Тема № 3. Интеллектуальные технологии и системы

1 Понятие и классификация интеллектуальных информационных систем2 Назначение, структура и основные характеристики экспертной системы3 Архитектура экспертной системы

4 Инструментальные средства разработки экспертных систем

5 Применение интеллектуальных технологий в экономических системах

1 Понятие и классификация интеллектуальных информационных систем

Интеллектуальная информационная система (ИИС) – это информационная система, которая основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения экономических задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.

Программные средства, применяемые в экономических информационных системах, можно разделить на следующие группы:

1. Проблемно-ориентированные пакеты экономико-математичес­кого моделирования.

2. Пакеты программ статистического анализа данных.

3. Программные средства интеллектуализации доступа к базе данных.

4. Средства эвристического решения задач анализа диагностики и прогнозирования на основе применения экспертных систем (ЭС).

5. Программы анализа и прогнозирования управленческой деятель­ности на основе использования аппарата нейронных сетей, а также баз знаний (БЗ) прецедентов.

6. Программные средства динамического планирования на основе использования Сase-технологий.

Интеллектуальные информационные системы охватывают от 3 до 6 направлений.

Классификация ИИС (рис. 1). В зависимости от совей природы знание бывает фактуальное и операционное.

Фактуальное знание – осмысленные данные. Операционное знание – общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них новую информацию.

Рис. 1 - Классификация ИИС

К главным недостаткам традиционной ИС относятся:

1. Слабая адаптируемость к информационным потребностям поль­зователя.

2. Невозможность решать плохо формализуемые задачи.

Перечисленные недостатки устраняются в ИИС. ИИС имеют следующие характерные признаки:

- развитые коммуникативные способности;

- умение решать сложные, плохо формализуемые задачи (характеризуются наполовину качественным и количественным описанием, а хорошо формализуемые задачи – полностью количественным описанием);

- способность к развитию и самообучению.

Условно каждому из этих признаков соответствует свой класс ИИС:

I класс: системы с интеллектуальным интерфейсом (коммуникативные способности):

1. Интеллектуальные БД;

2. Естественно-языковой интерфейс;

3. Гипертекстовые системы;

4. Контекстные системы;

5. Когнитивная графика.

II класс: экспертные системы (решение сложных задач):

1. Классифицирующие системы;

2. Доопределяющие системы;

3. Трансформирующие системы;

4. Многоагентные системы.

III класс: самообучающиеся системы (способность к самообучению):

1. Индуктивные системы;

2. Нейронные сети;

3. Системы, основанные на прецедентах;

4. Информационные хранилища.

Интеллектуальные БД – отличаются от обычных возможностью выборки по запросу информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся БД (например, вывести список товаров, цена которых выше отраслевой).

Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на машинный уровень представления знаний. При этом осуществляется распознавание и проверка написанных слов по словарям и синтаксическим правилам. Данный интерфейс облегчает обращение к интеллектуальным БД, а также голосовой ввод команд в системах управления.

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

Системы контекстной помощи – частный случай гипертекстовых и естественно-языковых систем.

Системы когнитивной графики позволяют осуществлять взаимодействие пользователя ИИС с помощью графических образов. 2 Назначение, структура и основные характеристики экспертной системы

Экспертная система (ЭС) – это ИИС, предназначенная для решения слабоформализуемых задач на основе накапливаемого в базе знаний опыта работы экспертов в проблемной области. Она включает базу знаний с набором правил и механизмом вывода и позволяет на основании предоставляемых пользователем фактов распознать ситуацию, поставить диагноз, сформулировать решение или дать рекомендацию для выбора действия.

Экспертные системы предназначены для воссоздания опыта, знаний профессионалов высокого уровня и использования этих знаний в процессе управления. Они разрабатываются с использованием математического аппарата нечеткой логики для эксплуатации в узких областях применения, поскольку их использование требует больших компьютерных ресурсов для обработки и хранения знаний. В основе построения экспертных систем лежит база знаний, которая основывается на моделях представления знаний. В силу больших финансовых и временных затрат в российских экономических ИС экспертные системы не имеют большого распространения.

Считается, что любая экспертная система – это система, основанная на знаниях, но последняя не всегда является экспертной. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов.

Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдение, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижение с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.

Более простые системы, основанные на знаниях, функционируют в режиме диалога, или режиме консультации. После запуска система задает пользователю ряд вопросов о решаемой задаче, требующих ответа «да» или «нет». Ответы служат для установления фактов, по которым может быть выведено окончательное заключение.

В любой момент времени в системе содержится три типа знаний:

- структурированные статические знания о предметной области, после того как эти знания выявлены, они уже не изменяются;

- структурированные динамические знания – изменяемые знания о предметной области; они обновляются по мере выявления новой информации;

- рабочие знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.