Экспертные системы

.

Вопрос 2. Система World Wide Web.

Вопрос 3. Поиск информации в сети Интернет. Информационные ресурсы Интернет – это вся совокупность документов, баз данных, которые доступны при помощи технологий поиска информации. Поисковая система представляет собой специализированный Web-узел. Пользователь формулирует свой запрос и сообщает его системе. Система выдает ему список сайтов и документов, найденных по его запросу (с определенным коэффициентом полноты и точности поиска).

Существуют две основные модели, на которых построена поисковая система: поисковые каталоги и поисковые указатели. Поисковые каталоги устроены по тому же принципу, что и тематические каталоги любой библиотеки. Каталог представляет собой список тематических категорий, например, Экономика и предпринимательство; Наука и образование; Компьютеры и Интернет. Каждая запись в таком списке категорий – это гиперссылка, открывающая доступ к более подробной информации по выбранной теме.

Все поисковые каталоги создаются вручную путем просмотра информационного пространства WWW. Крупнейшими каталогами мира являются Yahoo (www.yahoo.com).

Недостатком поисковых каталогов является низкий коэффициент охвата ресурсов WWW. Так объем каталогизированных ресурсов Yahoo составляет немногим более одного миллиона страниц (десятая доля всех ресурсов WWW). Для реферативного поиска этого достаточно. Однако поиск уникальной, специальной информации, а, следовательно, увеличение коэффициента охвата ресурсов Web, требует исключение человеческого фактора при формировании каталогов. В этом случае мы получаем желаемый результат, но уменьшаем релевантность найденной информации.

Автоматическую каталогизацию Web-ресурсов проводят поисковые указатели. Основной принцип работы указателя заключается в поиске ресурсов по ключевым словам, задаваемых пользователем. Поисковая система анализирует хранящиеся в базе данные и выдает список Web-страниц с краткой информацией.

Работа поискового указателя делится на три этапа: сбор первичной базы данных; индексация базы данных; фильтрация и ранжирование результатов поиска. На первом этапе поисковая система занимается сканированием информационного пространства, используя для этого специальные агентские программы – черви (очень эффективные малоразмерные броузеры). Их задача состоит в том, чтобы автоматически искать в сети необходимые ресурсы и копировать их в свою базу. От эффективности работы агента зависит содержательная часть поискового указателя. Каждая система использует и хранит в тайне собственную поисковую программу.

На втором этапе собранная база индексируется и создаются специализированные документы – поисковые указатели (как предметный указатель в конце книги, когда по термину быстро находят страницу, на которой этот термин раскрывается). Простейший тип поискового указателя называется обратным файлом – это простейший словарь, содержащий все слова, встречаемые при просмотре ресурсов.

ЛЕКЦИЯ 6

Учебная презентация

Вопросы:

1) Экспертные системы (ЭС): понятие и структура.

2) Представление знаний в ЭС.

3) Виды ЭС.

Вопрос 1. Экспертные системы: понятие и структура. В течение последнего десятилетия в рамках исследований по искусст­венному интеллекту сформировалось самостоятельное направление — экспертные системы (ЭС), или инженерия знаний: В задачу этого на­правления входят исследование и разработка программ (устройств), использующих знания и процедуры вывода для решения задач, являющих­ся трудными дня людей-экспертов. ЭС могут быть отнесены к системам ИИ общего назначения — системам, которые не только исполняют за­данные процедуры, но на основе метапроцедур поиска генерируют и ис­пользуют процедуры решения новых конкретных задач.

Огромный интерес к ЭС со стороны пользователей вызван, по край­ней мере, тремя причинами. Во-первых, они ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях. На приложения, которые до недавнего времени считались малодоступными для вычислительной техники. Во-вторых, с помощью ЭС специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать ин­тересующие их приложения, что позволяет резко расширить сферу ис­пользования вычислительной техники. В-третьих, ЭС при решении практических задач достигают результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности людей-экспертов, не оснащенных ЭС.

Первая особенность ЭС состоит в том, что они предназначены для поль­зователей, сфера деятельности которых далека от искусственного интеллек­та, программирования, математики, логики. Для таких пользователей ЭС выступает как некая система, помогающая им в повседневной работе. Об­щения с ЭС должны быть так же просты, как просты, например, работа с телевизором, стиральной машиной или автомобилем.

Что дают пользователю экспертные системы? Во многих видах человеческой деятельности используемые знания далеко не всегда могут быть четко формализованы. Точнее, наряду со знаниями как бы отде­ленными, отобранными у специалистов (они зафиксированы в учебниках, инструкциях, учебных фильмах и т.п.), существуют так на­зываемые навыки и умения, овладеть которыми можно только работая вместе с теми, кто уже овладел ими. Профессионал высокого уровня: врач, геолог, экономист, инженер, технолог и т.д. — отличается от но­вичка, овладевшего знаниями в объеме учебных программ института или университета, именно этими навыками и умениями. И повышение их профессионального мастерства — огромная социальная задача. Чтобы ее решить, надо научиться извлекать из профессионалов-экспертов те знания, которые не зафиксированы в форме, пригодной для массового распространения—в книгах, кинофильмах, наглядных пособиях. В этом и заключается вторая особенность экспертных систем. Само название этих систем указывает на то, что они должны хранить в себе знания профессионалов-экспертов в некоторой предметной области. И не про­сто хранить, но и передавать их тем, у кого таких знаний нет. Для этого экспертной Системе предусмотрены не только простые средства общения между системой и специалистами, но и средств» доведения хранимых в системе знаний до специалиста вместе с необходимыми пояснениями и разъяснениями.

На практике ЭС используются прежде всего как системы-советчики в тех ситуациях, где специалист сомневается в выборе правильного реше­ния. Экспертные знания, хранящиеся в памяти системы, более глубокие и полные, чем соответствующие знания пользователя. Однако возможны и случаи применения экспертных систем.

Типичная ЭС состоит из следующих основных компонентов: решате­ля (интерпретатора), рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД), базы знаний (БЗ), компонентов приобретения знаний, объ­яснительного и диалогового компонентов. База данных предназначена для хранения исходных и промежу­точных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпа­дает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в инфор­мационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (и в первую очередь не текущих, а долгосрочных), хранимых в системе. База знаний в ЭС пред­назначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассмат­риваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целе­сообразные преобразования данных этой области. Решатель, используя исходные данные из РП и знания из БЗ, формирует такую последова­тельность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи. Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тести­рование системы и повышает доверие пользователя к полученному ре­зультату. Диалоговый компонент ориентирован на организацию друже­любного общения со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и приобретения знаний, объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих специально­стей:

· эксперт в той проблемной, области, задачи которой будет решать ЭС;

· инженер по знаниям — специалист по разработке ЭС;

· программист—специалист по разработке инструментальных средств (ИС).

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженера по знаниям (т.е. его замена программистом) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его. Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введения в ЭС знаний. Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать зна­ния, необходимые для работы ЭС, осуществляет выбор того ИС, кото­рое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ того представления знаний в этом ИС, выделяет и программиру­ет (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист разрабатывает ИС, содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, осуществляет сопряжение ИС с той средой, в которой оно будет использовано.

Экспертная система работает в двух режимах: приобретения знаний и решения задач (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляется через посредничество инженера по знаниям. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объ­екты, их характеристики и значения, существующие в области эксперти­зы. Правила определяют способы манипулирования данными, харак­терные для рассматриваемой проблемной области. Эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области.

Важную роль в режиме приобретения знаний играет объяснительный компонент. Именно благодаря ему эксперт на этапе тестирования лока­лизует причины неудачной работы ЭС, что позволяет эксперту целена­правленно модифицировать старые или вводить новые знания. Обычно объяснительный компонент сообщает следующее: как правильно ис­пользуют информацию пользователя; почему использовались или не ис­пользовались данные или правила, какие были сделаны выводы и т.д. Все объяснения делаются, как правило, на ограниченном естественном языке или языке графики.

