Интеллектуальная компьютерная система. Принципиальные отличия интеллектуальной компьютерной системы от традиционной.

Интеллектуальная компьютерная система. Принципиальные отличия интеллектуальной компьютерной системы от традиционной.

Интеллектуальные системы - системы, в основе которых лежит формальное представление используемых ими знаний. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, машину вывода решений и интеллектуальный интерфейс. Интеллектуальная система в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека и, в частности, - логику его рассуждений. Принципиальное отличие ИС от традиционных компьютерных систем состоит в том, что они способны об учаться новым видам деятельности. Пользователь ИС лишь дает системе нужное задание, а программу, выполняющую это задание, система должна построить сама. ИС способны учиться на своих ошибках, накапливать опыт и тем самым совершенствоваться в решении возникающих перед ними задач.

Основное свойство системы: способность достаточно быстро интегрировать новые знания и навыки. Интеллектуальность системы определяется скоростью приобретения новых знаний и навыков • Тест Тьюринга определяет уровень приобретенных знаний и навыков.

Классификация ИС:

1. Интеллектуальная информационная система

Это комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, формализация естественного языка. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.

2. Экспертная система

3. Расчѐтно-логические системы

Система, способные решать управленческие и проектные задачи по декларативным описаниям условий. При этом пользователь имеет возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса.

4. Гибридная интеллектуальная система

Система, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека.

5. Рефлекторная интеллектуальная система

Система, которая формирует ответные реакции на различные входных воздействия.

 

Характеристики	ТС	ИС
Тип информации	Данные	Знания
Тип обработки информации	Числовая	Символьная
Модель представления информации	Математическая	Эвристическая
Способ обработки информации	Алгоритм	Вывод на знаниях
Получаемое решение задачи	Оптимальное	Правдоподобное
Модификации системы	Редкие	Частые

Архитектура интеллектуальной системы. База знаний. Машина обработки знаний.

Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, машину обработки знаний и интеллектуальный интерфейс.

База знаний — база данных, содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области.

Современные базы знаний работают совместно с системами поиска и извлечения информации. Область наук об искусственном интеллекте, изучающая базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Двумя наиболее важными требованиями к информации, хранящейся в базе знаний интеллектуальной системы, являются: 1. Достоверность; 2. Релевантность - это степень соответствия документа запросу.

Машина обработки знаний, включающая информационно-поисковую машину, интеллектуальный решатель задач и набор служебных операций обработки знаний (операции сборки мусора, выявления противоречий в базе знаний и т.д.), является важнейшей частью любой интеллектуальной системы, т.к. именно возможностями машины обработки знаний определяется функционал системы в целом, возможность давать ответы на нетривиальные вопросы пользователя и способность решать различные задачи.

 

 

База знаний. Требования, предъявляемые к базам знаний. Критерии качества.

База знаний — база данных, содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области.

База знаний является основным компонентом систем Искусственного интеллекта и Экспертных систем. Большинство БЗ ограничены в некоторой специальной, обычно узкой предметной области, в которой они сосредоточены. В базах знаний можно хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получают путем логического вывода. Требования к БЗ: полнота сведений, корректность, непротиворечивость. Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний.

Двумя наиболее важными требованиями к информации, хранящейся в базе знаний интеллектуальной системы, являются: 1. Достоверность; 2. Релевантность - это степень соответствия документа запросу.

Виды знаний: факторы, закономерности(утверждения), алгоритмы (программы).

В зависимости от уровня сложности систем, в которых применяются базы знаний, различают:

БЗ всемирного масштаба — например, Интернет или Википедия

БЗ национальные — например, Википедия

БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия

БЗ организаций

БЗ экспертных систем

БЗ специалистов

 

Виды знаний и модели их представления.

Некоторые авторы разделяют знания на две большие категории: факты и эвристики. Факты указывают на хорошо известные в той или иной предметной области обстоятельства. Эвристики основываются на индивидуальном опыте специалиста (эксперта) в предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

1.Декларативныме знания подразумевают знания типа «А это В», и они характерны для баз данных. Процедурные знания содержат сведения о процедурах над знаниями.

2.Интенсиональные знания — это знания о связях между объектами, событиями и отношениями. Экстенсиональные знания представляют собой данные, характеризующие конкретные объекты

Жёсткие и мягкие

Поверхностные и глубинные

Модели представления знаний:

1.Продукционная модель представляет знания в виде «Если (условие), то (действие)».

2.Семантическая сеть – представляет знания в виде орграфов. Семантические сети бывают однородные и неоднородные, бинарные и n-арные.

Достоинства: знания хорошо структурированы, структура понятна человеку; соответствие организации долговременной памяти у человека.

Недостатки: сложность поиска; при большом объеме сеть трудно обозрима.

3.Фрейм – это структура, содержащая некоторую информацию.

Достоинства: знания хорошо структурированы, структура понятна человеку; соответствие организации долговременной памяти у человека.

Недостатки: сложность поиска; при большом объеме сеть трудно обозрима.

