Классификация интеллектуальных информационных систем

    Классификация интеллектуальных информационных систем

    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 сте-пенью проявления.

    Средства  ИИ могут использоваться для реализации различных функций, выполняемых ИИС. На рисунке приведена классификация ИИС, признаками которой являются следующие интел-лектуальные функции:

    коммуникативные способности - способ взаимодействия конечного  пользователя с системой;

    решение сложных плохо формализуемых задач, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределеннос-тью и динамичностью исходных данных и знаний;

    способность к самообучению - умение системы  автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач;

    адаптивность - способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями  области знаний. 

    Искусственный интеллект в информационных системах

    Искусственный интеллект (ИИ) как наука существует около полувека. Первой интеллектуальной системой считается программа "Логик-Теоретик", предназначенная для доказательства теорем и исчисления высказываний. Ее работа впервые была продемонстрирована 9 августа 1956 г. В создании программы участвовали такие известные ученые, как А. Ньюэлл, А. Тьюринг, К. Шеннон, Дж. Лоу, Г. Саймон и др. За прошедшее с тех пор время в области ИИ разработано великое множество компьютерных систем, которые принято называть интеллектуальными. Области их применения охватывают практически все сферы человеческой деятельности, связанные с обработкой информации.

    Центральные задачи ИИ состоят в том, что бы сделать компьютеры более полезными  и чтобы понять принципы, лежащие  в основе интеллекта. В связи с  этим ученым и инженерам, специализирующимся в вычислительной технике, необходимо знать, каким образом ИИ может помочь им в разрешение трудных проблем.

    Существует  множество областей применения ИИ: доказательства теорем; игры; распознавание  образов; принятие решений; адаптивное программирование; сочинение машинной музыки; обработка данных на естественном языке; обучающиеся сети (нейро-сети); вербальные концептуальные обучения.

    На  сегодняшний день не существует единого  определения, которое однозначно описывает  эту научную область. Среди многих точек зрения на нее доминируют следующие три.

    Согласно  первой исследования в области ИИ относятся к фундаментальным, в  процессе которых разрабатываются  новые модели и методы решения  задач, традиционно считавшихся  интеллектуальными, не поддававшихся ранее формализации и автоматизации.

    Согласно  второй точке зрения это направление  связано с новыми идеями решения  задач на ЭВМ, с разработкой новых  технологий программирования и с  переходом к компьютерам не фон-неймановской архитектуры.

    Третья  точка зрения, наиболее прагматическая, основана на том, что в результате исследований, проводимых в области  ИИ, появляется множество прикладных систем, способных решать задачи, для  которых ранее создаваемые системы  были непригодны. По последней трактовке ИИ является экспериментальной научной дисциплиной, в которой роль эксперимента заключается в проверке и уточнении интеллектуальных систем, представляющих собой аппаратно-программные информационные комплексы.

    Основные  направления исследований в области  искусственного интеллекта

    Интеллектуальные  информационные системы проникают  во все сферы нашей жизни, поэтому  трудно провести строгую классификацию  направлений, по которым ведутся  активные и многочисленные исследования в области ИИ. Рассмотрим кратко некоторые из них.

    Разработка  интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях

    Это одно из главных направлений ИИ. Основной целью построения таких  систем являются выявление, исследование и применение знаний высококвалифицированных экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике. При построении систем, основанных на знаниях (СОЗ), используются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения тех или иных задач. Это направление преследует цель имитации человеческого искусства анализа неструктурированных и слабоструктурированных проблем. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ), образующих ядро СОЗ. Частным случаем СОЗ являются экспертные системы (ЭС).

    Разработка  естественно-языковых интерфейсов  и машинный перевод

    Проблемы  компьютерной лингвистики и машинного  перевода разрабатываются в ИИ с 1950-х гг. Системы машинного перевода с одного естественного языка на другой обеспечивают быстроту и систематичность доступа к информации, оперативность и единообразие перевода больших потоков, как правило, научно-технических текстов. Системы машинного перевода строятся как интеллектуальные системы, поскольку в их основе лежат БЗ в определенной предметной области и сложные модели, обеспечивающие дополнительную трансляцию "исходный язык оригинала - язык смысла - язык перевода". Они базируются на структурно-логическом подходе, включающем последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Кроме того, в них осуществляется ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных базах данных (БД). Данное направление охватывает также исследования методов и разработку систем, обеспечивающих реализацию процесса общения человека с компьютером на естественном языке (так называемые системы ЕЯ-общения).

    Генерация и распознавание речи

    Системы речевого общения создаются в  целях повышения скорости ввода информации в ЭВМ, разгрузки зрения и рук, а также для реализации речевого общения на значительном расстоянии. В таких системах под текстом понимают фонемный текст (как слышится).

    Обработка визуальной информации

    В этом научном направлении решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. Задача обработки изображений связана с трансформированием графических образов, результатом которого являются новые изображения. В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные другого типа, например в текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а выходными данными являются графические объекты (системы машинной графики).

    Обучение  и самообучение

    Эта актуальная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных. К данному направлению относятся не так давно появившиеся системы добычи данных (Data-mining) и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

    Распознавание образов

    Это одно из самых ранних направлений  ИИ, в котором распознавание объектов осуществляется на основании применения специального математического аппарата, обеспечивающего отнесение объектов к классам, а классы описываются совокупностями определенных значений признаков.

    Игры  и машинное творчество

    Машинное  творчество охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, интеллектуальные системы  для изобретения новых объектов. Создание интеллектуальных компьютерных игр является одним из самых развитых коммерческих направлений в сфере разработки программного обеспечения. Кроме того, компьютерные игры предоставляют мощный арсенал разнообразных средств, используемых для обучения.

    Программное обеспечение систем ИИ

    Инструментальные  средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки  программирования, ориентированные  на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического  программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS 5, KRL, FRL), интегрированные про-граммные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.

    Новые архитектуры компьютеров

    Это направление связано с созданием  компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированных на обработку символьной информации. Известны удачные промышленные решения параллельных и векторных компьютеров, однако в настоящее время они имеют весьма высокую стоимость, а также недостаточную совместимость с сущест-вующими вычислительными средствами.

    Интеллектуальные  роботы

    Создание  интеллектуальных роботов составляет конечную цель робототехники. В настоящее время в основном используются программируемые манипуляторы с жесткой схемой управления, названные роботами первого поколения. Несмотря на очевидные успехи отдельных разработок, эра интеллектуальных автономных роботов пока не наступила. Основными сдерживающими факторами в разработке автономных роботов являются нерешенные проблемы в области интерпретации знаний, машинного зрения, адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.

    Основные  виды и технологии интеллектуальных информационных систем

    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 сте-пенью проявления.

    Средства  ИИ могут использоваться для реализации различных функций, выполняемых  ИИС. На рисунке приведена классификация  ИИС, признаками которой являются следующие  интел-лектуальные функции: коммуникативные способности - способ взаимодействия конечного пользователя с системой; решение сложных плохо формализуемых задач, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределеннос-тью и динамичностью исходных данных и знаний; способность к самообучению - умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач; адаптивность - способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний.