Понятие интеллектуальной информационной системы

Интеллектуальная информационная система (ИИС) основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения прикладных задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.

Для ИИС характерны следующие признаки ^:

• развитые коммуникативные способности;

• умение решать сложные плохо формализуемые задачи;

• способность к самообучению;

• адаптивность

Каждому из перечисленных признаков условно соответствует свой класс ИИС. Различные системы могут обладать одним или несколькими признаками интеллектуальности с различной степенью проявления.

К сфере решаемых ИС задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

• в них неизвестен алгоритм решения задач (такие задачи будем называть интеллектуальными задачами);
• в них используется помимо традиционных данных в числовом формате информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков;
• в них предполагается наличие выбора (не существует алгоритма - это значит, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности). Свобода действий является существенной составляющей интеллектуальных задач.

Характерным признаком интеллектуальных систем является наличие знаний, необходимых для решения задач конкретной предметной области. При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и чем они отличаются от обычных данных, обрабатываемых ЭВМ.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:

•исходная форма существования данных (результаты наблю­дений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);

•представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;

•базы данных на машинных носителях информации.

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными. Знания могут быть получены на основе обработки эмпирических данных. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Для того чтобы наделить ИИС знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем. Первый - поместить знания в программу, написанную на обычном языке программирования. Такая система будет представлять собой единый программный код, в котором знания не вынесены в отдельную категорию. Несмотря на то, что основная задача будет решена, в этом случае трудно оценить роль знаний и понять, каким образом они используются в процессе решения задач. Нелегким делом являются модификация и сопровождение подобных программ, а проблема пополнения знаний может стать неразрешимой.

Второй способ базируется на концепции баз данных и заключается в вынесении знаний в отдельную категорию, т.е. знания представляются в определенном формате и помещаются в БЗ. База знаний легко пополняется и модифицируется. Она является автономной частью интеллектуальной системы, хотя механизм логического вывода, реализованный в логическом блоке, а также средства ведения диалога накладывают определенные ограничения на структуру БЗ и операции с нею. В современных ИИС принят этот способ.

Следует заметить, что для того, чтобы поместить знания в компьютер, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки интеллектуальной системы. Следовательно, при разработке ИИС сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем знания представляются определенными структурами данных, удобными для хранения и обработки в ЭВМ. Знания в ИИС существуют в следующих формах:

•исходные знания {правила, выведенные на основе практического опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением времени; функции, диаграммы, графы и т. д.);

•описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил, семантическая сеть, иерархии фреймов и т. п.);

•представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки в ЭВМ;

•базы знаний на машинных носителях информации. Что же такое знания? Приведем несколько определений.

Исследователями в области ИИ даются более конкретные определения знаний.

«Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области».

«Знания — это хорошо структурированные данные или данные о данных, или метаданные».

«Знания - формализованная информация, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода».

Существует множество классификаций знаний. Как правило, с помощью классификаций систематизируют знания конкретных предметных областей. На абстрактном уровне рассмотрения

Можно говорить о признаках, по которым подразделяются знания, а не о классификациях. По своей природе знания можно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят.

Процедурные знания — это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.

Для описания знаний на абстрактном уровне разработаны специальные языки - языки описания знаний. Эти языки также делятся на языки процедурного типа и декларативного. Все языки описания знаний, ориентированные на использование традиционных компьютеров фон-неймановской архитектуры, являются языками процедурного типа. Разработка языков декларативного типа, удобных для представления знаний, является актуальной проблемой сегодняшнего дня.

По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических обоснований). Первая категория знаний обычно указывает на хорошо известные в данной предметной области обстоятельства. Вторая категория знаний основана на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

По типу представления знания делятся на факты и правила. Факты - это знания типа «А - это А», такие знания характерны для баз данных и сетевых моделей. Правила, или продукции, - это знания типа «ЕСЛИ А, ТО В».

Кроме фактов и правил существуют еще метазнания — знания о знаниях. Они необходимы для управления БЗ и для эффективной организации процедур логического вывода.

Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики ИИС. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется четко разделить знания на те, которые предназначены для обработки компьютером, и знания, используемые человеком. Очевидно, что для решения сложных задач БЗ должна иметь достаточно большой объем, в связи с чем неизбежно возникают проблемы управления такой базой. Поэтому при выборе модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Однородность представления приводит к упрощению механизма управления знаниями. Простота понимания важна для пользователей интеллектуальных систем и экспертов, чьи знания закладываются в ИИС. Если форма представления знаний будет трудна для понимания, то усложняются процессы приобретения и интерпретации знаний. Следует заметить, что одновременно выполнить эти требования довольно сложно, особенно в больших системах, где неизбежным становится структурирование и модульное представление знаний.

Интеллектуальные информационные системы способны выпол­нять отдельные интеллектуальные функции человека. ИИС помимо традиционных функций управления, контроля, за­щиты и диагностирования выполняют и дополнительные спе­цифические функции, облегчающие интеллектуальный труд человека: быстрое принятие правильных решений в сложной обстановке, практически мгновенное реагирование на измене­ние внешних воздействий, непрерывный анализ и оценка те­кущих ситуаций, прогнозирование и предотвращение экстре­мальных и непредвиденных ситуаций, выдача оператору сове­тов и рекомендаций по оптимальному управлению объектом и т. д. ИИС, подобно человеку, работают со знаниями, при этом важно учитывать что знания в ИИС ориентированы на компь­ютерную обработку. Знания, используемые в ИИС, должны быть определенным образом представлены или описаны. Представление знаний в ИИС — это процесс или результат кодирования и хранения знаний в базе знаний (правил). Про­цесс использования знаний в ИИС осуществляется с помощью специальных механизмов вывода (поиска) решений. База зна­ний и механизм вывода решений составляет ядро ИИС.

Существуют различные способы практической реализации базы знаний (правил) и механизмов вывода решений ИИС, основанные на технологиях моделирования интеллектуальной деятельности человека. В практике проектирования различных типов ИИС наиболее часто ис­пользуются такие технологии, как «Экспертные системы» и «Нечеткая логика».

Дата добавления: 2014-01-04