Интеллектуальные информационные системы

- коммуникативность  , трактуемая как многообразие  доступных всем категориям пользователей способов общения с системой;

- универсальность по отношению к множеству задач, составляющих проблемную область, в пределах задач которой должна функционировать стстема;

- «умение» обучаться на основе приобретаемого опыта и знаний, приспосабливаясь к

изменению условий решения проблемы;

- «умение» перестроиться при изменении принципиальных положений (концепций) предметной (а значит - и проблемной) области.

     Коммуникативные качества ИИС определяются наличием в ее структуре аппаратно-программных  средств, обеспечивающих возможность  любому пользователю системы общаться с ней естественным для него способом. Это означает, что пользователь системы не должен «выбирать выражения», обращаясь к ней с тем или иным заданием, а делать это в привычной и удобной для себя манере. А система должна совершенно точно распознать смысл задания и приступить к его выполнению. Если задание выполнено, то система должна сообщить пользователю, как было получено решение и почему оно является именно таким. Коммуникативные функции реализуются в виде уточняющего диалога. Для того, чтобы диалог был возможен при выборе пользователем того или иного способа общения с системой (речевое обращение, запрос в виде текста, графический образ), в ее составе должны быть соответствующие аппаратные и программные средства.

     Аппаратные  средства преобразуют аналоговые сигналы  в машинные цифровые коды (при вводе запроса) и цифровые коды в аналоговый сигнал (при выводе ответа). Программные средства осуществляют необходимую обработку информации, представленной в запросе к системе. Обработка запроса, изложенного на естественном языке (ЕЯ-запроса), предусматривает его лингвистический анализ (распознание синтаксической структуры и морфологии текста запроса), семантический анализ ЕЯ-запроса (распознание его смысла), лингвистическую и семантическую интерпретацию запроса в понятиях и терминах внутрисистемного языка описания знаний и описания всевозможных отношений между понятиями. После такого «перевода» запроса на «свой» язык, система решает поставленную в нем задачу. Эту функцию выполняет комплекс программ, реализующий алгоритмы процедур и правил, составляющих процедурную компоненту БЗ системы. Решив поставленную пользователем задачу, система должна представить результаты в том виде, как это было указано в запросе на ее решение: в виде речевого сообщения, текста, схемы, анимации или трехмерного изображения. Для этого необходимо преобразовать результаты решения задачи из представления на внутрисистемном языке в представление на естественном языке, языке графики или анимации. Такие преобразования осуществляются сначала программами семантической интерпретации результатов решения в понятиях и терминах естественного языка, языка графики или языка анимации, а затем программами лингвистического синтеза результатов решения (ответа системы на запрос) на естественном языке пользователя или на языке графики или анимации.

     Универсальность системы («умение» решать любые интеллектуальные задачи того класса, который определяется проблемной областью) обеспечивается наличием в структуре ее базы знаний соответствующей информации. Как уже было отмечено, база знаний системы состоит из декларативных и процедурных знаний. Первая компонента представлена информационной моделью предметной области, к которой относится класс

задач, а вторая - набором логических процедур и правил, необходимых и достаточных  для решения задач данного проблемного класса. Эти две компоненты, будучи информационно согласованными и совместимыми, должны обеспечивать решение любой типовой задачи данного класса. Если условия какой- либо задачи потребуют знаний или процедур, которых нет в базе системы, то факты (знания) и алгоритмы анализа и синтеза, которые в ней имеются, должны позволить получить их и решить задачу.

     Способность системы к обучению и самообучению обеспечивается средствами анализа и обобщения имеющихся знаний и синтеза на этой основе новых знаний. Такие средства могут быть комплексными, то есть программно-аппаратными. Программная компонента ИИС, основанной на правилах, решает задачи анализа и синтеза знаний с помощью логических и вычислительных алгоритмов, реализующих методы правдоподобного вывода, или с применением известных правил решения стереотипных

задач. Аппаратно-программная компонента ИИС, основанной на аналогиях (примерах).

     На  рис.1 представлена обобщенная функциональная структура ИИС в ее принципиальной трактовке. Диалоговые средства (ДС) обеспечивают взаимодействие пользователей с системой и организуют работу других блоков. Функции ДС обеспечиваются БЗ, в которой содержится информация о пользователях ИИС, а также средствами лингвистического анализа (ЛА), лингвистического синтеза (ЛС) и средствами семантической интерпретации (СИ). 

     Обобщённая  функциональная структура ИИС.

Рис. 1 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем.

Любая информационная система (ИС) выполняет  следующие функции:

1. Воспринимает вводимые пользователем информационные запросы и необходимые исходные данные.
2. Обрабатывает введенные и хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и формирует требуемую выходную информацию.

   С точки зрения реализации перечисленных  функций ИС можно рассматривать  как фабрику, производящую информацию, в которой заказом является информационный запрос, сырьем - исходные данные, продуктом - требуемая информация, а инструментом (оборудованием) - знание, с помощью  которого данные преобразуются в  информацию.

   Интеллектуальная  информационная система (ИИС) - это ИС, которая основана на концепции использования  базы знаний для генерации алгоритмов решения экономических задач  различных классов в зависимости  от конкретных информационных потребностей пользователей.

