Контрольная работа по "Интеллектуальные информационные системы"

     Все чаще применяются "интеллектуальные агенты" - небольшие программы, обладающие способностью самообучаться, и действовать самостоятельно от имени своего владельца. Имея связь с компьютером пользователя, они выступают в роли персональных помощников, выполняющих ряд задач с применением знаний о потребностях и интересах пользователя. Интеллектуальные роботы-агенты ведут самостоятельный поиск в сети по собственным уникальным алгоритмам. Некоторые из них не только просматривают ключевые слова, но и осуществляют в Интернете семантический анализ информации, выявляя степень ее смыслового соответствия поставленной задаче.

       Предлагается процедуру поиска необходимой информации разделить на девять основных этапов:

• Определение области знаний;

• Выбор типа и источников данных;

• Сбор материалов необходимых для наполнения информационной модели;

• Отбор наиболее полезной информации;

• Выбор метода обработки информации (классификация, кластеризация, регрессионный анализ и т.д.);

• Выбор алгоритма поиска закономерностей;

• Поиск закономерностей, формальных правил и структурных связей в собранной информации;

• Творческая интерпретация полученных результатов;

• Интеграция извлеченных "знаний".

        Для проведения поиска первоначально  на компьютере пользователя загружается  интерфейс работы с соответствующей  БД. Это может быть локальная  или удалённая БД. Первоначально  следует определиться с видом  поиска (простой, расширенный и т.д.). Затем с набором предлагаемых  для поиска полей. ИПС могут  предложить для ввода одно  или несколько полей. В последнем случае это обычно поля: автора, заглавия (названия), временного периода, вида документа, ключевых слов, рубрик и др. При формировании запроса практически все системы позволяют использовать логические элементы "И", "ИЛИ", "НЕТ".

      Поисковые средства и технологии, используемые для реализации информационных потребностей, определяются типом и состоянием решаемой пользователем задачи основной деятельности: соотношением его знания и незнания об исследуемом объекте. Кроме того, процесс взаимодействия пользователя с системой определяется уровнем знания пользователем содержания ресурса (полноты представления, достоверности источника и т.д.) и функциональных возможностей системы как инструмента. В целом эти факторы обычно сводятся к понятию "профессионализма" - информационного(подготовленный/неподготовленный пользователь) и предметного (профессионал/непрофессионал) "профессионализма". 
      Процесс поиска информации обычно носит эмпирический характер. Он представляет последовательность шагов, приводящих при посредстве системы к некоторому результату, позволяющих оценить его полноту. При этом поведение пользователя, как организующее начало управления процессом поиска, мотивируется не только информационной потребностью, но и разнообразием стратегий, технологий и средств, предоставляемых системой. 
        Обычно пользователь не имеет исчерпывающих знаний об информационном содержании ресурса, в котором проводит поиск, поэтому оценить адекватность выражения запроса, как и полноту получаемого результата, он может, отыскав дополнительные сведения, или организовав процесс так, чтобы часть результатов поиска могла использоваться для подтверждения или отрицания адекватности другой части.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Характеристики искусственного интеллекта (ИИ). Виды моделей знаний. Семантические базы знаний.

 

ИИ – это программная система, имитирующая мышление человека, т.е. его творческие способности. ИИС, базирующаяся на ИИ, становится системой, поведение которой  в определенных аспектах подобно человеку. Как и человек, ИИ непосредственно связан с процессом познания. В процессе познания окружающего мира в первую очередь необходимо выделить:

1. сущности;

2. отношения между сущностями.

Сущности – это предметы, факты, явления, операции, процессы и т.д. Они имеют свойства. Для полной характеристики сущности необходима некоторая совокупность свойств, определяющих сущность и выделяющих ее на фоне других сущностей.

Отношения между сущностями определяют зависимости между сущностями. Отношения могут быть очевидными и выводимыми. Важнейшую роль в познании окружающего мира играют причинно-следственные отношения. Они устанавливаются путем нахождения связей между сущностями на основе анализа появления или непоявления сущностей в последовательности экспериментов или наблюдений (принципы индукции Д.С. Миля). При этом придерживаются следующих правил.

Принцип существенного различия. Если после введения какого-либо фактора появляется или после удаления его исчезает известное явление, то указанный фактор и составляет причину явления.

Принцип единственного сходства. Если все обстоятельства явления, кроме одного, могут отсутствовать, не уничтожая этим явление, то это единственное обстоятельство находится в отношении причинной связи с явлением.

Принцип единственного остатка. Если вычесть из какого-либо явления ту часть его, которая согласно прежним исследованиям оказывается следствием известных причин, то остаток явления есть следствие остальных причин.

Рассуждение по аналогии (Лейбниц).  “Вещь так относится к вещи , как вещь к вещи ”.

  Поскольку мышление человека базируется на знаниях, а само мышление есть их обработка, приводящая к новым знаниям, то основными проблемами ИИ являются представление знаний и методы их обработки.

Знание – это информация о свойствах и законах предметной области. Знания могут быть исходными и выводимыми, конкретными и обобщенными. Конкретные знания обычно именуют данными, а обобщенные – просто знаниями.

Данные – это исходная частная информация об окружающем мире. ИИ оперирует формализованными данными, которые позволяют автоматизировать сбор и хранение конкретной информации об объектах. Формализованные данные можно обработать по определенной программе. В результате обработки данных получают новую информацию (новые знания).

 Знания могут  быть декларативными и процедурными. Декларативные знания представляют собой утверждения, не содержащие процедур. Декларативные знания определяют пространство статического состояния объекта. Процедурные знания – это программы обработки данных (фактов) с целью получения новой информации.

