6. Интеллектуальные информационные технологии

Термин «интеллект» происходит от латинского слова intellectus (разум, рассудок). Под интеллектуальными информационными технологиями понимают технологии, в которых предусмотрены следующие возможности:

- наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп при решении творческих задач в определенных сферах деятельности (принятие решений, проектирование, объяснение, обучение);

-наличие моделей мышления на основе баз знаний, правил и логических выводов, обобщения, понимания;

-способность к обучению, переобучению и развитию;

-способность формировать четкие решения на основе нечетких, не строгих, неполных и неопределенных данных.

Рассмотрим два вида таких технологий.

Технологии экспертных систем

Под экспертной системой (базой знаний) понимаются программы, моделирующие действия человека – эксперта при решении задач в узкой предметной области. Их задача - получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникает необходимость. Это набор программ, выполняющих функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Они выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагнозы. Практическое применение таких систем на предприятиях способствует повышению эффективности работы и квалификации специалистов. Экспертные системы не заменяют специалиста, а являются помощником у него в руках, их назначением является разработка методов и программных средств для решения плохо формализуемых задач принятия решений, трудных для непосредственной обработки на компьютере.

Возможность накопления знаний является главным достоинством экспертной системы. В отличие от других программных продуктов экспертные системы используют не только данные, но и знания, а так же специальный механизм вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Такие системы возникли как результат применения и развития методов искусственного интеллекта и имеют непосредственное к ним отношение.

Нейросетевые технологии

Нейросетевые технологии оперируют биологическими терминами. Используемые при этом методы обработки данных получили название генетических алгоритмов, способных стабильно распознать и прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности даже при появлении противоречивых или неполных знаний. Нейронные сети создаются и используются для реализации многих профессиональных проблем - решения финансовых задач, задач, связанных с деятельностью биржевых и фондовых рынков и других, где имеют место высокие риски в поведении клиентов.

Основные понятия нейросетевых технологий: Нейрокомпьютер - это любое вычислительное устройство, реализующее работу нейронных сетей. Это может быть специальный нейровычислитель, либо приспособленный для работы с нейросетью персональный компьютер. Нейрокомпьютеры, как и обычные компьютеры, бывают универсальными и специализированными. Нейросеть – это вычислительная структура, базирующаяся на использовании нейроматематики, основу которой составляют относительно простые, однотипные элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть либо возбуждены, либо заторможены. Нейроматематика – это новое направление, находящегося на стыке теории управления, теории распознавания образов, численных методов.

Сверхбольшие интегральные схемы (СБИС) – используются для аппаратной реализации нейросетей. Такие системы обладают максимальными коммуникационными возможностями и ориентированы на быстрое выполнение векторных операций. К таким СБС относятся транспьютеры фирмы INMOS, сигнальные процессоры фирмы Texas Instruments, отечественные нейрочипы на базе БМК «Исполин – 60Т».

Главным отличием нейросети является то, что они не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления, иными словами, в те области человеческой деятельности, где есть плохо формализуемые задачи, для решения которых необходима либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми являются нейронные сети.