Интеллектуальная информационная система

Министерство  образования и науки Республики Татарстан

Государственное автономное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Альметьевский государственный институт муниципальной службы»

 

Факультет экономики и управления

 

 

ОТЧЕТНАЯ  ДОКУМЕНТАЦИЯ

по  практическим заданиям по дисциплине : «ИТУ»

 

 

 

студента  Хафизовой Лейсан И.

группы 1025 Б

проверила: ст.пр. Абдуллина Л.В.

 

 

 

 

 

 

 

 

Альметьевск

2013

 

 

1.Интеллектуальная информационная система.

Интеллектуальная информационная система ( ИИС ) - это один из видов автоматизированных информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанной на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме расширенного диалога на естественном языке.

Классификация интеллектуальной информационной системы:

1.Экспертные системы

2.Собственно Экспертные системы (ЭС)

3.Интерактивные баннеры (web + ЭС)

4.Вопросительно-ответственная система (в некоторых источниках «системы общения») 5.Интеллектуальные поисковые системы (например, система Старт)

6.Виртуальные собеседники

ИИС могут размещаться  на каком-либо сайте, где пользователь ставит системе вопросы на естественном языке (если это вопросительно-ответственная  система ) или, отвечая на вопрос системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьезные системы (такие, как, например, ЕС диагностику оборудования) используются локально, поскольку выполняют конкретные специфические задачи. Интеллектуальные поисковые системы отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безликие и в ответ на вопрос выдают некоторое выдержка из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику ), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту :-)). Для разработки ИИС раньше использовались логические языки ( Пролог, Лисп и т. д.), а сейчас используются различные процедурные языки. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для стыковки этих модулей. Однако на сегодняшний день не существует универсальной логико-математической системы, которая могла бы удовлетворить потребности любого разработчика ИИС, поэтому приходится либо комбинировать накопленный опыт, либо разрабатывать логику системы самостоятельно. В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмов формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда сложнее, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема - постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.

Обеспечение работы интеллектуальной информационной системы:

 1)Математическое

2)Лингвистическое

3)Программное

4)Техническое

5)Технологическое

6)Кадровое

Классификация задач, решаемых интеллектуальной информационной системы:

Интерпретация данных- это одно из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения содержания данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предполагается многовариантный анализ данных.

Диагностика-под диагностикой понимается процесс соотношения  объекта с некоторым классом  объектов и обнаружения неисправности  в некоторой системе. Неисправность - это отклонение от нормы. Такая  трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать  и неисправность оборудования в  технических системах, и заболевания  живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является здесь необходимость понимания  функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы.

Мониторинг-основная задача мониторинга - непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы - «пропуск» тревожной ситуации и инверсное задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста.

Проектирование-проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее  определенными свойствами. Под спецификацией  понимается весь набор необходимых  документов - чертеж, пояснительная  записка и т.д. Основные проблемы здесь - получение четкого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и в еще большей  мере того, что перепроектирование необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия.Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.

Прогнозирования-прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятностные последствия из заданных ситуаций. В прогнозирующие системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводы, которые выводятся из этой модели, составляющие основу для прогнозов с вероятными оценками.

Планирование - под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способных выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.

Обучения-под обучением понимается использование компьютера для обучения некоторой дисциплины или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерные ошибки, затем в работе они способны диагностировать слабости в знаниях учащихся и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.

Управления-под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающей определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.

Поддержка принятия решений - это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решение, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающие процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений.

В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и  на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач  синтеза заключается в том, что  если в задачах анализа множество  решений может быть перечислено  и включено в систему, то в задачах  синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений  компонент или проблем. Задачами анализа являются: интерпретация  данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся  проектирование, планирование, управление. Комбинированные: учение, мониторинг, прогнозирование.

Типовая схема функционирования интеллектуальной системы.

