Sistem informatic inteligent
Intelligent Information System (IIS) - un set de instrumente software, lingvistice și logico-matematice pentru implementarea sarcinii principale - pentru a sprijini activitățile umane și a căuta informații într-un mod avansat de dialog în limbaj natural. [1]
IIS sunt un fel de sistem intelectual , precum și unul dintre tipurile de sisteme informaționale .
Clasificarea IIS
IIS poate fi plasat pe orice site unde utilizatorul pune întrebări sistemului în limbaj natural (dacă este un sistem întrebări-răspuns) sau, răspunzând la întrebările sistemului, găsește informațiile necesare (dacă este un sistem expert). Dar, de regulă, ES pe Internet efectuează funcții de publicitate și informare (banere interactive), iar sistemele serioase (cum ar fi, de exemplu, ES de diagnosticare a echipamentelor) sunt utilizate local, deoarece îndeplinesc sarcini specifice specifice.
Motoarele de căutare inteligente se deosebesc de interlocutorii virtuali prin faptul că sunt mai degrabă fără chip și, ca răspuns la o întrebare, oferă un extras din surse de cunoștințe (uneori destul de mari), iar interlocutorii au un „caracter”, o modalitate specială de comunicare (pot folosește argo , blasfemie ), iar răspunsurile lor ar trebui să fie cât mai concise posibil (uneori chiar doar sub formă de emoticoane, dacă se potrivește contextului).
Pentru dezvoltarea IIS, au fost folosite anterior limbaje logice ( Prolog , Lisp etc.), iar acum sunt folosite diverse limbaje procedurale . Software-ul logic și matematic este dezvoltat atât pentru modulele sistemelor în sine, cât și pentru alăturarea acestor module. Cu toate acestea, astăzi nu există un sistem logico-matematic universal care să poată satisface nevoile oricărui dezvoltator IMS, așa că trebuie fie să combinați experiența acumulată, fie să dezvoltați singur logica sistemului. În domeniul lingvisticii, există și multe probleme, de exemplu, pentru a asigura funcționarea sistemului în modul de dialog cu utilizatorul în limbaj natural, este necesar să se pună algoritmi de formalizare a limbajului natural în sistem și această sarcină. s-a dovedit a fi mult mai dificil decât se aștepta în zorii dezvoltării sistemelor inteligente. O altă problemă este variabilitatea constantă a limbajului, care trebuie neapărat să se reflecte în sistemele de inteligență artificială.
Asigurarea funcționării IIS
- Matematic
- Lingvistic
- informativ
- Semantic
- Software
- Tehnic
- Tehnologic
- personal
Clasificarea sarcinilor rezolvate de IIS
- Interpretarea datelor . Aceasta este una dintre sarcinile tradiționale pentru sistemele expert. Interpretarea se referă la procesul de determinare a semnificației datelor, ale căror rezultate trebuie să fie consecvente și corecte. De obicei, se oferă o analiză multivariată a datelor.
- Diagnosticare . Diagnosticarea se referă la procesul de relaţionare a unui obiect cu o anumită clasă de obiecte şi/sau de detectare a unei defecţiuni într-un anumit sistem. O defecțiune este o abatere de la normă. O astfel de interpretare ne permite să luăm în considerare, dintr-un punct de vedere teoretic unificat, defecțiunile echipamentelor în sistemele tehnice, bolile organismelor vii și tot felul de anomalii naturale. O specificitate importantă aici este necesitatea de a înțelege structura funcțională („anatomia”) a sistemului de diagnostic.
- Monitorizare . Sarcina principală a monitorizării este interpretarea continuă a datelor în timp real și semnalizarea ieșirii anumitor parametri dincolo de limitele admise. Principalele probleme sunt „sărirea” unei situații alarmante și sarcina inversă a unei alarme „false”. Complexitatea acestor probleme constă în estomparea simptomelor situațiilor de anxietate și necesitatea de a lua în considerare contextul temporal.
- Design . Proiectarea constă în pregătirea specificațiilor pentru crearea de „obiecte” cu proprietăți predeterminate. Caietul de sarcini este înțeles ca întregul set de documente necesare - un desen, o notă explicativă etc. Principalele probleme aici sunt obținerea unei descrieri structurale clare a cunoștințelor despre obiect și problema „urmei”. Pentru a organiza designul eficient și, într-o măsură și mai mare, reproiectarea, este necesar să se formeze nu numai deciziile de proiectare în sine, ci și motivele adoptării lor. Astfel, în problemele de proiectare, două procese principale sunt strâns legate, efectuate în cadrul ES corespondent: procesul de derivare a unei soluții și procesul de explicare.
