Визначення та структура систем підтримки прийняття рішень (СППР)

За визначенням, штучний інтелект - це штучна система, яка імітує виконання людиною складних завдань у процесі його життєдіяльності. Людина у своїй діяльності використовує різноманітні інтелектуальні функції (інтуїція, творчість, уява, асоціація, індукція, дедукція, обчислення, пошук та ін.). Створення штучних систем, які б реалізовували ці функції, і є головним завданням проблематики штучного інтелекту.

Зародився штучний інтелект у загальному комплексі кібернетичних досліджень, пов'язаних з розвитком обчислювальної техніки, вдосконаленням програмного забезпечення, розширенням галузей використання ЕОМ.

60-70-ті роки минулого сторіччя були періодом бурхливого розвитку систем обробки інформації у різних сферах (наука, промисловість та ін.). Підвищилась продуктивність та надійність ЕОМ, зросли обсяги пам'яті, розширились номенклатура периферійних пристроїв і систем програмного забезпечення. У результаті на початку 80-х років були створені персональні ЕОМ, більш доступні для користувачів, що значно розширило сферу використання комп'ютерів. Однак на початку 80-х років розвиток обчислювальної техніки не привів до різкого розширення її використання, що стримувалося традиційною технологією виконання завдань на ЕОМ.

Прогрес розвитку засобів обчислювальної техніки має кількісний характер, що є необхідною, але не достатньою умовою ефективного використання комп'ютерів. Потрібним стало виконання ще однієї умови - забезпечення високого рівня обробки інформації та перетворення машини у зручного партнера кінцевого користувача при виконанні ним функцій, пов'язаних з професійною діяльністю. На вирішення цієї проблеми були спрямовані не тільки дослідження у галузі апаратних засобів, але й дослідження у галузі штучного інтелекту.

Наукові дослідження у галузі штучного інтелекту поділяють на два напрями: програмно-прагматичний та біонічний. Перший напрям охоплює створення програм, за допомогою яких можна виконати завдання, що до цього вважалися виключною прерогативою людини (логічні задачі, задачі пошуку, класифікації і т. ін.). Другий напрям досліджує проблеми штучного відтворення тих структур і процесів, що характерні для живого людського мозку та лежать в основі процесу виконання завдань людиною. У зв'язку зі складністю цілей та завдань біонічного напряму на цей час у галузі штучного інтелекту домінує програмно-прагматичний напрям.

З точки зору практичних результатів програмно-прагматичного напряму виділяють такі розділи: інтелектуальні програми (програми виконання інтелектуальних завдань), робота зі знаннями (теорія і програми), інтелектуальне програмування (теорія та сервісні інтелектуальні програми), інтелектуальні програмні системи. Видами інтелектуальних програмних систем є: експертні системи, інтелектуальні інформаційні системи, розрахунково-логічні (гібридні) системи, інтелектуальні системи проектування та наукових досліджень, інтелектуальні роботи, системи для навчання.

Склад знань інтелектуальних програмних систем залежить від проблемної галузі, від структури системи, від вимог та цілей користувачів, від мови спілкування.

Експертні системи (далі - ЕС) - вид (клас) систем штучного інтелекту, що здатні отримувати, накопичувати, корегувати знання з деякої предметної галузі (що надаються в основному експертами), виводити нові знання, виконувати на основі цих знань практичні завдання та пояснювати хід їх виконання.

Дамо визначення деяких понять, що знадобляться при розгляді цього розділу:

експерт – висококваліфікований фахівець у визначеній проблемній галузі, знання якого використовуються при розробці ЕС;

предметна галузь - галузь експертизи або знання про цю галузь;

проблемна галузь містить предметну галузь та завдання, що в ній вирішуються;

знання - це основні закономірності предметної галузі, що дають людині змогу виконувати конкретні професійні та інші завдання, а саме: факти, поняття, правила, оцінки, взаємозалежності, евристики, а також стратегії прийняття рішень у цій галузі. Знання - це сукупність відомостей, які створюють цілісний опис, що відповідає деякому рівню обізнаності про питання, предмет, проблему, що описуються.

