Задачи искусственного интеллекта 7 Тест по теме «История развития искусственного интеллекта» 9 (стр. 5 из 24)

Естественно-языковый интерфейс используется для:

- доступа к интеллектуальным базам данных;

- контекстного поиска документальной текстовой информации;.

- голосового ввода команд в системах управления;

- машинного перевода с 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.

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.

Экспертных систем предназначены для решения задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

Многоагентные системы. Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе

Для многоагентных систем характерны следующие особенности:

1. Проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий;

2. Распределенное решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний;

3. Применение множества стратегий работы механизма вывода включений в зависимости от типа решаемой проблемы;

4. Обработка больших массивов данных, содержащихся в базе данных;

5. Использование различных математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей;

6. Способность прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем.

В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики.

Характерными признаками самообучающихся систем являются:

- самообучающиеся системы "с учителем", когда для каждого примера задается в явном виде значение признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классообразующего признака);

- самообучающиеся системы "без учителя", когда по степени близости значений признаков классификации система сама выделяет классы ситуаций.

Индуктивные системы используют обобщение примеров по принципу от частного к общему. Процесс классификации примеров осуществляется следующим образом:

1. Выбирается признак классификации из множества заданны (либо последовательно, либо по какому-либо правилу, например, в соответствии с максимальным числом получаемых подмножеств примеров)

2. По значению выбранного признака множество примеров разбивается на подмножества

3. Выполняется проверка, принадлежит ли каждое образовавшееся подмножество примеров одному подклассу

4. Если какое-то подмножество примеров принадлежит одном подклассу, т.е. у всех примеров подмножества совпадает значение классообразующего признака, то процесс классификации заканчиваете (при этом остальные признаки классификации не рассматриваются)

5. Для подмножеств примеров с несовпадающим значение классообразующего признака процесс классификации продолжаете, начиная с пункта 1. (Каждое подмножество примеров становится классифицируемым множеством).

Нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Каждый процессор такой сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам.

В экспертных системах, основанных на прецедентах (аналогиях), база знаний содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно сами ситуации или прецеденты.

Поиск решения проблемы в экспертных системах основанных на прецедентах сводится к поиску по аналогии (т.е. абдуктивный вывод от частного к частному).

В отличие от интеллектуальной базы данных информационное хранилище представляет собой хранилище извлеченной значимой информации из оперативной базы данных, которое предназначено для оперативного ситуационного анализа данных (реализации OLAP - технологии).

Типичными задачами оперативного ситуационного анализа являются:

- определение профиля потребителей конкретных объектов хранения;

- предсказание изменений объектов хранения во времени;

- анализ зависимостей признаков ситуаций (корреляционный анализ).

Адаптивная информационная система - это информационная система, которая изменяет свою структуру в соответствии с изменением модели проблемной области.

При этом адаптивная информационная система должна:

1. в каждый момент времени адекватно поддерживать организацию бизнес-процессов;

2. проводить адаптацию всякий раз, как возникает потребность в реорганизации бизнес-процессов;

3. реконструкция информационной системы должна проводиться быстро и с минимальными затратами.

Ядром адаптивной информационной системы является постоянно развиваемая модель проблемной области (предприятия), поддерживаемая в специальной базе знаний - репозитории, на основе которого осуществляется генерация или конфигурация программного обеспечения. Таким образом, проектирование и адаптация ИС сводится, прежде всего, к построению модели проблемной области и ее своевременной корректировке.

Так как нет общепринятого определения, четкую единую классификацию интеллектуальных информационных систем дать затруднительно.

Если рассматривать интеллектуальные информационные системы с точки зрения решаемой задачи, то можно выделить системы управления и справочные системы, системы компьютерной лингвистики, системы распознавания, игровые системы и системы создания интеллектуальных информационных систем (рис.2).

При этом системы могут решать не одну, а несколько задач или в процессе решения одной задачи решать и ряд других. Например, при обучении иностранному языку система может решать задачи распознавания речи обучаемого, тестировать, отвечать на вопросы, переводить тексты с одного языка на другой и поддерживать естественно-языковой интерфейс работы.

Рис.2 .Классификация интеллектуальных информационных систем по решаемым задачам

Если классифицировать интеллектуальные информационные системы по критерию «используемые методы», то они делятся на жесткие, мягкие и гибридные (рис.3).

Мягкие вычисления – это сложная компьютерная методология, основанная на нечеткой логике, генетических вычислениях, нейрокомпьютинге и вероятностных вычислениях. Жесткие вычисления – традиционные компьютерные вычисления (не мягкие). Гибридные системы – системы, использующие более чем одну компьютерную технологию (в случае интеллектуальных систем – технологии искусственного интеллекта).

Рис.3. Классификация интеллектуальных информационных систем по методам

Возможны и другие классификации, например, выделяют системы общего назначения и специализированные системы (рис. 4).

Рис. 4. Классификация интеллектуальных систем по назначению

Кроме того, эта схема отражает еще один вариант классификации по методам: системы, использующие методы представления знаний, самоорганизующиеся системы и системы, созданные с помощью эвристического программирования. Также в этой классификации системы генерации музыки отнесены к системам общения.

К интеллектуальным системам общего назначения относятся системы, которые не только исполняют заданные процедуры, но на основе метапроцедур поиска генерируют и исполняют процедуры решения новых конкретных задач.