   Для интеллектуальных информационных систем, ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны следующие  признаки:

  -развитые  коммуникативные способности, 

  -умение  решать сложные плохо формализуемые  задачи, 

  -способность  к самообучению, 

   Коммуникативные способности ИИС характеризуют  способ взаимодействия (интерфейса) конечного  пользователя с системой.

   Сложные плохо формализуемые задачи - это  задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения  в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.

3. Модели представления знаний в ИИС, основанных на правилах.

     В интеллектуальных информационных системах (ИИС) информационная модель ПО представлена совокупность двух разновидностей знаний – декларативные и процедурные. Декларативными принято называть знания о свойствах сущностей ПО и об отношениях между ними, а процедурными - знаний о допустимых правилах манипулирования такой информацией. Декларативные знания утверждают факт наличия определенных свойств сущностей, а процедурные знания определяют правила, методы и процедуры, с помощью которых можно осуществлять разнообразный анализ декларируемых знаний и на его основе синтезировать новые знания. К

примеру, применяя к определенной совокупности фактов некую последовательность известных  правил, можно выяснить:

- как  эта совокупность фактов была  получена;

- почему  были получены именно такие  факты;

- в каких  условиях эти факты не имеют  смысла;

- какие  новые виды отношений свойственны  сущностям ПО и их свойствам.

     Центральным вопросом при создании базы знаний ИИС является выбор модели представления  знаний (ПЗ) о свойствах сущностей ПО и отношениях (связях) между ними. Эта модель должна определять не только структуры информации различных уровней, но и обеспечить их максимальную адекватность (соответствие) структуре внутренних операций компьютера и структуре языков программирования, используемых для реализации модели. При этом, безусловно, нельзя оставлять без внимания и такое важное условие как максимальное соответствие модели ПЗ характеру (классу) задач, для решения которых создается система. Многие современные средства (языки) описания абстрактных и конкретных знаний и языки манипулирования такими знаниями ориентированы на создание производящих конструкций (процедур), реализуемых на компьютерах фон-неймановской архитектуры в виде последовательностей элементарных операций арифметики, алгебры исчисления предикатов и логики. Выбор способа построения таких производящих конструкций (процедур) определяет тип модели представления знаний. Представление знаний в такой модели должно быть понятным и однородным (одинаковым для любой категории отображаемых знаний) в конкретной ПО. Однородность представления знаний делает более технологичным управление логическим выводом при анализе и синтезе информации и управление знаниями (приобретение знаний и их оценку). Требование понятности и однородности представления знаний могут в некоторых случаях оказаться противоречивыми. И выход из такой ситуации бывает разным при решении простых или более сложных задач. В простых случаях (относительная однородность объектов ПО и типов связей между ними или относительно узкий класс решаемых задач) приемлемым может оказаться нестрогое («слабое») структурирование знаний. В сложных случаях (разнородность объектов, многообразие связей между ними, широкий класс решаемых задач) необходимо выбрать способ представления знаний, обеспечивающий их строгую («сильную») структуризацию и, если удастся, - модульную организацию модели представление знаний.

     В современных ИИС применяются  четыре типа моделей представления  знаний:

- продукционная  модель;

- формально-логическая  модель;

- фреймовая модель;

- семантико-сетевая  модель. 
 
 
 
 
 
 

Заключение.

     Таким образом, интеллектуальная информационная система - это компьютерная модель интеллектуальных возможностей человека в целенаправленном поиске, анализе и синтезе текущей информации об окружающей действительности для получения о ней новых знаний и решения на этой основе различных жизненно важных задач.

   Интеллектуальная  информационная система (ИИС) - это ИС, которая основана на концепции использования  базы знаний для генерации алгоритмов решения экономических задач  различных классов в зависимости  от конкретных информационных потребностей пользователей.

   Чаще  всего интеллектуальные системы  применяют для решения задач, основная сложность которых связана  с использованием слабо-формализованных  знаний специалистов – практиков  и где смысловая или логическая обработка информации преобладает  над вычислительной. Например, понимание  естественного языка, принятия решений  в сложной ситуации, управление диспетчерским  пультами. Системы, ядром которых  является база знаний или модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого  уровня, приближенном к собственному, называют интеллектуальными. Такой  язык сверхвысокого уровня называют языком представления знаний.

   Перспективным путём совершенствования и дальнейшего  развития экспертных систем является создание инструментальных средств, базирующихся на совместном использовании различных  моделей представления знаний: продукционных, семантических, фреймов и логических моделей. Все эти модели являются математическим средством построения перспективных интеллектуальных автоматизированных систем обработки информации и управления. 
 
 

     Список  используемой литературы:

1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. Уч.- М.: Финансы и статистика, 2004.- 424 с.
2. Арсеньев С. Н., Шелобов С. И., Давыдова Т.Ю. «Принятие решений. Интегрированные информационные системы». Учебное пособие для ВУЗов. М.:Юнити-Дана, 2003.-270 с.
3. Джексон П. Введение в экспертные системы/ Учебное пособие - М.: «Вильямс», 2001 – 624с.
4. Леденева Т.М., Подвольный С.Л. Системы искусственного интеллекта и принятия решений: учебное пособие; Уфа: УГАТУ, 2005. – 246 с.
5. Поспелов Г. С. «Искусственный интеллект. Новые информационные технологии» - М.: «Наука 2006г.»
6. Системы управления базами данных и знаний. Справ. Изд./А.Н. Наумов, А.М. Вендров, В.К. Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. – Финансы и статистика, 2001.