Общая характеристика ИИС как систем, базирующихся на знаниях. Классификация ИИС. Этапы создания ИИС

Интеллектуальная информационная система - информационная система, основанная на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения прикладных задач различных классов.

Искусственный интеллект - представляет собой экспериментальную научную дисциплину, которая имеет тесную связь с науками о познании, ставит цель понять функционирование человеческого разума при представлении и уточнении моделей в области трудно формализуемых задач.

Знания – структурированные данные, которые описывают не только факты, но и взаимосвязи между ними.

Системы ИИС основаны на интеллектуально-логической модели предметной области.

Одними из основных исследований в области искусственного интеллекта являются:

1.Разработка ИИС или систем, основанных на знаниях.

2.Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод.

3.Генерация и распознание речи.

4.Обработка визуальной информации.

5.Обучение и самообучение. 6.Распознавание образов. 7.Игры и машинное творчество. 8.Программное обеспечение систем ИИ. 9.Новые архитектуры компьютеров. 10.Интеллектуальные роботы - конечную цель робототехники.

Классификация: ИИС с интеллектуальным интерфейсом (коммуникативные способности):

интеллектуальные базы данных (позволяют обеспечивать выборку необходимой информации, не присутствующей в явном виде, а выводимой из совокупности хранимых данных);

естественно-языковой интерфейс для доступа к интеллектуальным БД, контекстного поиска, голосового ввода, машинного перевода;

гипертекстовые системы для реализации поиска по ключевым словам в БД с текстовой информацией, требует сложной семантической организации ключевых слов;

системы контекстной помощи относятся к классу систем распространения знаний и являются приложениями к документации;

системы когнитивной графики ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменениями параметров моделируемых или наблюдаемых процессов.

Экспертные системы (применяются для решения сложных, плохо нормализируемых задач, заменяет эксперта в той или иной области):

классифицирующие - решают задачи распознавания ситуаций путем дедуктивного логического вывода;

доопределяющие - используются для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями с использованием байесовского вероятностного подхода, коэффициентов уверенности, нечеткой логики;

трансформирующие - относятся к синтезирующим динамическим системам, в которых предполагается повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач;

мультиагентные — это динамические ЭС, основанные на интеграции нескольких разнородных источников знаний, между которыми осуществляется обмен получаемыми результатами в ходе решения задач.

Самообучающиеся системы (методы автоматической классификации из реальной практики или обучения на примерах)

индуктивные системы — позволяют обобщать примеры на основе принципа индукции «от частного к общему» (процедура обобщения сводится к классификации примеров по значимым признакам);

нейронные сети - обобщенное название группы математических алгоритмов, обладающих способностью обучаться на примерах, «узнавая» впоследствии черты встреченных образов и ситуаций;

системы, основанные на прецедентах — базы знаний, содержащие описания конкретных ситуаций (прецедентов) - в них допускается нечеткий поиск, они применяются для распространения знаний и в системах контекстной помощи;

информационные хранилища - это предметно-ориентированное, интегрированное, привязанное ко времени, неизменяемое собрание данных, применяемых для поддержки процессов принятия управленческих решений (СППР) (технологии извлечения знаний из хранилищ данных основаны на методах статистического анализа и моделирования, ориентированных на поиск моделей и отношений, скрытых в совокупности данных)

Адаптивные системы (поддерживаемые ими проблемные области постоянно развиваются, системы, приспосабливающиеся к изменению данных, поступающих из внешней среды)

CASE-технологии предполагают разработку информационной системы на основе сформулированных требований;

инструментальные средства компонентного (сборочного) проектирования информационных систем (выполняется конфигурирование программ и только в редких случаях - их переработка).

Этапы создания ИИС: Этап идентификации Связан, с осмыслением тех задач, которые предстоит решить будущей ЭС, и формированием требований к ней. Результатом этапа является ответ на вопрос, что надо сделать и какие ресурсы необходимо задействовать. Идентификация задачи заключается в составлении неформального описания, в котором указываются: Общие характеристики задачи; Подзадачи, выделяемые внутри данной задачи; Ключевые понятия (объекты), их входные (выходные) данные; Предположительный вид решения; Знания, относящиеся к решаемой задаче. Этап концептуализации На данном этапе выполняются: Содержательный анализ проблемной области; Выявление используемых понятий и их взаимосвязи; Определение методов решения задач. Этап завершается созданием модели предметной области, включающей основные концепты и отношения. На этапе концептуализации определяются следующие особенности задачи: Типы доступных данных; Исходные и выводимые данные; Подзадачи общей задачи; Используемые стратегии и гипотезы; Виды взаимосвязей между объектами ПО; Типы используемых отношений (иерархия, причина — следствие, часть — целое и т.п.); Процессы, используемые в ходе решения; Состав знаний, используемых при решении задачи, для обоснования решений; Типы ограничений, накладываемых на процессы, используемые в ходе решения; Этап формализации Определяются: состав средств и способы представления декларативных и процедурных знаний; осуществляется представление знаний; формируется описание решения задачи ЭС на предложенном (инженером по знаниям) формальном языке. Выход - описание того, как рассматриваемая задача может быть представлена в выбранном или разработанном формализме (способ представления, манипулирования и интерпретации знаний). Этап выполнения Создание одного или нескольких прототипов ЭС, решающих требуемые задачи. Затем на данном этапе по результатам тестирования и опытной эксплуатации создается конечный продукт. Этап тестирования производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом. Этап опытной эксплуатации. Проверяется пригодность ЭС для конечного пользователя. Пригодность ЭС для пользователя определяется в основном удобством работы с ней и ее полезностью.

2. Представление знаний в ИИС.

Данные - информация фактического характера, описывающей объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними (структурированными данными). Знания представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем: -поместить знания в программу, написанную на обычном языке программирования (здесь проблема пополнения знаний может стать неразрешимой); -базируется на концепции баз данных и заключается в вынесении знаний в отдельную категорию (БЗ легко пополняется и модифицируется).

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.); -знания, описанные средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил, семантическая сеть, иерархия фреймов и т.п.); -представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки; -базы знаний на машинных носителях информации.

По природе знания можно разделить на: декларативные - 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 - это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.

Классификация знаний (по Лаврову): фактографические или фактуальные - это количественные и качественные характеристики конкретных объектов;

процедурные или алгоритмические знания – это уже известные людям методы решения задач, алгоритмы, программы; конструктивные знания – знания о структуре объектов, о взаимодействии их частей; понятийные или концептуальные знания – это набор понятий из некоторой области знаний, их свойства и взаимосвязи.Для построения БЗ традиционные средства, основанные на численном представлении данных - неэффективны. Для этих целей используются специальные языки представления знаний, основанные на их символьном представлении. Уровни представления знаний: внешнее представление – знания в том виде, в котором их видит пользователь;внутреннее представление – знание в том виде, в котором они хранятся в системе;смысловое (модельное) представление – знания в том виде, в каком пользователь может их себе представить при работе с системой.