Отметим, что режиму приобретения знаний при традиционном под­ходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. В отличие от традиционного подхода разработку программ осуществляет эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием, а не программист.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользо­ватель, которого интересует результат и (или) способ получения решения. Пользователь в зависимости от назначения ЭС может не быть специали­стом в данной проблемной области, в этом случае он обращается к ЭС за советом, не умея получить ответ сам, или быть специалистом, в этом случае он обращается к ЭС, чтобы либо ускорить процесс получения ре­зультата, либо возложить на ЭС рутинную работу. Термин «пользователь» означает, чтоим является и эксперт, и инженер по знаниям, и про­граммист. Поэтому, когда хотят подчеркнуть, что речь идет о том, для кого делалась ЭС, используют термин «конечный пользователь».

В режиме консультации данные о задаче пользователя обрабатываются диалоговым компонентом, который выполняет следующие действия:

· распределяет роли участников (пользователя и ЭС) и организует их взаимодействие в процессе кооперативного решения задачи;

· преобразует данные пользователя о задаче, представленные на при­вычном для пользователя языке, на внутренний язык системы;

· преобразует сообщения системы, представленные на внутреннем язы­ке, в сообщения на языке, привычном для пользователя (обычно это ограниченный естественный язык или язык графики).

После обработки данные поступают в РП. На основе входных дан­ных в РП, общих данных о проблемной Области и правил из БЗ реша­тель (интерпретатор) формирует решение задачи.

В отличие от традиционных программ ЭС в режиме решения задачи не только исполняет предписанную последовательность операций, но и пред­варительно формирует ее. Если ответ ЭС не понятен пользователю, то он может потребовать объяснения, как ответ получен.

Вопрос 2. Представление знаний в ЭС. Для специалистов в области ИИ термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя «интеллектуально». Эта информация принимает форму фактов или правил.

Факты и правила в ЭС не всегда либо истинны, либо ложны; иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентом уверенности».

Многие правила ЭС являются эвристиками, т.е. эмпирическими пра­вилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласо­вание исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или опти­мальное решение задачи, тогда как эвристический метод дает приемле­мое решение в большинстве случаев.

Знания в ЭС организованы таким образом, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких, как общие зна­ния о том, как решать задачи, или знания о том, как взаимодействовать с пользователем, например как печатать текст на терминале пользователя или как изменить текст в соответствии с командами пользователя. Выделенные знания в предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом выво­да. Программа, которая работает со званиями, организованными подоб­ным образом, называется системой, основанной на знаниях.

База знаний ЭС содержит факты (данные) и правила (или другие представления знаний), использующие эти факты как остову для принял тая решений. Механизм вывода содержит интерпретатор, определяю­щий, каким образом применять правила для вывода новых знаний, и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил.

Выделение знаний о предметной облас­ти облегчает инженеру по знаниям разра­ботку процедур для манипулирования ими. Каким образом система использует свои знания, имеет первостепенное значение, поскольку ЭС должна иметь и адекватные знания, и средства эффективно использовать знания, чтобы ее можно было считать умелой в каком-либо виде деятель­ности. Следовательно, для того, чтобы быть умелой, ЭС должна иметь базу зна­ний, содержащую высококачественные знания о предметной области, а ее меха­низм вывода должен содержать знания о том, как эффективно использовать знания о предметной области.

Концепция механизма вывода ЭС часто вызывает некоторое недоумение среди начинающих разработчиков. Обычно ясно, как знания предметной области могут быть записаны в виде фактов и правил, но далеко не ясно, каким образом конструировать и использовать так называемый «механизм вывода». Это недоумение происходит от отсутствия простого и общего метода организаций ло­гического вывода. Его структура зависит и от специфики предметной области и от того, как знания структурированы и организованы в ЭС. Многие языки высокого уровня, предназначенные для построения экс­пертных систем, например EMYCIN, имеют механизм вывода, в некото­ром смысле встроенный в язык как его часть.

