Интеллектуальные информационные системы

Аннотация.
Введение.
Понятие «Интеллектуальные Системы»
Основные виды и формы интеллектуальных информационных систем
Знания.
Представление данных
Общение
Классификация интеллектуальных информационных систем.
Заключение
Глоссарий.
Список литературы

Интеллектуальные информационные системы

Внутренняя интерпретируемость. Данными должны обладать собственными именами, по которым можно их опознать, найти и использовать в дальнейшем. Если данные не названы собственными именами то, это усложняет процесс использования и невозможность поиска их. Всю информацию может найти только система, при выполнении программы она обращается к памяти по имени искомых данных. Причем, какие это имена, то есть двоичные слова, которые используются системой при поиске данных, доступно только самой системе, а не пользователю.
Структурированность. Любые данные должны быть структурированы, то есть, расположены в системе в определенном порядке. Такая систематизация данных упрощает процесс поиска и доступа к необходимой информации. Путем последовательного поиска, от каталога к каталогу, от папки к папке,система получает необходимую информацию и выдает ее пользователю. То есть расположение и распознавание информации и данных должно носить иерархический характер.
Связность. Вся информация в системе должна быть связана различными способами. Связь должна предусматривать отношения данных, причем характер отношений должен быть или процедурный или декларативный, то есть или данные участвующие в процессе выполнения программы, или данные, которые носят лишь общий информационный характер. Отношения могут быть также порядковыми, структурированными. По характеру отношений можно сделать вывод о возможности применения той или иной информации для дальнейшего использования при выполнении задания.
Активность. Вся информация делится на активную и пассивную. Так как интеллектуальная система направлена на моделирование разумного поведения человека в определенной ситуации, при определенных условиях, то использование пассивной информации не допустимо, так как она не позволяет принимать разумные, обоснованные решения в соответствии с определенными условиями.
Информация, обладающая вышеназванными свойствами, называется знаниями. Остальная информация это лишь данные. Таким образом, интеллектуальная информационная система работает только со знаниями.
Совокупность информации, удовлетворяющей этим свойствам, называются базами знаний. Соответственно при работе с базой знаний используют управленческие системы. К сожаленью, сейчас мире нет ни одной базы знаний, которая удовлетворяла бы всем перечисленным свойствам, что порождает ошибки при работе системы и усложняет процесс принятия решения.
Представление данных
Все данные, используемые в программах, делятся на два вида: процедурные и декларативные. Первый вид данных – это данные, которые реализуются в процессе работы, второй – это данные, с которыми работает программа.
На ЭВМ данные представляются с помощью машинного слова, машинное слово в свою очередь представлено числом двоичного разряда, это число называется битом. Каждый бит при необходимости может быть разбит на восемь частей, такая единица данных носит название байт.
Совокупность данных на ЭВМ называют информационной базой.
Сейчас на ЭВМ предусмотрена возможность извлечения информации из любого каталога разрядов с точностью до одного бита. На некоторых компьютерах также предусмотрена возможность объединения нескольких слов в одно. Основным параметром информационной единицы является машинное слово, так как именно этот параметр обладает всеми необходимыми свойствами: уникальностью, структуризацией. С помощью использования машинного слова: при обращении к определенной ячейке по определенному уникальному имени находится необходимая информация, извлекается и используется в дальнейшем.
Для системы важен не только поиск информации, но возможность ее представления также важно при выполнении программ. Поэтому с развитием ЭВМ происходило и развитие представления данных. Были введены такие формы представления данных как вектора, матрицы, таблицы, списки, нумерованные структуры и т. д.
Таким образом, в процессе развития ЭВМ сложились два типа представления данных: представление, связанное с процедурной частью и представление, связанное с декларативной частью.
Сейчас существует два способа представления данных (для ИИС - знаний):
Формальные модели представления знаний;
неформальные модели представления знаний.
Примерами неформальных моделей выступают семантические, реляционные модели представления знаний.
Формальная модель основывается на строгих математических тезисах, а неформальные модели не поддаются описанию с помощью точной математической науки.
Поэтому, если формальная модель может использоваться повсеместно, то неформальная может быть использована только для решения определенной задачи, в конкретных условиях, то есть имеет ограничения в области использования.
Рассмотрим некоторые модели:
I. неформальные модели
Логические модели. Это формальная система, определяемая набором данных вида: M = <T, P, A, B>. Здесь через T обозначается совокупность основных данных разнообразного характера, выборка из специализированных словарей, например. Причем основной особенностью такой совокупности является то, что используется определенный способ проверки принадлежности произвольного элемента к совокупности рассматриваемых данных. Такая проверка должна за конечное число шагов дать ответ на вопрос: принадлежит ли исследуемый элемент рассматриваемому множеству или нет.
Сетевые модели. В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная ранее семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде H = <I, C1, C2, ..., Cn, Г>. Здесь I есть множество информационных единиц; C1, C2, ..., Cn - множество типов связей между информационными единицами. Отображение Г задает между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора типов связей.
В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии. В классифицирующих сетях используются отношения структуризации. Такие сети позволяют в базах знаний вводить разные иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называют вычислительными моделями, т.к. они позволяют описывать процедуры "вычислений" одних информационных единиц через другие.
Продукционные модели. В продукционных моделях данные выделены и носят процедурный характер.
Фреймовые модели. В таких моделях используется протофрейм, то есть строгая структурированность данных
II. Формальные модели
Интеллектуальные информационные системы призваны на то, чтобы моделировать разумную деятельность человека, вплоть до аналитического анализа.
Для того чтобы система называлась формальной, в отличие от неформальной, необходимо выполнение определенных условий. А система, построенная на основе формальной теории, называется аксиоматической.
