Технологии искусственного интеллекта

С развитием компьютерных технологий менялся смысл, вкладываемый в понятие информационной системы. Современная информационная система - это набор информационных технологий, направленных на поддержку жизненного цикла информации и включающего три основные процесса:

обработку данных,

управление информацией и

управление знаниями.

В условиях резкого увеличения объемов информации переход к работе со знаниями на основе искусственного интеллекта является, по всей вероятности, единственной альтернативой информационного общества.

Профессор Д.А. Поспелов дает следующее определение «интеллектуальной системы»: «Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы следующие основные функции:

• накапливать знания об окружающем систему мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматической полезности и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, осуществлять соотнесение новых знаний с ранее хранимыми;
• пополнять поступившие знания с помощью логического вывода, отражающего закономерности в окружающем систему мире или в накопленных ею ранее знаниях, получать обобщенные знания на основе более частных знаний и логически планировать свою деятельность;
• общаться с человеком на языке, максимально приближенном к естественному человеческому языку, и
• получать информацию от каналов, аналогичных тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира,
• уметь формировать для себя или по просьбе человека (пользователя) объяснение собственной деятельности, оказывать пользователю помощь за счет тех знаний, которые хранятся в памяти, и тех логических средств рассуждений, которые присущи системе».

Перечисленные функции можно назвать функциями представления и обработки знаний, рассуждения и общения.

Наряду с обязательными компонентами, в зависимости от решаемых задач и области применения в конкретной системе эти функции могут быть реализованы в различной степени, что определяет индивидуальность архитектуры.

На рис. 23 в наиболее общем виде представлена структура интеллектуальной системы в виде совокупности блоков и связей между ними [10].

База знаний представляет собой совокупность сред, хранящих знания различных типов. Рассмотрим кратко их назначение.

Рис. 23. Общая структура интеллектуальной системы

База фактов (данных) хранит конкретные данные, а

база правил - элементарные выражения, называемые в теории искусственного интеллекта продукциями.

База процедур содержит прикладные программы, с помощью которых выполняются все необходимые преобразования и вычисления.

База закономерностей включает различные сведения, относящиеся к особенностям той среды, в которой действует система.

База метазнаний (база знаний о себе) содержит описание самой системы и способов ее функционирования: сведения о том, как внутри системы представляются единицы информации различного типа, как взаимодействуют различные компоненты системы, как было получено решение задачи.

База целей содержит целевые структуры, называемые сценариями, позволяющие организовать процессы движения от исходных фактов, правил, процедур к достижению той цели, которая поступила в систему от пользователя, либо была сформулирована самой системой в процессе ее деятельности в проблемной среде.

Управление всеми базами, входящими в базу знаний, и организацию их взаимодействия осуществляет система управления базами знаний. С ее же помощью реализуются связи баз знаний с внешней средой. Таким образом, машина базы знаний осуществляет первую функцию интеллектуальной системы.

Выполнение второй функции обеспечивает часть интеллектуальной системы, называемая решателем и состоящая из ряда блоков, управляемых системой управления решателя.

Часть из блоков реализует логический вывод.

Блок дедуктивного вывода осуществляет в решателе дедуктивные рассуждения, с помощью которых из закономерностей из базы знаний, фактов из базы фактов и правил из базы правил выводятся новые факты. Кроме этого данный блок реализует эвристические процедуры поиска решений задач, как поиск путей решения задачи по сценариям при заданной конечной цели.

Для реализации рассуждений, которые не носят дедуктивного характера, т.е. для поиска по аналогии, по прецеденту и пр., используются блоки индуктивного и правдоподобного выводов.

Блок планирования используется в задачах планирования решений совместно с блоком дедуктивного вывода.

Назначение блока функциональных преобразований состоит в решении задач расчетно-логического и алгоритмического типов.

Третья функция - функция общения - реализуется как с помощью компоненты естественно-языкового интерфейса, так и с помощью рецепторов и эффекторов, которые осуществляют так называемое невербальное общение и используются в интеллектуальных роботах.

В зависимости от набора компонентов, реализующих рассмотренные функции, можно выделить следующие основные разновидности интеллектуальных систем:

• интеллектуальные информационно-поисковые системы;
• экспертные системы (ЭС);
• расчетно-логические системы;

Интеллектуальные информационно-поисковые системы являются системами взаимодействия с проблемно-ориентированными (фактографическими) базами данных на естественном, точнее ограниченном как грамматически, так и лексически (профессиональной лексикой) естественном языке (языке деловой прозы). Для них характерно использование, помимо базы знаний, реализующей семантическую модель представления знаний о проблемной области, лингвистического процессора.

Экспертные системы являются одним из бурно развивающихся классов интеллектуальных систем. Данные системы в первую очередь стали развиваться в математически слабо формализованных областях науки и техники, таких как медицина, геология, биология и др. Для них характерна аккумуляция в системе знаний и правил рассуждений опытных специалистов в данной предметной области, а также наличие специальной системы объяснений.

Расчетно-логические системы позволяют решать управленческие и проектные задачи по их постановкам (описаниям) и исходным данным вне зависимости от сложности математических моделей этих задач.

При этом конечному пользователю предоставляется возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. В общем случае, по описанию проблемы на языке предметной области обеспечивается автоматическое построение математической модели и автоматический синтез рабочих программ при формулировке функциональных задач из данной предметной области. Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования.

Наиболее значительные успехи в настоящее время достигнуты в таком классе интеллектуальных систем, как экспертные системы (ЭС).

ЭС называют вычислительную систему использования знаний эксперта и процедур логического вывода для решения проблем, которые требуют проведения экспертизы и позволяют дать объяснение полученным результатам.

ЭС обладает способностями к накоплению знаний, выдаче рекомендаций и объяснению полученных результатов, возможностями модификации правил, подсказки пропущенных экспертом условий, управления целью или данными.

ЭС отличают следующие характеристики: интеллектуальность,

простота общения с компьютером,

возможность наращивания модулей,

интеграция неоднородных данных,

способность разрешения многокритериальных задач при учете предпочтений лиц, принимающих решения (ЛПР),

работа в реальном времени,

документальность,

конфиденциальность,

унифицированная форма знаний,

независимость механизма логического вывода,

способность объяснения результатов.

В настоящее время можно выделить следующие основные сферы применения ЭС: диагностика, планирование, имитационное моделирование, предпроектное обследование предприятий, офисная деятельность, а также некоторые другие.

Практика показывает, что по сравнению со статическими ЭС, гораздо больший эффект дают ЭС, используемые в динамических процессах (экспертные системы реального времени - ЭСРВ). Такие системы занимают около 70% рынка ЭС и находят все более широкое применение в управлении непрерывными процессами (химические производства, цементная промышленность, атомная энергетика и т.д.).

Полученные в результате срабатывания продукций новые знания могут использоваться в следующих целях:

• понимание и интерпретация фактов и правил с использованием продукций, фреймов, семантических цепей;
• решение задач с помощью моделирования;
• идентификация источника данных, причин несовпадений новых знаний со старыми, получение метазнаний;
• составление вопросов к системе;
• усвоение новых знаний, устранение противоречий, систематизация избыточных данных.

Языки программирования, применяемые для работы в области ЭС, - это, как правило, или проблемно-ориентированные языки (Фортран, Паскаль и т.д.), или языки обработки текстов (Лисп, Пролог).

Проблемно-ориентированные языки разработаны для специального класса задач. Например, Фортран удобен для выполнения алгебраических вычислений и чаще всего применяется в научных, математических и статистических вычислениях.