, голосового ввода команд в системах управления, машинного перевода с иностранных языков.

- Гипертекстовые системы. Используются для реализации поиска по ключевым словам в базах данных с текстовой информацией.

- Системы контекстной помощи. Относятся к классу систем распространения знания. Такие системы, как правило, являются приложениями к документации. В этих системах пользователь описывает проблему, а система на основе дополнительного диалога конкретизирует ее и выполняет поиск рекомендаций по данной проблеме.

- Системы когнитивной графики. Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменением параметров моделируемых или наблюдаемых процессов. Применение когнитивной графики особенно актуально в системах мониторинга и оперативного управления, в обучающих и тренажерных системах, в оперативных системах принятия решений, работающих в режиме реального времени.

2. Экспертные системы (решение сложных плохо формализуемых задач). Применяются для решения неформализованных проблем, к которым относятся задачи, обладающие одной из следующих характеристик:

- задачи не могут быть представлены в числовой форме;

- исходные данные и знания о предметной области обладают неоднозначностью, неточностью, противоречивостью;

- цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции;

- не существует однозначного алгоритмического решения задачи;

Главное отличие ЭС и СИИ от систем обработки данных состоит в том, что в них используется символьный, а не числовой способ представления данных, а в качестве методов обработки информации применяются процедуры логического вывода и эвристического поиска решений.