1) язык, используемый этой системой должен быть адекватен и понятен для любого пользователя, а не только для любой программе.
2) Обладать алфавитом
3) Определенной совокупностью правил
4) Набором аксиом.
5) Множеством правил вывода.
Эти формальные системы хорошо исследованы и имеют прекрасно разработанные модели логического вывода - главной метапроцедуры в интеллектуальных системах. Поэтому все, что может и гарантирует каждая из этих систем, гарантируется и для прикладных формальных систем как моделей конкретных предметных областей. В частности, это гарантии непротиворечивости вывода, алгоритмической разрешимости (для исчисления высказываний) и полуразрешимости (для исчислений предикатов первого порядка).
Формальные системы имеют и недостатки, которые заставляют искать иные формы представления. Главный недостаток - это "закрытость" формальной системы, их негибкость. Модификация и расширение здесь всегда связаны с перестройкой всей формальной системы, что для практических систем сложно и трудоемко. В них очень сложно учитывать происходящие изменения. Поэтому формальные системы как модели представления знаний используются в тех предметных областях, которые хорошо локализуются и мало зависят от внешних факторов.
Общение
Существует множество споров о том, какое общение лучше: с помощью естественного языка или искусственного. Сейчас развивается два направления. Одно направление связано с использованием искусственного языка общения, другое направление это создание таких языков и упрощение процедуры их использования. Искусственным языком называется язык, используемый для определенных целей, будь то решение какого- алгоритма или моделирование процесса. Под такое определение подходит любой язык программирования. Естественными языками называются человеческие языки, удовлетворяющие определенным правилам.
Главными преимуществами искусственного языка являются ненужность специального обучения, доступность, а также простота в восприятии. Кроме того человек может без особых сложностей объясняться, нет необходимости пояснять какие нюансы, а также с помощью естественного языка можно подробно и доступно описать любую ситуацию. Проблему, не затрачивая на это много времени, то есть быстро и оперативно.
Но при использовании естественного языка на компьютере возникает масса сложностей, нужно предопределить множество оттенков, что можно было бы выразить простым оттенком речи, то на компьютере нужно использовать для этого целую систему условностей.
Кроме того, любой естественный язык подчинен множеству правил, согласно которым передается необходимый смысл. Не зная этих правил, понять суть информации правильно невозможно.
К сожаленью, компьютерные технологии еще не в достаточной степени приспособлены к абсолютной разумности, то есть просто не могут учитывать все человеческие факторы при распознавании информации.
Вследствие этих недостатков и было принято решение о необходимости создания искусственных языков общения.
Но, кроме того, языки программирования зачастую бывают более удобными в использовании, даже, несмотря на ограниченность в использовании.
При создании и использовании языков программирования должны быть учтены некоторые особенности.
Рассмотрим основные свойства искусственных языков:
При создании языка нужно учитывать то, чтобы была предусмотрена простота в выполнении простых операций;
Кроме того правила использования языка программирования должны быть максимально упрощены, даже для сложных программ;
Для разных программ символы и операции должны быть идентично определены;
Язык программирования должен учитывать конкретику ситуации, то есть быть многопользовательским. Иначе ограниченность использования языка приведет к необходимости отказаться от использовании его при составлении программ;
Решение полученное, при выполнение программы должно быть устойчивым, то есть незначительное изменение признака фактора не должно приводить к значительным изменениям в результате;
Процедура изменения и увеличения или уменьшения исходных данных должна быть максимально упрощена;
структура языка должна быть по сути своей единообразна;
анализ и проверка адекватности решений должны быть максимально простыми и не занимать много времени, что уменьшит возможность возникновения ошибки и своевременное уведомление пользователя;
кроме того языка должен быть одинаков как для изменения, определения так и для удаления и добавления данных.
Выбор языка общения сейчас является одним из самых актуальных вопросов. Причем здесь рассматривается не толь технический характер, но и психологический. Однако выводы нельзя непосредственно переносить на обучающихся. Объясняется это не только тем, что в силу возрастных возможностей они нуждаются в более доступном языке. Не меньшее значение имеет и тот факт, что область обучения охватывает значительно более разнообразные ситуации общения, чем обычные ситуации решения непрофессиональным пользователем задач с помощью компьютера. Можно условно выделить три ситуации, каждая из которых предъявляет особые требования к организации диалога и к языку общения.
Первая моделирует ситуацию субъект - субъектного обучения (в рамках традиционного обучения она соответствует изложению нового материала). Основная проблема состоит в том, чтобы обеспечить понимание обучающимся текста сообщения.
Второй тип ситуации моделирует субъект - объектную ситуацию обучения, т.е. ситуацию обучения при решении разнообразных учебных задач (например, математических, химических).
Третий тип ситуаций наблюдается в тех случаях, когда пользователь приходит со своей задачей. Этот тип включает разнообразные ситуации, которые в значительной мере зависят от того, какие функции выполняет компьютер.
При таком разнообразии ситуаций представляется нецелесообразным говорить о некоторых единых требованиях к языку общения.
В настоящее время уже стало очевидно, что процесс коммуникации человека с компьютером имеет одностороннюю природу. А потому при организации общения необходимо выявить естественные для пользователя коммуникативные средства в позициях, как отправления, так и получения сообщения. Нужно разработать удобные и естественные средства для человека языки общения человека с машиной и машины с человеком. В подобных системах естественно было бы разделение лингвистической и психологической естественности языка общения.
При организации, по-видимому, для выбора языка человек-машина предпочтительнее критерий психологической естественности, тогда как язык машина-человек должен быть близок к естественному языку.
Классификация интеллектуальных информационных систем.
Интеллектуальные информационные системы — это один из видов автоматизированных информационных систем. Они представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.
Классификация интеллектуальных информационных систем:
Экспертные системы
Собственно экспертные системы