Другим примером может служить язык программирования ПРОЛОГ со встроенным в него механизмом логического вывода, который может быть непосредственно использован при создании простых ЭС.

Языки более низкого уровня, например LISP, требуют, чтобы созда­тель ЭС спроектировал и реализовал механизм вывода.

Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки. Язык высокого уровня со встроенным; механизмом вывода облегчает работу создателя ЭС. В то же время у него, понятно, меньше возможностей определять способы организации знаний и доступа к ним, и ему следует очень вни­мательно рассмотреть вопрос о том, годится или нет на самом деле предлагаемая схема управления процессом поиска/решения для данной предметной области. Использование языка более низкого уровня без механизма вывода требует больших усилий на разработку, но позволяет разработать нужные программные блоки, которые разработчик может встроить в схему управления процессом решения, который будет адеква­тен данной предметной области.

Что касается механизма вывода, то здесь дело не ограничивается вы­бором «все или ничего». Так, некоторые инструменты построения ЭС имеют набор встроенных механизмов вывода, но позволяют разра­ботчику модифицировать или переопределять их для большего соответ­ствия с предметной областью.

Рассмотрим, каким образом знания структурированы в программах, т.е. способы представления знаний. Существует много стандарт­ных способов представления знаний, и при построении ЭС может быть использован любой из них, сам по себе или в сочетании с другими. Каж­дый способ позволяет получить программу с некоторыми преимущест­вами — делает ее более эффективной, облегчает ее понимание и модифи­кацию. Широкий обзор наиболее важных способов можно найти в «Справочнике по искусственному интеллекту». В современных ЭС чаще всего используются три самых важных метода представления знаний: правила (самый популярный), семантические сети и фреймы.

Представление знаний, основанное на правилах, построено на ис­пользовании выражений вида ЕСЛИ (условие) — ТО (действие). Напри­мер:

· Если пациент был по профессии изолировщиком до 1988 г., то па­циент непосредственно работал с асбестом.

· Если пациент непосредственно работал с асбестом и пациент на­ходился при этом в закрытом помещении, то пациент получил большую дозу асбестовой пыли.

Когда текущая ситуация (факты) в задаче удовлетворяет или согласу­ется с частью правила ЕСЛИ, то выполняется действие, определяемое частью ТО. Это действие может оказаться воздействием на окружающий мир (например, вызовет распечатку текста на терминале пользователя), или же повлиять на управление программой (например, вызвать провер­ку и запуск некоторого набора правил), или может сводиться к указанию системе о получении определенного заключения (например, необходимо добавить новый факт или гипотезу в базу данных).

Сопоставление частей ЕСЛИ правил с фактами может породить так называемую цепочку выводов. Цепочка выводов, образованная последовательным применением правил 1 и 2, изображена на рис. 7.11. Эта цепочка показывает, как система использует правила для вывода о том, насколь­ко серьезную дозу канцерогенного вещества пациент получил при рабо­те с асбестом.

Представление знаний, основанное на фреймах, использует сеть уз­лов, связанных отношениями и организованных иерархически. Каж­дый узел представляет собой концепцию, которая может быть описана атрибутами и значениями, связанными с этим узлом. Узлы, которые занимают более низкое положение в иерархии, автоматически насле­дуют свойства узлов, занимающих более высокое положение. Эти ме­тоды обеспечивают естественный и эффективный путь классификации и построения таксономии

Вопрос 3. Виды ЭС. Экспертные системы создаются для решения разного рода проблем, но основные типы их деятельности можно сгруппировать в следующие категории:

ЭС, выполняющие интерпретацию, как правило, используют информацию от датчиков для описания ситуации. В качестве примера приведем интерпретацию показаний измерительных приборов на химическом заводе для определения состояния процесса. Интерпретирующие системы имеют дело не с четкими символьными представлениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными данными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем других типов, потому что им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, не­полную, ненадежную или ошибочную.Им необходимы специальные ме­тоды регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигна­лов или изображений и методы их символьного представления

