Лекция №2 Системы с интеллектуальным интерфейсом

1. Интеллектуальные БД отличаются от обычных БД возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а вводиться из имеющихся БД.

Пример: Вывести список товаров, цена которых выше среднеотраслевой. Вывести список товаров-заменителей некоторой продукции. Вывести список потенциальных покупателей некоторых товаров.

Во всех этих типах запросов требуется осуществить поиск по условию, которое должно быть доопределено в ходе решения задачи.

2. Естественный языковой интерфейс. Предполагает трансляцию(перевод) естественной языковой конструкции на внутри машинный уровень представления записей. Для этого необходимо решить задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа, и синтеза высказываний на естественном языке.

Морфологический анализ предполагает распознавание проверки и правильности написания слов по словарям, синтаксический контроль, разложение входных сообщений на отдельные элементы с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявление недостающих частей.

Семантический анализ – установление смысловой нагрузки синтаксических конструкций.

Синтез высказываний решает обратную задачу преобразования внутри машинного представления знаний, в естественно языковое.

Естественный языковой интерфейс используется в следующих областях:

1. Доступ к интеллектуальным БД.

2. Контекстный поиск документальной текстовой информации.

3. Голосовой ввод команд в системах управления.

4. Система машинного перевода.

3. Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой информации.

Интеллектуальные гипертекстовые системы отличаются возможностью более сложной семантической(по смыслу) организации ключевых слов, которая отражает различные смысловые отношения между терминами. Таким образом, механизм поиска работает, прежде всего, с базой ключевых слов, а уже затем непосредственно с текстом.

4. Система контекстной помощи

Можно рассматривать, как частный случай гипертекстовых и естественных языковых систем. В отличие от обычных систем помощи, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему или ситуацию, а система с помощью дополнительных диалогов ее конкретизирует и сама осуществляет поиск необходимых рекомендаций. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний(Knowledge Publishing) и создаются, как приложение к системам документации. Например: по технической документации и эксплуатации товаров.

5. Системы когнитивной графики

Позволяет осуществлять интерфейс пользователя с ИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящим событием.

Экспертные системы(эс)

Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее может быть неизвестен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений(правил принятий решений) и с базой знаний. При этом решение задачи предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

Экспертные системы являются инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять следующие роли:

1. Консультант для не опытных и не профессиональных пользователей в предметной области.

2. Ассистента в связи с необходимости анализа эксперта для различных вариантов принятий решений.

3. Партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний и смежных областей деятельности.

В основе стратегии интеллектуальных технологий лежит понятие парадигмы – концептуальное представление на суть проблемы или задачи и принципы ее решения. Парадигма ЭС предполагает следующие объекты, а так же этапы разработки и функционирования ИС:

1. Формализация знаний – преобразование экспертом проблемного знания в форму, предписанную выбранной моделью представления знаний.

2. Формирование базы знаний(БЗ) – вложение формализованных знаний в программную систему.

3. Дедукция – решение задачи логического вывода на основе БЗ.