3.4 Интеллектуальные информационные системы

Информационная система – взаимосвязанная совокупность средств, ме­тодов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи ин­формации в интересах достижения поставленной цели.

Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС) связано с расширением функциональных возможностей информационных систем в области обработки информации и способов её хранения.

Тенденция интеллектуализации информационных систем отмечается во многих областях использования таких систем и в ближайшей перспективе этот процесс будет продолжаться.

С интеллектуальными информационными системами тесно связаны такие направления обработки информации как "Системы искусственного интеллекта" и "Экспертные системы".

Искусственный интеллект – это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека.

Экспертные системы (ЭС) и системы искусственного интеллекта (СИИ) отли­чается от систем обработки данных тем, что в них в основном ис­пользуются символьный (а не числовой) способ представления информации, сим­вольный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение из­вестного алгоритма).

Специфика экспертных систем по сравнению с дру­гими системами искусственного интеллекта состоит в следующем:

1. Экспертные системы применяются для решения только трудных прак­тических задач. По качеству и эффективности реше­ния экспертные системы сопоставимы решениям эксперта-человека.

2. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне (в отличие от решений, полученных с помощью числовых алгоритмов, и в особен­ности от решений, полученных статистическими методами). Это каче­ство экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях.

3. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.

Экспертные системы сформировались в самостоятельное научное направление в начале восьмидесятых годов на основе исследований по искусственному интеллекту.

Цель создания экспертных систем заключается в разработке программ, которые, используя знания, полученные от специалистов в данной предмет­ной области, решают те же проблемы, экспертами в которых являются эти специалисты (отсюда и название: ЭС).

Существует несколько подходов к классификации ИИС, при этом каждый раз выбирается один или несколько наиболее важных для решаемой задачи признаков классификации.

Классификация ИИС по решаемой задаче.

• Интерпретация данных. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными.

Примеры: обнаружение и идентификация различных типов океанских судов по результатам аэрокосмического сканирования; определение свойств личности по результатам психодиагностического тестирования.

• Диагностика. Под диагностикой понимается процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность – это отклонение от нормы.

Такая трактовка поз­воляет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность обо­рудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и все­возможные природные аномалии. Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры ("анатомии") ди­агностирующей системы.

Примеры: диагностика и терапия сужения коронарных сосудов; диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении компьютерных технологий.

• Мониторинг. Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.

Главные проблемы – "пропуск" тревож­ной ситуации и инверсная задача "ложного" срабатывания.

Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость уче­та временного контекста.

Примеры: контроль над работой электростанций, помощь диспетчерам атом­ного реактора; контроль аварийных датчиков на химическом заводе.

• Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на со­здание "объектов" с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов – чертеж, пояснительная за­писка и т. д.

Основные проблемы здесь – получение четкого структурного описания знаний об объекте.

Для организации эффектив­ного проектирования необхо­димо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их приня­тия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основ­ных процесса: процесс вывода решения и процесс объяснения.

Примеры: проектирование конфигураций ЭВМ; проектирование БИС; синтез электрических цепей.

• Прогнозирование. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия не­которых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из задан­ных ситуаций.

В прогнозирующей системе обычно используется параметри­ческая динамическая модель, в которой значения параметров "подгоняются" под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.

Примеры: предсказание погоды; оценки будущего урожая; прогнозы в экономике.

• Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции.

Примеры: планирование промышленных заказов; планирование эксперимента.

• Обучение. Под обучением понимается использование компьютера для обуче­ния какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказы­вают правильные решения.

Они аккумулируют знания о гипотетическом "ученике" и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагнос­тировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие сред­ства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.

• Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуще­ствляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.

Примеры: помощь в управлении газовой котельной; управление системой календарного планирования.

• Поддержка принятия решений. Поддержка принятия решения – это совокуп­ность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения.

Примеры: выбор стратегии выхода фирмы из кризисной ситуации; помощь в выборе страховой компании или инвестора и др.