Программное обеспечение информационных систем.

Программное обеспечение (ПО) включает совокупность программ, реализующих функции и задачи системы и обеспечивающих устойчивую работу комплексов технических средств. В состав программного обеспечения входят общесистемные, инструментальные и специальные (прикладные) программы, а также инструктивно-методические материалы по применению средств программного обеспечения.

К общесистемному программному обеспечению относятся программы, организующие взаимодействие аппаратных и программных средств системы между собой и с оператором, распределение ресурсов и организацию вычислительного процесса, осуществляющие контроль и управление процессом обработки данных, решение технологических задач (операционные системы, системы управления базами данных, антивирусы, диагностика и т.п.).

Инструментальное ПО служит для написания, редактирования, документирования и отладки программ, позволяет автоматизировать работу программистов (компиляторы, трансляторы, интерпретаторы, объединяемые в пакеты с библиотеками стандартных программ и планировщиками в CASE-средства).

Специальное программное обеспечение представляет собой совокупность программ прикладного назначения в предметной области автоматизации. Оно включает пакеты прикладных программ, осуществляющих организацию данных и их обработку при решении функциональных задач управления.

Использование программного обеспечения сопряжено с рядом правовых и технологических проблем:

· в случае нарушения авторских прав пользователь рискует навлечь на себя административные санкции;

· к установке и совместному использованию программ на ПК необходимо подходить очень аккуратно, поскольку все продукты, включая ОС, не свободны от ошибок, действие которых может суммироваться и привести к разрушению системы;

· анонсированных производителем вычислительных мощностей на самом деле для функционирования ПО может не хватить, поскольку т.н. резидентные программы и ряд других, а также часть периферийных устройств занимают вычислительные ресурсы.

Основные понятия искусственного интеллекта.

Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, называемых неформализуемыми (трудно фор­мализуемыми). Такие задачи обладают следующими свойствами:

 алгоритмическое решение задачи неизвестно или нереализуемо
из-за ограниченности ресурсов ЭВМ;

 задача не может быть представлена в числовой форме;

 цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно
определенной целевой функции;

 большая размерность пространства решения;

 динамически изменяющиеся данные и знания.

В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления.

1. Программно-прагматическое — занимается созданием программ,
с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключительно прерогативой человека.Это направление ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллек­туальных задач на существующих моделях компьютеров.

2. Бионическое — занимается проблемами искусственного воспро­изведения тех структур и процессов, которые характерны для челове­ческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач чело­веком. В рамках бионического подхода сформировалась новая наука —нейроинформатика, одним из результатов которой стала разработка нейрокомпьютеров.

Классическим принято считать программно-прагматическое на­правление. В рамках этого направления сначала велись поиски моде­лей и алгоритма человеческого мышления.

Существенный прорыв в практических приложениях систем искус­ственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на сме­ну поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моде­лировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились системы, основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформиро­вался новый подход к решению интеллектуальных задач — представле­ние и использование знаний. Интересно, что понятие «знание» не имеет на сегодняшний день какого-либо исчерпывающего определения.

Знания — это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. С точки зрения искусственного интеллекта знания можно определить как формализованную информацию, на которую ссылаются в процес­се логического вывода.

Приведем ряд определений.

База знаний — это совокупность знаний, описанных с использова­нием выбранной формы их представления. База знаний является ос­новой любой интеллектуальной системы. База знаний содержит опи­сание абстрактных сущностей: объектов, отношений, процессов.

Знания можно разделить на процедурные и декларативные. Исто­рически первыми использовались процедурные знания, то есть зна­ния, представленные в алгоритмах. Алгоритмы, в свою очередь, были реализованы в программах. Однако развитие систем искусственного интеллекта повысило приоритет декларативных знаний, то есть зна­ний, сосредоточенных в структурах данных.

Процедурные знания хранятся в памяти ИС в виде описаний проце­дур, с помощью которых можно получить знания. Так обычно описыва­ются способы решения задач предметной области, различные инструк­ции, методики и т. д. Процедурные знания составляют ядро базы знаний.

Декларативные знания — это совокупность сведений о качественных и количественных характеристиках объектов, явлений, представлен­ных в виде фактов и эвристик. Традиционно такие знания накаплива­лись в виде разнообразных таблиц и справочников, а с появлением ЭВМ приобрели форму информационных массивов и баз данных. Де­кларативные знания часто называют просто данными.

Одной из наиболее важных проблем разработки систем искусствен­ного интеллекта является представление знаний.

Представление знаний — это их формализация и структурирование, с помощью которых отражаются характерные признаки знаний: вну­тренняя интерпретируемость, структурированность, связность, семан­тическая метрика и активность.

Существуют следующие основные модели представления знаний:

* логические модели;

* продукционные модели;

* семантические сети;

* фреймовые модели;

* модели, основанные на нечетких множествах.