Понятие интеллектуальной системы

Лекция 9. Интеллектуальные технологии в экономике

1.Понятие интеллектуальной системы.

2.Базы знаний, модели знаний.

3.Экспертные системы: структура и классификация.

Одно из актуальных направлений ИТ – интеллектуализация ИТ. Это значит, что пользователь, применяя компьютерные технологии, сможет не только получать сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и знания профессионала.

Интеллектуальные системы позволят тиражировать профессиональный опыт и используются для решения сложных интеллектуальных, научных, производственных, экономических задач.

Термин искусственный интеллект предложен в 1956 г. учеными в Стандфордском университете США.

Он стал самостоятельной отраслью науки «Кибернетика» и разделился на 2 основных направления:

- нейрокибернетика (бионическое)

- кибернетика черного ящика (программно-прагматическое)

Нейрокибернетика – ставит своей целью воспроизвести структуру мыслящего устройства по аналогии человеческого мозга.

Ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Результатом исследований в данном направлении явились компьютеры 6 поколения – нейрокомпьютеры – их основная область применения – распознавание образов.

3 подхода к созданию нейросетей:

- аппаратный

- программный

- гибридный (комбинация первых двух)

В основу кибернетики «Черного ящика» лег принцип противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено «Мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как и человеческий мозг.

Это направление было ориентировано на поиске алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров. Были созданы и опробованы различные подходы.

· 50 гг – модель лабиринтского поиска (представление задачи в виде графа, отражающего пространство состояний).

· 60 гг – эвристическое программирование (разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных правил (эвристик)).

· 60 – 70 гг – методы математической логики, позволяющие доказывать теоремы, появился язык Пролог.

· 80 гг – появление экспертных систем – систем базирующихся на знаниях.

В России

· 1954 г в МГУ под руководством профессора Ляпунова А.А сформировалось направление «Автоматы и мышление» (физиология, лингвистика, психология, математика).

· 60 гг –алгоритм «Кора» (М.Бонгард), моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов.

· 64 г – создается программа, автоматически доказывающая теоремы.

· 65 – 80 гг – получает развитие наука – ситуационное управление (основоположник Д.А.Поспелов). Разработаны специальные модели представления ситуаций – представления знаний.

· 88 г – создается Ассоциация искусственного интеллекта под руководством Поспелова (> 300 исследований). Крупнейшие центры Москва, С – Петербург, Переславль, Залесский, Новосибирск.

Искусственный интеллект – составляющая часть кибернетики, цель которого разработка аппаратно – программных средств, позволяющих пользователю непрограммисту ставить и решать интеллектуальные задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественном языке.

Это программная система, имитирующая на ПК мышление человека.

Основными направлениями развития искусственного интеллекта являются:

- представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях

- разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод

- распознавание образов

- новые архитектуры компьютеров (нейрокомпьютерные)

- интеллектуальные роботы

- обучение и самообучение

- игры творчество (шахматы, шашки)

Рис. 1. Классификация интеллектуальных систем

Экспертные системы – сложные программные комплексы, аккумулирующие знания в конкретных предметных областях с целью их тиражирования и получения новых знаний.

Интеллектуальные пакеты прикладных программ- инструментальные пакеты прикладных программ, являющиеся упрощенным прототипом экспертных систем, дающие возможность пользователю решать прикладные задачи по их описаниям и исходным данным без программирования под задачу, а автоматически с помощью механизма логических выводов.

Нейросистемы- основаны на применении технологии нейронных сетей. Нейронная сеть- это самообучающаяся интеллектуальная система, которая по примерам реальной практики строит ассоциативную сеть понятий (нейронов), для параллельного поиска на ней решений. Нейронные сети могут быть реализованы на программном и аппаратном уровне. На аппаратном уровне- в виде нейрокомпьютеров с ассоциативной памятью.

Робототехнические системы- системы, которые не только воспринимают информацию из окружающего мира, но и вырабатывают на ее основе определенные оценочные выводы и в соответствии с ними вносят изменения в окружающую среду.

Системы распознавания образов- основаны на решении задач преобразования большого количества сенсорных данных по наблюдаемой проблемной ситуации и их оценке.

Игровые системы- ориентированы на создание сложных интеллектуальных игр шахматы, игры в кибергпространстве и др.

Системы общения- программные средства обработки текстов, машинный перевод, автоответчики, оранжировщики музыки

Технологии Business Intelegence (BI)- технологии бизнес-интеллект в широком смысле определяют:

· процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки и принятия оптимальных и неформальных решений;

· информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям;

· знания о бизнесе, полученные в результате углубленного анализа данных и консолидированной информации.

Современные BI-продукты включают BI-инструменты и BI-приложения.

Дата добавления: 2014-01-06