Понятие интеллектуальной системы
Лекция 9. Интеллектуальные технологии в экономике
1.Понятие интеллектуальной системы.
2.Базы знаний, модели знаний.
3.Экспертные системы: структура и классификация.
Одно из актуальных направлений ИТ – интеллектуализация ИТ. Это значит, что пользователь, применяя компьютерные технологии, сможет не только получать сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и знания профессионала.
Интеллектуальные системы позволят тиражировать профессиональный опыт и используются для решения сложных интеллектуальных, научных, производственных, экономических задач.
Термин искусственный интеллект предложен в 1956 г. учеными в Стандфордском университете США.
Он стал самостоятельной отраслью науки «Кибернетика» и разделился на 2 основных направления:
- нейрокибернетика (бионическое)
- кибернетика черного ящика (программно-прагматическое)
Нейрокибернетика – ставит своей целью воспроизвести структуру мыслящего устройства по аналогии человеческого мозга.
Ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Результатом исследований в данном направлении явились компьютеры 6 поколения – нейрокомпьютеры – их основная область применения – распознавание образов.
3 подхода к созданию нейросетей:
- аппаратный
- программный
- гибридный (комбинация первых двух)
В основу кибернетики «Черного ящика» лег принцип противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено «Мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как и человеческий мозг.
Это направление было ориентировано на поиске алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров. Были созданы и опробованы различные подходы.
· 50 гг – модель лабиринтского поиска (представление задачи в виде графа, отражающего пространство состояний).
· 60 гг – эвристическое программирование (разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных правил (эвристик)).
· 60 – 70 гг – методы математической логики, позволяющие доказывать теоремы, появился язык Пролог.
· 80 гг – появление экспертных систем – систем базирующихся на знаниях.
В России
· 1954 г в МГУ под руководством профессора Ляпунова А.А сформировалось направление «Автоматы и мышление» (физиология, лингвистика, психология, математика).
· 60 гг –алгоритм «Кора» (М.Бонгард), моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов.
· 64 г – создается программа, автоматически доказывающая теоремы.
· 65 – 80 гг – получает развитие наука – ситуационное управление (основоположник Д.А.Поспелов). Разработаны специальные модели представления ситуаций – представления знаний.
· 88 г – создается Ассоциация искусственного интеллекта под руководством Поспелова (> 300 исследований). Крупнейшие центры Москва, С – Петербург, Переславль, Залесский, Новосибирск.
Искусственный интеллект – составляющая часть кибернетики, цель которого разработка аппаратно – программных средств, позволяющих пользователю непрограммисту ставить и решать интеллектуальные задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественном языке.
Это программная система, имитирующая на ПК мышление человека.
Основными направлениями развития искусственного интеллекта являются:
- представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
- разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод
- распознавание образов
- новые архитектуры компьютеров (нейрокомпьютерные)
- интеллектуальные роботы
- обучение и самообучение
- игры творчество (шахматы, шашки)
 |
Рис. 1. Классификация интеллектуальных систем
Экспертные системы – сложные программные комплексы, аккумулирующие знания в конкретных предметных областях с целью их тиражирования и получения новых знаний.
Интеллектуальные пакеты прикладных программ- инструментальные пакеты прикладных программ, являющиеся упрощенным прототипом экспертных систем, дающие возможность пользователю решать прикладные задачи по их описаниям и исходным данным без программирования под задачу, а автоматически с помощью механизма логических выводов.
Нейросистемы- основаны на применении технологии нейронных сетей. Нейронная сеть- это самообучающаяся интеллектуальная система, которая по примерам реальной практики строит ассоциативную сеть понятий (нейронов), для параллельного поиска на ней решений. Нейронные сети могут быть реализованы на программном и аппаратном уровне. На аппаратном уровне- в виде нейрокомпьютеров с ассоциативной памятью.
Робототехнические системы- системы, которые не только воспринимают информацию из окружающего мира, но и вырабатывают на ее основе определенные оценочные выводы и в соответствии с ними вносят изменения в окружающую среду.
Системы распознавания образов- основаны на решении задач преобразования большого количества сенсорных данных по наблюдаемой проблемной ситуации и их оценке.
Игровые системы- ориентированы на создание сложных интеллектуальных игр шахматы, игры в кибергпространстве и др.
Системы общения- программные средства обработки текстов, машинный перевод, автоответчики, оранжировщики музыки
Технологии Business Intelegence (BI)- технологии бизнес-интеллект в широком смысле определяют:
· процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки и принятия оптимальных и неформальных решений;
· информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям;
· знания о бизнесе, полученные в результате углубленного анализа данных и консолидированной информации.
Современные BI-продукты включают BI-инструменты и BI-приложения.