Виды моделей знаний

Представление любых знаний в ИИ и ИИС должно быть формализовано. Формализация ведется в соответствии с принятой моделью. Как известно, модели знаний могут быть различными.

Формально-логическая модель. Основана на формальной теории, содержащей четыре составных части: алфавит, аксиомы, формулы и операции. Примером формально-логических моделей являются предикаты первого порядка.

Продукционная модель. Основана на правилах  продукции типа

Если < условие >, то < заключение >,

где “Если “, “то “ – операторы; < условие > (анцедент) - посылка, утверждение, предшествующий, основание; < заключение > (консеквент) - действие, следствие, последующий, гипотеза.

Иерархическая модель. В иерархической модели связи между объектами описываются с помощью упорядоченного графа (дерева). "Дерево" (тип) является составным. Оно включает в себя подтипы (поддеревья), каждый из которых в свою очередь является типом "дерево".

Семантическая сеть. В основе семантической модели лежит граф, собирающий вокруг одного узла всю информацию по данному узлу. Семантическая сеть состоит из множества объединенных  концептуальных графов, каждый из которых соответствует некоторой логической формуле со своими именами и аргументами предикатов, связанными друг с другом по установленным правилам.

Фреймовая модель. Фрейм (рамка) – это единица представления знаний, детали которой (объект, атрибут , значение ) могут быть изменены согласно текущей ситуации.

Объектно-ориентированная модель. Объектно-ориентированные модели являются развитием фреймового представления. В основе объектно-ориентированного подхода лежат такие понятия, как класс, объект, наследование, инкапсуляция, полиморфизм. Базы знаний и программы обработки данных строятся по унифицированным схемам с развитой системой структур, методов и правил.

Модель, управляемая образцами. При этом в   базе знаний содержатся наборы образцов структур данных и различных модулей их обработки. На каждом шаге работы программа анализирует текущую ситуацию и определяет после анализа образцов, какой модуль наиболее подходит для обработки этой ситуации.

Частным случаем образцовых (эталонных) моделей является так называемый программный сценарий - формализованное описание стандартной последовательности взаимосвязанных факторов, определяющих типичную ситуацию предметной области.

Реляционная модель.  Реляционная модель представляет собой многомерную таблицу элементов. Поскольку  одной таблицей не всегда удается описать сложные логические структуры, применяют связывание таблиц по специальным правилам.

Нечеткая логика.  Нечеткая логика основывается на неточных числах, коэффициентах уверенности, вероятности, нечетких множествах. Последние содержат упорядоченные пары, включающие номер элемента множества и функцию степени принадлежности этого элемента множеству.

Экспертные системы. Экспертные системы – это программные системы, которые решают прикладные задачи в условиях неполной априорной информации и при отсутствии строгих научных правил обработки фактов на основе знаний специалистов в рассматриваемой области.

 

Семантические базы знаний 

Создание баз данных (БД) ИИС во многих моделях является сложным и неудобным для проектировщика процессом, если эти модели не содержат достаточных средств представления смысла данных. От указанного недостатка свободно семантическое моделирование, имеющее два уровня: концептуальное моделирование и моделирование собственно базы данных.

На верхнем уровне осуществляется переход от неформализованного описания предметной области (ПО) и информационных потребностей пользователя к их формальному выражению с помощью специальных языковых средств. На нижнем уровне производятся преобразование концептуальной модели ПО в схему БД и ее нормализация.

Базисным в теории БД является понятие «предметная область», содержащее определения объекта и предмета.

Объект  – это то, что существует вне нас и независимо от нашего сознания - явление внешнего мира, материальной действительности. Объекты потенциально обладают огромным количеством свойств и находятся в потенциально бесконечном числе взаимосвязей друг с другом. Выделить из всего этого нужно самое важное и необходимое.

Предмет – это объект, ставший носителем определенной совокупности свойств и входящий в различные взаимоотношения, которые представляют интерес для пользователя. Таким образом, предмет – это модель реального объекта.

Совокупность объектов, информация о которых представляет интерес для пользователя, образует объектное ядро предметной области.

Понятие «предметная область» соответствует точке зрения потребителя информации на объектное ядро, при которой выделяются только те свойства объектов и взаимосвязей между ними, которые представляют определенную ценность и должны фиксироваться в базе данных. Таким образом, ПО представляет собой абстрактную картину реальной действительности.

В каждый момент времени ПО находится в одном из состояний, которое характеризуется совокупностью объектов и их взаимосвязей. Если объекты образуют объектное ядро, то совокупность взаимосвязей отражает структуру фрагмента действительности. С течением времени одни объекты исчезают, другие появляются, меняются их свойства и взаимосвязи. Тем не менее, возникающие новые состояния считаются состояниями одной и той же ПО. Таким образом, ПО состоит из определенной последовательности состояний.

Вводя пространство состояний, можно рассматривать в нем определенные траектории, или последовательности состояний s0,s1,…,st, в которых находится ПО в моменты времени 0,1,…,t. Члены такой последовательности не могут быть совершенно произвольными, поскольку

состояние st обычно связано с предшествующими состояниями. Поэтому ПО можно определить как класс последовательных состояний – траекторий. Совокупность всех общих свойств траекторий называется семантикой предметной области.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы

 

1. Одиноков В.Ф. Конспект лекций, 2014.
2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные ин- формационные системы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2006.
3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллекту- альных систем. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.
4. Сайт    https://ru.wikipedia.org