Интерпретирующие ЭС могут обработать разнообразные виды дан­ных. Например, системы анализа сцен и распознавания речи, используя естественную информацию, — в одном случае визуальные образы, в дру­гом — звуковые сигналы — анализируют их характеристики и понима­ют их смысл. Интерпретация в области химии использует данные ди­фракции рентгеновских лучей, спектрального анализа или ядерно-магнитного резонанса для вывода химической структуры веществ. Ин­терпретирующая система в геологии использует каротажное зондирова­ние — измерение проводимости горных пород и буровых скважинах и вокруг них — чтобы определить подповерхностные геологические структуры. Медицинские интерпретирующие системы используют пока­зания следящих систем (например, значения пульса, кровяного давле­ния), чтобы установить диагноз или тяжесть заболевания. Наконец, в военном деле интерпретирующие системы используют данные от радаров, радиосвязи и сонарных устройств, чтобы оценить ситуацию и иден­тифицировать цели.

ЭС, осуществляющие прогноз, определяют вероятные последствия за­данных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от неко­торого вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на миро­вом рынке в зависимости от складывающейся геополитической ситуации и прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта на основании данных разведки. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т.е. программы, ко­торые отражают причинно-следственные взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации или сценарии, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных. Эти возможные ситуации вместе со знаниями о процессах, порождающих эти ситуации, образуют предпо­сылки для прогноза. Специалисты ИИ пока что разработали сравни­тельно мало прогнозирующих систем, возможно потому, что очень трудно взаимодействовать с имитационными моделями и создавать их.

ЭС выполняют диагностирование, используя описания ситуаций, ха­рактеристики поведения или знания о конструкции компонент, чтобы установить вероятные причины неправильного функционирования ди­агностируемой системы. Примерами служат: определение причин забо­левания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неис­правностей в электронных схемах и определение неисправных компо­нент в системе охлаждения ядерных реакторов. Диагностические систе­мы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но также помогают в отладке. Они могут взаимодействовать с пользо­вателем, чтобы оказать помощь при поиске неисправностей, а затем предложить порядок действий по их устранению. Медицина представля­ется вполне естественной областью для диагностирования, и действи­тельно, в медицинской области было разработано больше диагно­стических систем, чем в любой другой отдельно взятой предметной области. Однако в настоящее время многие диагностически системы разрабатываются для приложений к инженерному делу и компьютерным системам.

ЭС, выполняющие проектирование, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Учитывая то, что проектирование столь тесно связано с планированием, многие проектирующие системы содержат механизмы разработки и уточнения планов для достижения желаемого проекта. Наиболее часто встречающиеся области применения планирующих ЭС—химия, элек­троника и военное дело.

ЭС, которые осуществляют наблюдение, сравнивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Примерами могут служить слежение за показаниями измерительных приборов в ядерных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценку данных монито­ринга больных, помещенных в блоки интенсивной терапии. Наблюдаю­щие ЭС подыскивают наблюдаемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных отклонениях. Наблюдающие ЭС по самой своей природе должны работать в режиме реального времени и осуществлять зависящую как от времени, так и от контекста интерпретацию поведения наблюдаемого объекта. Это может приводить к необходимости запоминать все значения некоторых параметров системы (например, пульса), по­лученные в различные моменты времени, поскольку скорость направ­ление изменения могут быть столь же важны, как и действительные его значения в любой момент времени.

ЭС, выполняющие отладку, находят рецепты для исправления непра­вильного поведения устройств. Примерами могут служить настройка компьютерной системы с целью преодолеть некоторый вид затруднений ее работе; выбор типа обслуживания, необходимого для устранения неисправностей в телефонном кабеле; выбор ремонтной операции для исправления известной неисправности в насосе.

ЭС, реализующие ремонт, следуют плану, который предписывает не­которые рецепты восстановления. Примером является настройка масс-спектрометра, т.е. установка ручек регулировки прибора в положение, обеспечивающее достижение оптимальной чувствительности, совместимой с правильным отношением величин пиков и их формы. Пока что было разработано очень мало ремонтных ЭС отчасти потому, что необходи­мость фактического выполнения ремонтных процедур на объектах реаль­ного мира дополнительно усложняет задачу. Ремонтным системам также необходимы диагностирующие, отлаживающие и планирующие процеду­ры для производства ремонта.

