Назначение интеллектуальных систем.

В настоящее время развитие науки и техники достигло такого уровня, когда становится уже реальным создание искусственного интеллекта, или точнее, моделирование (имитация) возможностей и способностей человека, а решение указанных основных задач с помощью программных и аппаратных средств. Системы Искусственного интеллекта(ИИ) должны воспроизводить функции естественного интеллекта. Поэтому изучению систем ИИ должно предшествовать рассмотрение основных свойств и особенностей естественного интеллекта для того, чтобы понять и использовать свойства биологических систем для решения технических проблем. Кибернетическое изучение живого помогает раскрыть как общие законы функционирования сложных систем, так и частные свойства отдельных органов и организма в целом с точки зрения происходящих в живых, существах информационных процессов и процессов управления.

Новое поколение систем - интеллектуальные системы (ИС) - вызвало к жизни другие принципы организации компонентов систем, появились иные понятия, термины, блоки, не встречавшиеся ранее в разработках и, следовательно, в научной литературе. Интеллектуальные системы способны синтезировать цель, принимать решение к действию, обеспечивать действие для достижения цели, прогнозировать значения параметров результата действия и сопоставлять их с реальными, образуя обратную связь, корректировать цель или управление.

ИС могут решать интеллектуальные задачи, распознавать ситуации (образы), обучаться понятиям и навыкам, формировать модель обстановки (решаемой задачи), планировать поведение (принимать решение), определять управляющие воздействия и осуществлять их обработку. Возможности практической реализации. ИС для решения различных задач зависят, прежде всего от производительности современных ЭВМ.

Характерной чертой уже действующих систем, ориентированных в основном на обработку знаний, является высокий уровень развития их программного обеспечения. С его помощью решаются задачи обработки символьной информации, перебора решений вычислительных и логических задач и построения логического вывода решения с использованием заданных систем правил, работы с БД, высокоскоростной обработки изображений, речи и другие. В настоящее время при разработке ИС все чаще ис­пользуются специализированные аппаратные средства. реализующие в той или иной степени их основные функции.

Принципы построения и организации интеллектуальных систем.

Изучение ИС позволяет сделать попытку сформулировать общие принципы, которые, не являясь достаточными, отражают необходимые моменты в их организации и функционировании.

Принцип системности.

ИС могут быть только сложными системами, функции всех их элементов должны быть согласованы с назначением системы и их местом в них, а также между собой. Именно взаимная согласованность и взаимозависимость элементов системы обеспечивает целостность и функциональную полноту наиболее совершенных ИС. Это может также приводить к структурной или функциональной избыточности.

Принцип иерархичности.

Сложная иерархическая многоуровневая структура является основой для одновременного протекания множества процессов. Уровень неординарности итогового процесса зависит от характера совокупности составляющих процессов. Сложная совокупность процессов принципиально характеризуется и сложной структурой. Таким образом, в некотором роде уровень сложности системы и ее структуры определяет и потенциальный уровень ее интеллекта.

Принцип многоканальности.

Получение согласованных с обстоятельствами и средой решений различных задач основывается на информации, получаемой извне по многим каналам и работающим на различных физических принципах, что позволяет иметь разнородную характеристику специальных свойств объектов среды. Комплексирование информационных данных позволяет иметь более объективную и более полную картину о происходящих процессах. Разнородная информация, получаемая по разным каналам, обрабатывается примерно за одинаковое минимально возможное время.

Наглядность этого принципа характеризует следующий факт. Человек способен решать различного рода опознавательные задачи за доли секунды, а зрительная система человека несомненно работает как параллельное устройство, Параллельная обработка как зрительной информации, так и поступающей в мозг человека от других органов чувств, дозволяет реализовать инвариантное опознавание объектов.

Принцип адаптивности.

Принцип адаптивности предполагает наличие у ИС потенциальных возможностей улучшения работы: в условиях априорной и текущей неопределенности на основе обучения на опыте.

Особая роль при этом принадлежит элементам системы - реализующим память.

Адаптация может происходить путем самонастройки, самообучения или самоорганизации. Адаптивные способности могут определяться объе­мом информации (памятью) системы и потребными затратами времени на ее обработку.