Реферат

По  дисциплине: «Информационные технологии в экономике»

Тема: «Введение в интеллектуальные информационные системы искусственного интеллекта» 
 
 
 

      Выполнила:

      Студентка 2 курса 

      Группы  ЭУ-29-С(И)

      Загайнова Наталья Юрьевна

      Проверил:

      Зорин О.А. 
 
 
 
 
 
 
 

г.Пермь 2011г

 

Содержание 

 

       Введение

"Системы  искусственного интеллекта  позволяют с успехом  решать сложнейшие  проблемы, которых  до создания этих  систем  не возникало"

/Из  компьютерного фольклора/ 

      При современном уровне развития науки  и техники все большее распространение получают информационные системы с элементами искусственного интеллекта на производстве, в быту, военной технике, а также там, где присутствие человека невозможно. Их особенностью является наличие в самой системе подсистем анализа и контроля состояния, как самой системы управления, так и состояния объекта управления с целью своевременного принятия решения и реагирования на внешние воздействия и изменения в самой системе.

      Системы автоматического контроля и управления должны обеспечить требуемую точность регулирования и устойчивость работы в широком диапазоне изменения параметров.

      Целями  интеллектуальных информационных технологий являются, во-первых, расширение круга  задач, решаемых с помощью компьютеров, особенно в слабоструктурированных предметных областях, и во-вторых, повышение уровня интеллектуальной информационной поддержки современного специалиста.

      Интеллектуальная  информационная система (ИИС, англ. intelligent system) — разновидность интеллектуальной системы, один из видов информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанной на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека, например возможность поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

 

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.

      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. Этот недостаток устраняются в интеллектуальных информационных системах .

      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.

Классификация ИИС

 

      1. Экспертные системы

      - Собственно экспертные системы (ЭС)

      - Интерактивные баннеры (web + ЭС)

      2. Вопросно-ответные системы (в некоторых источниках «системы общения»)

      - Интеллектуальные поисковики (например, система Старт)

      - Виртуальные собеседники

      - Виртуальные цифровые помощники 

      ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьезные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи.

      Интеллектуальные  поисковики отличаются от виртуальных  собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту). 

      Для разработки ИИС раньше использовались логические языки (Пролог, Лисп и т. д.), а сейчас используются различные  процедурные языки. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для состыковки этих модулей. Однако на сегодняшний день не существует универсальной логико-математической системы, которая могла бы удовлетворить потребности любого разработчика ИИС, поэтому приходится либо комбинировать накопленный опыт, либо разрабатывать логику системы самостоятельно. В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмы формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда более сложной, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.

Классификация задач, решаемых ИИС

 

      Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач  для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения  смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

      Диагностика. Под диагностикой понимается процесс  соотношения объекта с некоторым  классом объектов и/или обнаружение  неисправности в некоторой системе. Неисправность — это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы.

      Мониторинг. Основная задача мониторинга — непрерывная  интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы — «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учёта временного контекста.

      Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определёнными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов—чертёж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь — получение чёткого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и в ещё большей степени перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.

      Прогнозирование. Прогнозирование позволяет предсказывать  последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.

      Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.

      Обучение. Под обучением понимается использование  компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний. 

      Нейронные сети не программируются в привычном  смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке. 

      Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.

      Поддержка принятия решений. Поддержка принятия решения — это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающие процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений. 

      В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие  задач анализа от задач синтеза  заключается в том, что если в  задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений компонент или под-проблем. Задачами анализа являются: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление. Комбинированные: обучение, мониторинг, прогнозирование.