Интеллектуальные информационные системы

Глава 1. Классификация  интеллектуальных  информационных систем 

1.1. Особенности и  признаки  интеллектуальности  информационных систем 

      Любая информационная система  (ИС) выполняет  следующие функции:  воспринимает вводимые пользователем информационные запросы и необходимые исходные данные, 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.

      Знание  имеет двоякую природу: фактуальную и операционную.

• Фактуальное знание - это осмысленные и понятые данные. Данные сами по себе - это специально организованные знаки на каком-либо носителе.
• Операционное знание - это те общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них  информацию. Информация по сути - это новое и полезное знание для решения каких-либо задач.

      Часто фактуальное знание называют экстенсиональным (детализированным), а операционное знание - интенсиональным (обобщенным).

      Процесс извлечения информации из данных сводится к адекватному соединению операционного  и фактуального знаний и в различных  типах ИС выполняется по-разному. Самый простой путь их соединения заключается в рамках  одной  прикладной программы: 

      Программа = Алгоритм (Правила преобразования данных +

                                       Управляющая структура) + Структура  данных

      Таким образом, операционное знание (алгоритм) и фактуальное знание (структура  данных) неотделимы друг от друга. Однако, если в ходе эксплуатации ИС выяснится потребность в модификации одного из двух компонентов программы, то возникнет необходимость ее переписывания. Это объясняется тем, что полным знанием проблемной области обладает только разработчик ИС, а программа служит “недумающим исполнителем” знания разработчика. Конечный же пользователь вследствие процедурности и машинной ориентированности представления знаний понимает лишь внешнюю сторону процесса обработки данных и никак не  может на него влиять.

      Следствием  перечисленных недостатков является плохая жизнеспособность ИС или неадаптивность к  изменениям информационных потребностей. Кроме того, в силу детерминированности алгоритмов решаемых задач ИС не способна к формированию  у  пользователя  знания о действиях в не полностью определенных ситуациях.   

      В системах, основанных на обработке  баз данных (СБД - Data Base Systems), происходит отделение фактуального и операционного  знаний друг от друга. Первое организуется в виде базы данных, второе - в виде программ. Причем программа может автоматически генерироваться по запросу пользователя (например, реализация SQL или QBE запросов). В качестве посредника между программой и базой данных выступает программный инструмент доступа к данным - система управления базой данных (СУБД): 

      СБД = Программа <=> СУБД <=> База данных 

      Концепция независимости программ от данных позволяет  повысить гибкость ИС по выполнению произвольных информационных запросов. Однако, эта  гибкость в силу процедурности представления  операционного знания имеет четко  определенные границы. Для формулирования информационного запроса пользователь должен ясно представлять себе структуру базы данных и до определенной степени алгоритм решения задачи. Следовательно, пользователь должен достаточно хорошо разбираться в проблемной области, в логической структуре базы данных и алгоритме программы. Концептуальная схема базы данных выступает в основном только в роли промежуточного звена в процессе отображения логической структуры данных на структуру данных прикладной программы.

      Общие недостатки традиционных информационных систем, к которым относятся системы первых двух типов, заключаются в слабой  адаптивности  к  изменениям  в предметной области и информационным потребностям пользователей, в невозможности решать плохо формализуемые задачи, с которыми управленческие работники постоянно имеют дело. Перечисленные недостатки устраняются в интеллектуальных информационных системах (ИИС).

      Анализ  структуры программы показывает возможность выделения из программы  операционного знания (правил преобразования данных) в так называемую базу знаний, которая в декларативной форме хранит общие для различных задач единицы знаний. При этом управляющая структура приобретает характер универсального механизма решения задач (механизма вывода), который связывает единицы знаний в исполняемые цепочки (генерируемые алгоритмы) в зависимости от конкретной постановки задачи (сформулированной в запросе цели и исходных условий). Такие ИС становятся системами, основанными на обработке  знаний  (СБЗ - Knowledge Base (Based) Systems): 

СБЗ = База знаний <=> Управляющая структура <=> База данных

    (Механизм     вывода) 
 

      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, в частности, возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИС на языке, максимально приближенном к естественному.

      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.

      Способность к  самообучению - это возможность автоматического извлечения знаний  для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций.