ЭС, выполняющие обучение, подвергают диагностике, «отладке» и исправлению («ремонту») поведение обучаемого. В качестве примеров приведем обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков- выбору антимикробной терапии. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указа­ний обучающимся.

ЭС, осуществляющие управление, адаптивно руководят поведением системы в целом. Примерами служат управление производством и рас­пределением компьютерных систем или контроль за состоянием больных при интенсивной терапии. Управляющие ЭС должны включать наблю­дающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объекта на протя­жении времени, но они могут нуждаться также и в других компонентах для выполнения любых или всех из уже рассмотренных типов задач: ин­терпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планиро­вания, отладки, ремонта и обучения. Типичная комбинация задач состо­ит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза.

Хотя основные виды деятельности ЭС легко описать, классификация существующих ЭС на основании этих видов деятельности может привести к неясностям, поскольку многие из этих систем выполняют сразу несколько видов работ. Например, диагностика часто совмещается с отладкой, наблюдение с управлением, а планирование с проектированием. Поэтому специалисты по ИИ находят Полезным классифицировать ЭС по типам задач, которые такие системы решают. Перечислим некоторые из предметных областей, в которых применяются ЭС в настоящее время: военное дело; геология; инженерное дело; информатика; компьютерные системы; космическая техника; мате­матика; медицина; метеорология; промышленность; сельское хозяйство; управление процессами; физика; химия; электроника; юриспруденция. Из них медицина представляется наиболее популярной; именно в этой области было разработано больше ЭС, чем во всякой другой, хотя хи­мия ненамного отстает от нее, и разрыв быстро сокращается.

В химии работы по ЭС начались с новаторского проекта DENDRAL, Начатого в Стэнфордском университете в середине 60-х годов XX в. и посвя­щенного разработке методов ИИ для определения топологических структур органических молекул. Современные работы по ЭС в области химии включают вывод структуры молекул, синтез органических молекул и планирование экспериментов в молекулярной биологии.

В области компьютерных систем типичным образцом может служить |ЭС XCON, одна из первых и наиболее успешно применяемых разработок этого рода. Она была начата корпорацией DEC и Университетом Карнеги-Меллон в конце 70-х годов как исследовательский проект, а сейчас XCON достигла уровня коммерческой системы и используется проектирования конфигураций компьютеров. Современные разработки ЭС в, этой области связаны с диагностикой неисправностей, проектированием компьютерных.конфигураций и управлением процессом |вр0изводства компьютеров.

В электронике преобладают исследования и разработки, связанные с диагностикой неисправностей и проектированием СБИС. Система AGE, разработанная в начале 1980-х годов фирмой Белл, — это типичная диагностическая система в данной области. Она используется для обнаружения неисправностей в телефонной сети и определения их характера. В настоящее время работы по ЭС в области электроники связаны с обучающими системами, помогающими находить отказы в электрических цепях и проектировать электронно-цифровые схемы.

В инженерном деле типичный образец ЭС — это DELTA, система диагностики неисправностей, разработанная компанией «Дженерал Электрик» в середине 1980-х годов. «Дженерал Электрик» планирует использовать DELTA на коммерческой основе для помощи обслуживающему персоналу при поиске неисправностей в дизель-электрических локомотивах. В настоящее время разрабатываются другие системы диагностирования неисправностей и обучения операторов сложных систем управления

В геологии первой была ЭС PROSPECTOR, разработанная в Станфордском исследовательском институте в середине 1970-х годов. Система PROSPECTOR предназначена для помощи геологам в разведке рудных ме­сторождений, и в 1980 г. она точно предсказала существование молибденово­го месторождения, оцененного в многомиллионную сумму. B на­стоящее, время разрабатываются ЭС связанные с каротажем скважин, и диагностикой неполадок при их бурении.