Склад знань інтелектуальних програмних систем залежить від проблемної галузі, від структури системи, від вимог та цілей користувачів, від мови спілкування.

Основною складовою частиною інтелектуальних програмних систем є база знань. База знань - це сукупність систематизованих основоположних відомостей, які належать до відповідної галузі знання, зберігаються у пам'яті ЕОМ, об'єм яких є необхідним та достатнім для виконання заданого кола теоретичних чи практичних завдань. Іншими словами, база знань - це семантична модель, що призначена для представлення в ЕОМ знань накопичених людиною у визначеній предметній галузі. Ці моделі можна розділити на два типи: логічні та евристичні. Прикладами логічних моделей є моделі обчислення предикатів, моделі індуктивного типу, а до евристичних моделей віднесені продукційні, фреймові, мережні. Частіше всього експертні системи використовують продукційні моделі баз знань, де продукціями є пари виду "умова - дія" ("якщо...то"), які люди використовують при міркуваннях. Такі системи, в яких вихідною інформацією є не тільки вихідні дані завдання, але й правила обробки цих даних, що подаються у вигляді продукцій, називають продукційними.

База знань є змістовною частиною банку знань, який необхідно розглядати як сховище знань, що являє собою у сукупності і самі знання і засоби, за допомогою яких здійснюється їх накопичення, збереження, оновлення та використання, а також засоби управління всіма цими процесами.

У системах штучного інтелекту і в експертних системах зокрема вирішуються, як правило, неформалізовані завдання. До них належать завдання, які мають одну або декілька наступних характеристик:

· завдання не можуть бути заданими в числовій формі;

· їх цілі не можуть бути відображені у термінах точно визначеної цільової функції;

· не існує алгоритмічного вирішення завдань;

· алгоритмічне вирішення існує, але його не можна використати через обмеженість ресурсів (час, пам'ять).

Експертні системи - одне з найбільш суттєвих практичних досягнень у галузі штучного і -гелекту. Сфера їх застосування постійно поширюється, досягнуті значні результати при виконанні реальних завдань. Вони обумовили велике зацікавлення експертними системами не тільки спеціалістів-теоретиків, але й практичних працівників у найрізноманітніших галузях людської діяльності. Причинами цього зацікавлення є: по-перше, ЕС орієнтовані на вирішення широкого кола завдань у неформалізованій галузі, що раніше вважалося мало доступним для обчислювальної техніки; по-друге, ЕС призначені для роботи фахівців, які не мають навичок програмування, що дає змогу поширення сфери використання обчислювальної техніки; по-третє, ЕС призначені для виконання практичних завдань і при цьому дають результати, які не гірші, а часто навіть переважають ті, що може отримати людина-експерт, користуючись традиційними засобами. Найбільш високих результатів на цей час досягнуто при розробці та використанні ЕС, які реалізують таку інтелектуальну функцію, як дедукція.

ЕС поклали початок розвитку сукупності методів "інженерії знань" - технічних прийомів використання знань, які склали на час вияву ЕС новий підхід до створення високоефективних програмних систем. Якщо при традиційному використанні ЕОМ процес обробки інформації полягає у виконанні програми, за такими технологіями - це отримання потрібних знань.

Загальні вимоги до організації процесу обробки інформації за інтелектуальними технологіями: виконання завдання має розглядатися як подання користувачу потрібного знання; інформаційна потреба "споживача" у знаннях визначається як відсутність інформації для виконання загального завдання у складі людино-машинної системи (ЛМС); хід виконання завдання у будь-який проміжок часу оцінюється за станом системи знань обчислювальної системи. Отже, відмінна риса обробки знань полягає у корінній зміні людино-машинних відносин і становленню нового стилю вирішення проблем.

Дата добавления: 2014-01-11