      В различных ИИС  перечисленные  признаки интеллектуальности развиты в неодинаковой степени и редко, когда все четыре признака реализуются одновременно. Условно каждому из признаков интеллектуальности соответствует свой класс ИИС (рис. 1.1):

• Системы с интеллектуальным интерфейсом;
• Экспертные системы;
• Самообучающиеся системы;

Рис. 1.1. Классификация ИИС 
 

1.2. Системы с интеллектуальным  интерфейсом

      Интеллектуальные  базы  данных отличаются от обычных баз данных возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся  в  базе данных. Примерами таких запросов могут быть следующие:

- “Вывести  список товаров, цена которых  выше среднеотраслевой”,

- “Вывести  список товаров-заменителей некоторой  продукции”,

- “Вывести  список потенциальных покупателей  некоторого товара” и т.д.

      Для выполнения первого типа запроса  необходимо сначала проведение статистического  расчета среднеотраслевой цены по всей базе данных, а уже после этого  собственно отбор данных. Для выполнения второго типа запроса необходимо вывести значения характерных признаков объекта, а затем поиск по ним аналогичных объектов.  Для третьего типа запроса требуется сначала определить список посредников-продавцов, выполняющих продажу данного товара, а затем провести поиск связанных с  ними покупателей.

      Во  всех перечисленных типах запросов требуется осуществить поиск  по условию, которое должно быть доопределено в ходе решения задачи. Интеллектуальная система без помощи пользователя по структуре базы данных сама  строит путь доступа к файлам данных.   Формулирование запроса осуществляется в диалоге с пользователем, последовательность шагов которого выполняется в максимально удобной для пользователя  форме. Запрос к базе данных может формулироваться и с помощью естественно-языкового интерфейса.

      Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать  задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний  на  естественном языке. Так, морфологический анализ предполагает распознавание и проверку правильности написания слов по словарям,  синтаксический контроль -  разложение входных сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия  грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей и,  наконец,  семантический анализ - установление смысловой правильности синтаксических  конструкций. Синтез высказываний решает обратную задачу преобразования внутреннего представления информации в естественно-языковое.

      Естественно-языковый интерфейс используется для:

• доступа к интеллектуальным базам данных;
• контекстного поиска документальной текстовой информации;
• голосового ввода команд в системах управления;
• машинного перевода  c иностранных языков.

      Гипертекстовые  системы предназначены для реализации  поиска  по ключевым словам в базах текстовой информации. Интеллектуальные гипертекстовые системы отличаются  возможностью  более сложной семантической организации ключевых слов, которая отражает различные смысловые отношения терминов. Таким образом, механизм поиска работает прежде всего с  базой  знаний  ключевых  слов,  а уже затем непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное распространяется и  на  поиск мультимедийной информации, включающей помимо текстовой и цифровой информации графические, аудио и видео- образы.

      Системы контекстной помощи можно рассматривать,  как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых систем. В отличие от обычных систем помощи, навязывающих пользователю схему поиска требуемой информации, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию), а система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и сама выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний (Knowledge Publishing) и создаются как приложение к системам документации (например, технической документации по эксплуатации товаров).

      Системы когнитивной графики  позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами.  Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой  ситуации. Например, состояние сложного управляемого объекта отображается в виде человеческого лица, на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации. 

      Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных  системах на основе использования принципов  виртуальной реальности, когда графические  образы моделируют ситуации, в которых  обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия. 
 
 
 

1.3. Экспертные системы

      Назначение  экспертных систем  заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным  данным  в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение  задач предполагается осуществлять в условиях неполноты,  недостоверности,  многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

      Экспертная  система является инструментом, усиливающим  интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять следующие роли:

• консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;
• ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия  решений;
• партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности.

      Экспертные  системы используются во многих областях, среди которых лидирует сегмент  приложений в бизнесе (рис. 1.2) [ 21 ].  

Рис. 1.2. Области применения экспертных систем  

     Архитектура экспертной системы (рис.1.3) включает в себя два основных компонента: базу знаний (хранилище единиц знаний) и программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений (решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса. Причем центральным компонентом экспертной системы является база знаний, которая выступает по отношению к другим компонентам как содержательная подсистема, составляющая основную ценность. “Know-how” базы знаний хорошей экспертной системы оценивается в сотни тысяч долларов, в то время как программный инструментарий - в тысячи или десятки тысяч долларов.