В медицине соответствующие исследования начались системы МУСП, одной из первых и, наиболее известных ЭС. Разработанная в Стэнфордском университете в середине, 1970-х годов, MYCIN предна­значена для помощи в диагностике и лечении инфекционных заболева­ний крови и ныне используется для обучения врачей и исследователей. В настоящее время ведутся разработки медицинских ЭС, осуществляющих интерпретацию лабораторных анализов, диагностику заболеваний, ре­комендующих способы лечения и обучающих диагностике и лечению заболеваний, а также методам анестезии.

В военном деле усилия были сконцентрированы на интерпретации, прогнозировании и планировании. Одна из первых военных ЭС, назван­ная HASP/SJAP, разрабатывалась совместно со Стэнфордским универ­ситетом и System Control Technology в начале 1970-х годов. Эта система определяеттипы кораблей, интерпретируя данные от сети гидрофонов, прослушивающих некоторые акватории океана. В настоящее время по­тенциальные военные приложения ЭС включают интерпретацию ин­формации от датчиков, прогноз боевых действий и тактическое плани­рование.

†Тестовые задания по курсу

Факты, отсутствующие в явном виде в исходных материалах, содержатся в:

a) Документальных источниках

b) Фактологических сообщениях

c) Фактографических сообщениях

Выберите источники информации, где знаковая форма представлена алфавитом естественного языка:

a) Фотография

b) Карта

c) Протокол заседания кафедры

d) Музейный экспонат

Выберите источники информации, где знаковая форма подобна обозначаемому объекту:

a) Фотография

b) Карта

c) Протокол заседания кафедры

d) Магнитный диск

Выберите источники информации, где знаковая форма представлена самим объектом:

a) Рисунок

b) Археологическая находка

c) Опубликованный документ

d) CD-диск

Выберите источники информации, где знаковая форма есть специально разработанный код

a) Фотография

b) Чертеж

c) Печатный документ

d) Магнитный диск

По способу размножения первичные документы подразделяются на:

a) Традиционные и нетрадиционные

b) Опубликованные и неопубликованные

c) Микроформные, макроформные, промежуточные

Укажите вторичные документы:

a) Аннотация, реферат

b) Закон, постановление

c) Протокол, приказ

Рост документальных информационных потоков характеризуется:

a) Формулой Шеннона

b) Формулой Хартли

c) Экспоненциальным законом

d) Законом Брэдфорда

Процесс представления информации на ИПЯ, в результате которого создаются поисковые образы документов и запросов, называется:

a) Структурирование

b) Кодирование

c) Индексирование

d) Рубрицирование

Совокупность определенных символов, используемых для записи слов и выражений, представляет:

a) Лексический уровень ИПЯ

b) Фонетический уровень ИПЯ

c) Грамматику ИПЯ

d) Содержание понятия в ИПЯ

Совокупность всех употребляемых слов и выражения в ИПЯ, называется:

a) Лексический уровень

b) Фонетический уровень

c) Грамматика

d) Содержание понятия

Лексические единицы в своей совокупности образуют:

a) Объем понятия

b) Лексику ИПЯ

c) Содержание понятия

d) Парадигматические отношения

Определите отношение эквивалентности:

a) Электронный документ – документ в формате MS Word

b) Документы вторичные – рефераты

c) Запись – CD-диск

d) База данных – таблица

Определите отношение подчинения:

a) Информатика – К.Шеннон

b) Технотронное документирование – ксерокс

c) Организационно-распорядительная документация – приказ

d) Документ печатный – документ опубликованный

Определите отношение соподчинения:

a) Закон об информатизации - Законодательные акты по защите информации

b) Системы автоматизации делопроизводства – Система Золушка

c) Форматирование – Диск

d) Документы текстовые – Документы машиночитаемые

Определите отношения перекрещивания:

a) Системы автоматизации делопроизводства – Пакет Дело

b) Аннотация – Автоаннотирование

c) Студенты – Туристы

d) Документирование – Правила подготовки документа

Определите ассоциативные отношения типа "Система – элемент":