4. Логические модели представления знаний основаны на исчислении предикатов. Предикат – это высказывание, в которое можно подставлять аргументы. Если аргумент один – то предикат выражает свойство аргумента, если больше – то отношение между аргументами.

Достоинства: формальный аппарат вывода новых фактов (знаний) из известных фактов (знаний);возможность контроля целостности; простая и ясная нотация.

Недостатки: знания трудно структурировать и поэтому к предметной области предъявляются высокие требования и ограничения; при большом количестве формул их совокупность трудно обозрима, и вывод идет очень долго.

Предметная область

Предметная область - часть реального мира, подлежащая изучению с целью организации управления и автоматизации.

Предметная область представляется множеством фрагментов. Каждый фрагмент характеризуется множеством объектов и процессов, а также множеством пользователей, характеризуемых различными взглядами на предметную область.

Предметную область принято рассматривать в виде трех представлений:

1. представление предметной области в том виде, как она реально существует

2. как ее воспринимает человек (имеется в виду проектировщик базы данных)

3. как она может быть описана с помощью символов.

Данные, используемые для описания предметной области, представляются в виде трехуровневой схемы:

1. Внешняя схема данных является совокупностью требований к данным со стороны некоторой функции, выполняемой пользователем.

2. Концептуальная схема является полной совокупностью всех требований к данным.

3. Внутренняя схема - это сама база данных.

 

 

Онтология.

Онтология – система, состоящая из набора понятий, на основе которых можно строить отношения, функции, классы, объекты и теории предметной области.

O = <A, B, C>

А – конечное множество понятий, терминов.

В – конечное множество отношений между понятиями.

С – конечное множество функций.

Онтологическое представление знаний используется для семантической интеграции информационных ресурсов, адекватной интерпретации содержания текстовых документов и поисковых запросов, представленных на естественном языке.

Виды онтологий:

§ Управляемый словарь терминов - это ограниченный список слов и терминов, используемых для индексации и категоризации информации на сайте.

§ Кольцо синонимов - управляемый словарь с перечнем терминов, их синонимов, без указания предпочтительных синонимов.

§ Тезаурус – управляемый словарь с иерархической структурой (общие термины / конкретные термины), со связями и зависимостями между терминами.

§ Онтология - сложный тезаурус с настраиваемыми семантическими связями, такими как «находится в», «используется для», «является членом», «принадлежит».

 

Вопросы и информационные задачи.

Вопрос – это формулировка информационной цели, которая описывает свойства той информации, которую требуется либо найти, если она уже присутствует в текущем состоянии базы знаний, либо сгенерировать, если она отсутствует в текущем состоянии памяти.

Множество вопросов разбивается на:

1. атомарные вопросы;

2. неатомарные вопросы, каждый из которых представляет собой конечное множество вопросов.

Компонентами неатомарного вопроса могут быть как атомарные, так и неатомарные вопросы. При этом, если построить орграф, вершинами которого будут знаки всех вопросов, входящих в состав заданного неатомарного вопроса, а дуги будут связывать знаки неатомарных вопросов, входящих в состав заданного неатомарного вопроса, с их компонентами, то этот орграф будет деревом, все конечные вершины которого являются знаками атомарных вопросов.

Поскольку в общем случае вопросу может соответствовать несколько правильных ответов, то множество вопросов разбивается на:

1. вопросы, запрашивающие все правильные ответы;

2. вопросы, запрашивающие по крайней мере один правильный ответ;

3. вопросы, запрашивающие несколько разнообразных правильных ответов;

4. вопросы, запрашивающие точно указанное число (большее единицы) правильных ответов

Информационная цель – это описание некоторого действия, которое требуется выполнить и которое направлено на преобразование базы знаний, хранимой в некоторой памяти.

Информационные задачи предполагают необходимость получения какой-либо информации. В свою очередь информационные задачи можно классифицировать далее на более частные классы:

· Задачи на вычисление

· Задачи на установление истинности атомарного высказывания

· Задачи на установление истинности неатомарного высказывания

· Задачи на анализ

 

 

Адресный поиск

Процесс поиска документов по чисто формальным признакам, указанным в запросе.

Семантический поиск

Процесс поиска документов по их содержанию. Принципиальная разница: 1. адресный поиск: документ по форме; 2. семантический поиск: документ по содержанию.

Документальный поиск

Процесс поиска в хранилище первичных документов.

Фактографический поиск

Процесс поиска фактов, соответствующих информационному запросу.

Правдоподобные рассуждения.

Правдоподобные рассуждения -рассуждения, применяемые для формализации эвристик решения задач в компьютерной системе таких, что необходимо выдвижение гипотез.

В правдоподобных рассуждениях истинность посылок не гарантирует истинности заключения, а обеспечивает лишь большую степень его правдоподобия. К правдоподобным относят все недедуктивные рассуждения, в которых заключения вероятны, в той или иной степени. Поэтому их называют также вероятностными рассуждениями. В то время как дедуктивное умозаключение полностью переносит истинность посылок на заключение, и его результат оказывается достоверно истинным, посылки правдоподобного рассуждения лишь с той или иной степенью вероятности подтверждают заключение. Эта степень подтверждения не остается постоянной, а изменяется по мере установления новых фактов, подтверждающих или даже опровергающих заключение. Это обстоятельство показывает тесную связь правдоподобных рассуждений с гипотезами, предсказания которых имеют также вероятностный характер.