Функционирование интеллектуальной системы можно описать как  постоянное принятие решений на основе анализа текущих ситуаций для  достижения определенных целей. Естественно  выделить отдельные этапы, которые  образуют типичную схему функционирования интеллектуальной системы:

1. Непосредственное восприятие внешней ситуации; результатом является формирование первичного описания ситуации.

2.Сопоставления первичного описания со знаниями системы и пополнение этого описания; результатом является формирование вторичного описания ситуации в терминах знаний системы. Этот процесс можно рассматривать как процесс понимания ситуации, или как процесс перевода первичного описания на внутреннюю речь системы. При этом могут изменяться внутреннее состояние системы и ее знания. Вторичный описание может быть не единственным, и система может выбирать между различными вторичными описаниями.Кроме того, система в процессе работы может переходить от одного вторичного описания к другому. Если мы можем формально задать формы внутреннего представления описаний ситуаций и операции над ними, мы можем надеяться на определенный автоматизированный анализ этих описаний.

3.Планирования целенаправленных действий и принятия решений, т.е. анализ возможных действий и их последствий и выбор того действия, которое лучше всего сочетается с целью системы. Это решение, вообще говоря, формулируется некоторой внутренней языке (сознательно или подсознательно).

4. Обратная интерпретация принятого решения, то есть формирование рабочего алгоритма для осуществления реакции системы.

5.Реализация реакции системы; следствием является изменение внешней ситуации и внутреннего состояния системы, и т. д.

Очень важным является следующее  соображение. Не следует считать, что  указанные этапы являются полностью  разделенными в том смысле, что  следующий этап начинается только после  того, как полностью закончится предыдущий. Напротив, для функционирования интеллектуальной системы характерно взаимное проникновение  этих этапов. Например, те или иные решения  могут приниматься уже на этапе  непосредственного восприятия ситуации. Прежде всего, это решение о том, на какие внешние раздражители следует  обращать внимание, а на которое  не обязательно. Внешних раздражителей  так много, что их восприятие должно быть выборочным.

2.Экспертная  система

Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно  с базами знаний как модели поведения  экспертов в определенной области  знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет  такой программный инструмент как  Мастер (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы  — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они  предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления  об объектах областей знаний, их виртуальную  модель).

В настоящее время «классическая» концепция экспертных систем, сложившаяся  в 70-80 годах прошлого века, переживает серьезный кризис, по всей видимости связанный с её глубокой ориентацией на общепринятый в те годы текстовый человеко-машинный интерфейс, который в настоящее время в пользовательских приложениях полностью вытеснен графическим (GUI). Кроме того, «классический» подход к построению экспертных систем плохо согласуется с реляционной моделью данных, что делает невозможным эффективное использование современных промышленных СУБД для организации баз знаний таких систем. Все приводимые в литературных и интернет-источниках примеры «известных» или «распространенных» экспертных систем на самом деле относятся к 80-м годам прошлого столетия и в настоящее время давно не существуют, либо безнадежно устарели и поддерживаются лишь немногочисленными энтузиастами. С другой стороны, нередко в качестве маркетингового хода экспертными системами объявляются современные программные продукты, в «классическом» понимании таковыми не являющиеся (например, компьютерные справочно-правовые системы). Предпринимаемые энтузиастами попытки объединить «классические» подходы к разработке экспертных систем с современными подходами к построению пользовательского интерфейса (проекты CLIPS Java Native Interface, CLIPS.NET и др.) не находят поддержки среди крупных компаний-производителей программного обеспечения и по этой причине остаются пока в экспериментальной стадии.

Структура ЭС интеллектуальных систем представляет следующую структуру ЭС:

Интерфейс пользователя

Пользователь

Интеллектуальный редактор базы знаний

Эксперт

Инженер по знаниям

Рабочая (оперативная) память

База знаний

Решатель (механизм вывода)

Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует  ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические  сведения о предметной области) и  правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно  получать новые факты.

В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог с помощью языка  предикатов для описания фактов и  правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для  описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам  знаний.

Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке  Пролог записываются с помощью языка  предикатов, выражающих правила логического  вывода и определения понятий  над процедурами логического  вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной  предметной области деятельности и  сфере знаний.