a) Ксерокс – Ксерокопирование

b) Информационная система – Логико-семантический аппарат

c) Информация – Достоверность

d) Информатика – К.Шеннон

Для установления семантических связей служат:

a) Синтагматические отношения

b) Ассоциативные отношения

c) Сильные парадигматические отношения

d) Логические отношения

Смысловые отношения между лексическими единицами ИПЯ устанавливают:

a) Синтаксические отношения

b) Грамматические отношения

c) Текстуальные отношения

d) Парадигматические отношения

К ИПЯ классификационного типа относится:

a) Универсальная десятичная классификация

b) Языки иерархической структуры

c) Языки фасетной структуры

На автоматизированный поиск информации ориентированы:

a) Неиерархической структуры

b) Иерархической структуры

c) Фасетной структуры

Дескрипторный язык относится к языкам:

a) Иерархической структуры

b) Неиерархической структуры

c) Фасетной структуры

d) Предкоординируемого типа

ИПЯ унитермов разработал:

a) К.Муерс

b) К.Шеннон

c) М.Тауб

d) В.Черенин

Понятие "дескриптор" в информатику ввел:

a) К.Муерс

b) К.Шеннон

c) М.Тауб

d) В.Черенин

Для контроля лексики в ИПЯ создается:

a) Указатель роли

b) Информационно-поисковый тезаурус

c) Грамматика ИПЯ

Возможность полно и точно передавать содержание сообщения называется:

a) Объем понятия

b) Содержание понятия

c) Семантическая сила

d) Унитерм

Множество понятий, охватывающих данное понятие, называется:

a) Объем понятия

b) Содержание понятия

c) Семантическая сила

d) Унитерм

При индексировании документа и запроса подлежит замене на дескриптор:

a) Аскриптор

b) Унитерм

c) Словник

d) Код

Семантически родственные слова ГОСУДАРСТВЕННА СИСТЕМА ДОКУМЕНТАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ – ГСДОУ относятся к:

a) Безусловно-эквивалентным

b) Неэквивалентным

c) Условно-эквивалентным

Семантически родственные слова ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА - АППАРАТУРА относятся к:

a) Безусловно-эквивалентным

b) Неэквивалентным

c) Условно-эквивалентным

Понятие "информационный поиск" в научный оборот впервые ввел:

a) К.Муерс

b) К.Шеннон

c) М.Тауб

d) В.Черенин

Процесс разыскания документов по чисто формальным признакам называется:

a) Семантический поиск

b) Адресный поиск

c) Документальный поиск

d) Фактографический поиск

Процесс разыскания документов по их содержанию называется:

a) Семантический поиск

b) Адресный поиск

c) Документальный поиск

d) Фактографический поиск

Отношение между числом выданных релевантных документов и общим числом релевантных документов в массиве называется:

a) Точность выдачи

b) Полнота выдачи

c) Достоверность выдачи

d) Эффективность поиска

Отношение между числом релевантных документов и общим количеством выданных документов называется:

a) Точность выдачи

b) Полнота выдачи

c) Достоверность выдачи

d) Эффективность поиска

По профилю комплектования ИС делятся на:

a) Классификационные и дескрипторные

b) Многоотраслевые, отраслевые, узкотематические

c) Документальные и фактографические

d) Текстовые, иконические, идеографические, машиночитаемые

По виду поиска ИС делятся на:

a) Классификационные и дескрипторные

b) Многоотраслевые, отраслевые, узкотематические

c) Документальные и фактографические

d) Текстовые, иконические, идеографические, машиночитаемые

Процесс совместного использования приложений называется:

a) Кодирование

b) Комплексирование

c) Аннотирование

d) Рубрикация

Укажите, что не является элементом ИС:

a) Пользователи и администраторы

b) Технические средства

c) Логико-семантический аппарат

d) Решатель

e) Информационный массив

Для описания документов в полнотекстовых системах сети Интернет используются:

a) Броузеры

b) Язык HTML

c) Протокол HTTP

d) WWW

Дата добавления: 2014-01-11