В наиболее знакомой нам форме правдоподобных рассуждений – в индукции – речь идет о таком логическом отношении, когда на основании изучения ограниченного числа случаев, фактов или явлений делают заключение обо всем их классе. Другими словами, здесь истинность посылок переносится на неисследованные факты, случаи, события. В результате заключение может оказаться и ошибочным.

Интеграция знаний.

В задаче интеграции двух фрагментов баз знаний в качестве исходных данных используются два фрагмента семантической сети и дополнительная метаинформация о свойствах обозначений, принадлежащих этим фрагментам. Результатом решения этой задачи является нахождение интегрированного фрагмента семантической сети, такого, что каждое обозначение из исходных фрагментов имеет единственное представление в виде соответствующего обозначения в интегрированном фрагменте.

Будем говорить, что осуществляется слияние двух обозначений исходных фрагментов тогда и только тогда, когда каждому из обоих соответствует в интегрированном фрагменте единственный знак.

В качестве дополнительной метаинформации может использоваться информация о внешних обозначениях или информация, заданная базовой семантикой обозначений из этих фрагментов.

В условиях неполноты информации можно выделить два типа стратегий слияния обозначений: безопасные (выполняемые однозначно и непротиворечиво) и небезопасные. Безопасная стратегия включается в любую стратегию слияния.

 

Модель понимания.

Понимание — универсальная операция мышления, связанная с усвоением нового содержания, включением его в систему устоявшихся идей и представлений.

В общей схеме (ситуации) процесса коммуникации имеется некий «отправитель»; у него имеется некоторое сообщение. Отправитель, чтобы передать это сообщение, использует передатчик, который преобразовывает (кодирует) сообщение в речевой (языковой) сигнал и передает по каналу связи. Для того чтобы коммуникация состоялась, кодирование и декодирование должны производиться на основе единого кода (языка). Итак, преобразование в сигнал происходит с использованием определенного кода. Пройдя по каналу связи, сигнал поступает в приемник. Около приемника находится «получатель».

Получатель с помощью кода преобразует (декодирует) сигнал в сообщение. В канале связи могут возникнуть помехи (шумы), которые искажают сообщение. Поэтому сообщение-1 (от отправителя) и сообщение-2 (принятое получателем) отличаются друг от друга.

Требования, предъявляемые к технологии проектирования интеллектуальных систем.

●Ориентация на семантическое представление знаний, которое полностью абстрагируется от особенностей технической реализации интеллектуальных систем.

● Унификация моделей интеллектуальных систем, направленная на обеспечение их интегрируемости.

● Модульное проектирование на основе библиотек типовых многократно используемых компонентов интеллектуальных систем.

● Поэтапное эволюционное проектирование на основе быстрого прототипирования.

● Полная совместимость инструментальных средств проектирования с проектируемыми системами – инструментальные средства строятся как интеллектуальные системы на основе тех же принципов.

●Включение в состав технологии проектирования интеллектуальных систем комплексной интеллектуальной help-системы для разработчиков интеллектуальных систем, что существенно снизит стартовые требования к их квалификации и, следовательно, существенно расширит контингент разработчиков.

●Включение в состав проектируемых интеллектуальных систем help-подсистем, ориентированных на повышение квалификации конечных пользователей, что существенно расширит их контингент.

●Включение в состав проектируемых интеллектуальных систем подсистем самотестирования (самодиагностики, самоанализа) и подсистем, ориентированных на автоматическое или максимально автоматизированное повышение собственного качества. Это существенно повысит эффективность сопровождения интеллектуальных систем и снизит темпы их морального старения.

 

Интеллектуальная компьютерная система. Принципиальные отличия интеллектуальной компьютерной системы от традиционной.

Интеллектуальные системы - системы, в основе которых лежит формальное представление используемых ими знаний. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, машину вывода решений и интеллектуальный интерфейс. Интеллектуальная система в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека и, в частности, - логику его рассуждений. Принципиальное отличие ИС от традиционных компьютерных систем состоит в том, что они способны об учаться новым видам деятельности. Пользователь ИС лишь дает системе нужное задание, а программу, выполняющую это задание, система должна построить сама. ИС способны учиться на своих ошибках, накапливать опыт и тем самым совершенствоваться в решении возникающих перед ними задач.

Основное свойство системы: способность достаточно быстро интегрировать новые знания и навыки. Интеллектуальность системы определяется скоростью приобретения новых знаний и навыков • Тест Тьюринга определяет уровень приобретенных знаний и навыков.

Классификация ИС:

1. Интеллектуальная информационная система

Это комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, формализация естественного языка. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.

2. Экспертная система

3. Расчѐтно-логические системы

Система, способные решать управленческие и проектные задачи по декларативным описаниям условий. При этом пользователь имеет возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса.

4. Гибридная интеллектуальная система

Система, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека.

5. Рефлекторная интеллектуальная система

Система, которая формирует ответные реакции на различные входных воздействия.