Информационные Системы (ИС)
| Вид материала | Лекция |
- Направление 230400 «Информационные системы и технологии», 20.25kb.
- Программа дисциплины «информационные сети» Индекс дисциплины по учебному плану: опд., 123.28kb.
- Многоуровневая учебная программа дисциплины электротехника и электроника для подготовки, 409.29kb.
- Программа дисциплины «вычислительная математика» Индекс дисциплины по учебному плану:, 550.42kb.
- Программа государственного экзамена по специальности: 230201. 65 «Информационные системы, 450.31kb.
- В. П. Информационные системы в технике и технологиях. Ч. Диплом, 1332.77kb.
- Информационные технологии управления лекция 6 Информационные системы планирования (бюджетирования), 41.66kb.
- Конспект лекций по дисциплине «Информационные системы в экономике», 1286.5kb.
- Рабочая программа по дисциплине "алгоритмизация и программирование" для специальности, 136.78kb.
- Рабочая программа По дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» По специальности, 353.65kb.
Лекция №1 Информационные Системы (ИС)
В настоящее время существует устойчивая тенденция к интеллектуализации компьютеров и их программного обеспечения, поэтому особую роль в новых информационных технологиях (НИТ) играют методы и средства искусственного интеллекта (ИИ).
Основные определения
Понятие ИИ:
- Свойство интеллектуальных ИС (ИИС) выполнять (творческие) функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
- Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Данные – это информация, полученная в результате наблюдения или измерения отдельных свойств или атрибутов, характеризующих объекты, процессы и явления предметной области.
Знания – это связи и закономерности предметной области (принципы, модели, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в данной области.
Знания – это хорошо структурированные данные, данные о данных (метаданные).
Знания можно условно разделить на глубинные и поверхностные.
Поверхностные знания – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями или фактами предметной области. В основном ИИС работают с поверхностными знаниями.
Глубинные знания – это абстракции, аналогии, схемы, которые отражают структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Такие знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.
Часто в научной литературе знания подразделяют на процедурные и декларативные.
Сначала появились процедурные знания – знания о методах решения задач, т.е. знания, содержащиеся в алгоритмах для управления данными. Для их изменения требовалось непосредственно изменять код программ, реализующих соответствующие алгоритмы.
Однако с развитием информационных технологий все большая часть знаний сосредотачивалась на структурах данных (таблицах, списках и т.д.). Таким образом, увеличилась роль декларативных знаний.
В настоящее время знания зачастую приобретают чисто декларативную форму, т.е. знанием считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному языку (ЕЯ) и понятных не специалистам в данной предметной области.
Также выделяют следующие виды знаний:
- интерфейсные – знания о взаимодействии с окружающей средой;
- структурные – знания об операционной среде;
- метазнания – знания о свойствах знаний;
- проблемные – знания о предметной области (ПрО).
Фрагмент, выделенный из окружающего мира, называется предметной областью. Существует также множество задач и проблем, которые необходимо решать, используя сущности и отношения из этой предметной области, поэтому используется более широкое понятие – проблемная среда (область) = предметная область + решаемые задачи.
Понятийная структура проблемной области использует три источника знаний:
1 источник (первого рода) – человек;
2 источник (второго рода) – книги, справочники, инструкции и т.д.;
3 источник (третьего рода) – БД и другие носители.
Инженерия знаний – занимается проблемами хранения, представления и обработки знаний. Затрагивает проблематику, связанную с разработкой широкого класса систем, основанных на знаниях.
В основе деятельности специалиста (инженера по знаниям) находятся процессы концептуализации – способы отображения понятийной структуры в компьютер.
Основная задача инженера по знаниям заключается в построении модели проблемной области.
Необходимо отметить, что любая система, обладающая базой знаний (БЗ) по некоторой предметной области, может рассматриваться как интеллектуальная система (ИИС).
Под интеллектуальными системами понимают любые биологические, искусственные или формальные системы, проявляющие способность к целенаправленному поведению, т.е. обладающие свойствами:
- общения;
- накопления знаний;
- принятия решений;
- обучения и адаптации.
Система считается интеллектуальной, если в ней реализованы следующие три базовые функции.
1. Функция представления и обработки знаний. Интеллектуальная система должна быть способна накапливать знания об окружающем мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматики и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, соотносить новые знания со знаниями, хранящимися в БЗ.
2. Функция рассуждения. Интеллектуальная система должна быть способна формировать новые знания с помощью логического вывода и механизмов выявления закономерностей в накопленных знаниях, получать обобщенные знания на основе частных знаний и логически планировать свою деятельность.
3. Функция общения. Интеллектуальная система должна быть способна общаться с человеком на языке, близком к естественному языку (ЕЯ) и получать информацию через каналы, аналогичные тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира (прежде всего, зрительный и звуковой), уметь формировать объяснения собственной деятельности, оказывать человеку помощь за счет знаний, которые хранятся в ее памяти, и логических средств рассуждения.
Упрощенная модель ИИС
• интеллектуальный интерфейс обеспечивает общение с внешней средой и преобразование информации из внешнего во внутреннее представление и обратно;
• подсистема логического вывода на основе анализа семантики входных сообщений и имеющихся знаний формулирует постановку задачи, осуществляет поиск вариантов ее решения и выбирает из них наилучшие;
• подсистема объяснений это специфический блок, отличающий ЭС от других ИИС и который по требованию пользователя поясняет, как получена та информация, которая выдана в качестве ответа;
• база знаний обеспечивает хранение и доступ к различным видам знаний, используемым ИИС при ее функционировании.
Структура исследований в ИИ
Попытки определения структуры исследований в области ИИ предпринимались неоднократно. В соответствии с одной из наиболее известных точек зрения по этому вопросу исследования в области ИИ делятся на два базовых направления:
• бионическое, занимающееся проблемами искусственного воспроизведения структур и процессов, характерных для человеческого мозга и лежащих в основе решения задач человеком;
• программно-прагматическое, занимающееся созданием программ решения задач, считающихся прерогативой человеческого интеллекта (поиск, классификация, обучение, принятие решений, распознавание образов, рассуждения и др.).
В программно-прагматическом направлении выделяют три подхода:
• локальный или заданный – создание для каждой задачи, присущей интеллектуальной деятельности человека, специальной программы, дающей результат не хуже того, что достигает человек;
• системный или основанный на знаниях – создание средств автоматизации построения программ для решения интеллектуальных задач на основе знаний о ПрО;
• использующий метапроцедуры программирования для составления интеллектуальных программ по описаниям задач на ЕЯ.
Недостатки традиционных ИС заключаются в слабой адаптивности к изменениям предметной области и информационной потребности пользователей.
Эти недостатки устраняются в ИИС. Для ИИС, ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны следующие признаки:
- Развитые коммуникационные способности;
- Умение решать сложные, плохо формализованные задачи;
- Способность к самообучению.