- •Федеральное агентство железнодорожного транспорта
- •Сибирский государственный университет путей сообщения
- •Кафедра «Общая информатика»
- •Перспективные направления развития компьютерных и информационных технологий
- •Краткая рецензия
- •2015 Год
- •Текст в три колонки Перспективы развития информационных технологий
- •Рисунки
Текст в три колонки Перспективы развития информационных технологий
С начала 90-х годов прошлого столетия начинают развиваться новые информационные технологии, основанные на работах в области искусственного интеллекта. Это означает, 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 профессионалов.
Интеллектуальные системы и технологии применяются для тиражирования профессионального опыта и решения сложных научных, производственных и экономических задач, например, анализ инвестиций, планирование рекламной кампании, прогнозирование рынка. Для обработки и моделирования знаний применяются специальные модели и создаются базы знаний.
Под искусственным интеллектом понимают совокупность аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Исследования в области искусственного интеллекта сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных имитировать или воспроизводить те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта.
Искусственный интеллект развивается по следующим направлениям:
1.Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем. В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний.
2.Игры и творчество. Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи - шахматы, шашки. В основе лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
3.Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. В 50-х гг. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области - переводчик с английского языка на русский. Первая идея - пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез естественно-языковых сообщений.
4.Распознавание образов. Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.
5.Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Создаются Пролог - и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.
6.Интеллектуальные роботы. Роботы - это электромеханические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Конечная цель развития робототехники - это создание самоорганизующихся, или интеллектуальных роботов. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов - проблема машинного зрения.
7.Специальное программное обеспечение. В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач не вычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации - LISP, PROLOG, РЕФАЛ и др. Создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например, KEE, ARTS. Достаточно популярно создание пустых экспертных систем, или "оболочек", - EXSYS, MI и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.
8.Обучение и самообучение. Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение на примерах, а также традиционные подходы распознавания образов.
Интеллектуальные автоматизированные информационные системы особенно эффективны в применении к трудно формализуемым задачам. Трудно формализуемые задачи - это задачи, в которых трудно выделить все ее элементы и установить между ними связи. Для решения этих задач применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение.
Разработка экспертных систем - одно из направлений искусственного интеллекта. Наибольшие практические результаты достигнуты в создании экспертных систем, которые получили широкое распространение и используются при решении практических задач.
Выделим условия, при выполнении которых компьютерную программу можно назвать экспертом:
1.Эта программа должна обладать знаниями.
2.Знания, которыми обладает программа, должны быть сконцентрированы на определенную предметную область и предполагают определенную их организацию и интеграцию.
3.Из этих знаний должно непосредственно вытекать решение проблемы.
Экспертная система - это комплекс компьютерных программ, которые оперируют со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.
Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, в этом случае программа может повысить эффективность его работы. Или человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого качества. Правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.
Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным в правильности решения. В отличие от этого, исследовательские программы взаимодействуют только со своим создателем, который и так знает, на чем основывается ее результат. Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной, т.е. не требующей специальных знаний.
Из вышесказанного следует, что экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленных в результате деятельности человека, и использует их для решения проблем, специфичных для этой области. Этим экспертные системы отличаются от традиционных систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим. Процесс создания экспертных систем называют инженерией знаний, и он рассматривается в качестве применения методов искусственного интеллекта.
Традиционно считается, что любая экспертная система содержит следующие основные компоненты: базу знаний, интеллектуальный интерфейс с пользователем, программу формирования логических выводов (решатель), подсистему объяснений, интеллектуальный редактор базы знаний.
База знаний - совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на языке, приближенном к естественному). База знаний является ядром экспертной системы.
Интеллектуальный интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с экспертной системой как на стадии ввода информации, так и получения результатов.
Программа формирования логических выводов (решатель) - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний.
Подсистема объяснений - программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?". Ответ на вопрос "как" - пошаговый процесс всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов базы знаний. Ответ на вопрос "почему" - ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.
Интеллектуальный редактор базы знаний - программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок (Help) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.
Инженер по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.
Таким образом, использование новых информационных технологий, создание интеллектуальных автоматизированных информационных систем способствует переходу от индустриального к информационному обществу.
Таблица 38
Назначение хлора или медного купороса |
Обработка окружающей среды |
Дополнительные данные | |||||||
|
Хлор |
Медный купорос (по иону меди) |
| ||||||
|
Доза, мг/л |
Продолжительность хлорирования каждого периода, мин, ч |
Периодич- ность |
Доза, мг/л |
Продолжительность хлорирования каждого периода, мин, ч |
Периодич- ность |
| ||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 | ||
Борьба с цветением воды в водохранилищах (прудах) охладителях |
─ |
─ |
─ |
0,1─ 0,5, считая на объем верхнего слоя воды в водохранилище толщиной 1 ─ 1,5 м или на весь объем воды в пруду |
Устанавливается опытным путем в процессе эксплуатации |
─ |
Для пересчета иона меди на товарный продукт дозу следует умножить на 4 | ||
Предупреждение бактериального биологического обрастания теплообменных аппаратов и трубопроводов |
─ |
40 ─ 60 мин |
2 ─ 6 раз в сутки |
─ |
─ |
─ |
Доза хлора должна обеспечивать содержание остаточного активного хлора в оборотной воде после наиболее удаленных теплообменных аппаратов 1 мг-л в течение 30 ─ 40 мин | ||
Примечание. Рекомендации по обработке воды медным купоросом не распространяются на водохранилища (пруды) — охладители рыбохозяйственного значения. Применение медного купороса в системах оборотного водоснабжения с градирнями, брызгальными бассейнами и оросительными теплообменными аппаратами, имеющих сбросы воды в водоемы рыбохозяйственного значения, допускается при условии соблюдения ПДК по меди для указанных водоемов.
|