- Prognoza . Prognoza vă permite să preziceți consecințele anumitor evenimente sau fenomene pe baza analizei datelor disponibile. Sistemele predictive deduc în mod logic consecințe probabile din situații date. Într-un sistem predictiv, se utilizează de obicei un model dinamic parametric, în care valorile parametrilor sunt „adaptate” la o situație dată. Consecințele derivate din acest model formează baza pentru previziuni cu estimări probabilistice.
- Planificarea . Planificarea este înțeleasă ca găsirea de planuri de acțiune legate de obiecte capabile să îndeplinească anumite funcții. În astfel de ES se folosesc modele comportamentale ale obiectelor reale pentru a deduce logic consecințele activității planificate.
- Antrenamentul . Învățarea se referă la utilizarea unui computer pentru a preda o disciplină sau o materie. Sistemele de antrenament diagnosticează erorile în studiul oricărei discipline cu ajutorul calculatorului și sugerează soluțiile potrivite. Ei acumulează cunoștințe despre „elevul” ipotetic și greșelile sale caracteristice, apoi în muncă sunt capabili să diagnosticheze slăbiciunile cunoștințelor cursanților și să găsească mijloace adecvate pentru a le elimina. În plus, ei plănuiesc actul de comunicare cu studentul în funcție de succesul studentului pentru a transfera cunoștințe.
Rețelele neuronale nu sunt programate în sensul obișnuit al cuvântului, sunt antrenate. Abilitatea de a învăța este unul dintre principalele avantaje ale rețelelor neuronale față de algoritmii tradiționali. Din punct de vedere tehnic, învățarea înseamnă găsirea coeficienților conexiunilor dintre neuroni. În procesul de învățare, rețeaua neuronală este capabilă să identifice relații complexe între intrări și ieșiri, precum și să efectueze generalizări. Aceasta înseamnă că, în cazul unui antrenament de succes, rețeaua va putea returna rezultatul corect pe baza datelor care lipseau din setul de antrenament.
- Management . Managementul este înțeles ca o funcție a unui sistem organizat care susține un anumit mod de activitate. Un astfel de tip de ES controlează comportamentul sistemelor complexe în conformitate cu specificațiile date.
- Suport de decizie . Suportul decizional este un set de proceduri care furnizează decidentului informațiile și recomandările necesare pentru a facilita procesul de luare a deciziilor. Aceste ES ajută specialiștii să aleagă și/sau să formeze alternativa necesară dintre numeroasele opțiuni atunci când iau decizii responsabile.
În cazul general, toate sistemele bazate pe cunoștințe pot fi împărțite în sisteme care rezolvă probleme de analiză și sisteme care rezolvă probleme de sinteză. Principala diferență dintre problemele de analiză și problemele de sinteză este că, dacă în problemele de analiză setul de soluții poate fi enumerat și inclus în sistem, atunci în problemele de sinteză setul de soluții este potențial nelimitat și este construit din soluții de componente sau subprobleme. . Obiectivele analizei sunt: interpretarea datelor, diagnosticare, suport decizional; sarcinile de sinteză includ proiectare, planificare și control. Combinate: instruire, monitorizare, prognoză.
Sisteme inteligente de control automat
În condiții de informații incomplete sau neclare, influențe externe care nu pot fi determinate și un mediu de operare necunoscut, se creează sisteme cu abordări netradiționale ale managementului. Ei folosesc metode și tehnologii ale inteligenței artificiale. Există 4 tehnologii intelectuale de bază:
- Tehnologia sistemelor expert.
- Tehnologie cu logica fuzzy.
- Tehnologia structurilor rețelelor neuronale cu formă implicită.
- Tehnologia memoriei asociative.
Principii de organizare a sistemelor inteligente de control automat:
- Prezența unei interacțiuni informaționale apropiate a sistemului cu lumea reală prin canalele de comunicare informațională.
- Prezența unei schimbări probabile a influențelor externe din lumea reală și comportamentul sistemului în acest caz.
- Structura ierarhică pe mai multe niveluri conform principiului: creșterea inteligenței și reducerea cerințelor de acuratețe pe măsură ce rangul ierarhiei crește.
- Când se rupe legăturile cu nivelurile superioare, este obligatorie menținerea capacității de lucru.
- Creșterea inteligenței și îmbunătățirea comportamentului sistemului. [2]
Vezi și
Literatură
- Lyubarsky Yu. Ya. Sisteme informatice inteligente. - M., Nauka , 1990. - ISBN 5-02-014102-X . - Seria: Probleme ale inteligenței artificiale. - 232 p.
Link -uri
Note
- ↑ Trofimova L.A., Trofimov V.V. Management de cunoștințe. Manual - Sankt Petersburg: Editura Universității de Stat de Economie din Sankt Petersburg. 2012. - 77p. [p.52]
- ↑ Manual / M. M. Savin, V. S. Elsukov, O. N. Pyatina; ed. V. I. Lachin. - Rostov n/D: Phoenix, 2007. - 469 p. - Cu. 421-422