10. Особенности и признаки интеллектуальных информационных систем.

Любая информационная система выполняет следующие функции:

1. воспринимает запросы пользователя и необходимые исходные данные;

2. обрабатывает введенные данные в соответствии с некоторым алгоритмом и формирует требуемую выходную инфу.

Отличительной особенностью интеллектуальных информационных систем является способность решать плохо формализованные задачи. Для решения таких задач нужны знания. Для того, чтобы научится решать такие задачи, нужно помимо программы выделить правила преобразования данных и оформить их в виде подсистемы БЗ. Структура такой системы будет имеет вид:

Система с БЗ = БЗ <=> Управляющая структура <=> БД.

Управляющая структура – это механизм вывода, она играет роль универсального механизма решения задач. Она связывает единицы знаний из БЗ, т.е. правила преобразования данных в цепочки. Т.е. управляющая структура генерирует алгоритм в зависимости от конкретной постановки задачи.

Системы, ориентированные на генерацию алгоритма решения задач обладают следующими признаками:

1. развитые коммуникационные способности, т.е. способности к общению с конечным пользователем – возможность формулирования пользователем запроса в диалоговом режиме на языке, максимально близком к естественному.

2. Умение решать плохо формализуемые задачи (задачи с неопределенностью и быстрым изменением исходных данных и знаний).

3. Способность к самообучению (возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного ранее опыта).

4. Адаптивность – способность системы к развитию с изменением проблемной области.

Эти признаки развиты не в одинаковой степени в разных системах, они редко реализуются все. Условно, каждому признаку соответствует свой класс интеллектуальных систем:

1. системы с интеллектуальным интерфейсом;

2. экспертные системы;

3. самообучающиеся системы;

4. адаптивные системы.

11. Двойственная природа знаний, используемых в интеллектуальных системах

Знания, используемые в интеллектуальных системах, которые преобразуют данные в информацию, имеют двоякую природу: фактуальную и операционную.

Фактуальные знания-это осмысленные и понятые знания. Операционные знания-это зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные и извлекать из них необходимую инфу.

Процесс извлечения инфы из данных сводится к адекватному соединению фактуального и операционного знания.

В различных информационных системах это выполняется по-разному. Самый простой способ -создание обычной прикладной программы по формуле Вирта:

Программы = алгоритм +структура данных.

Где алгоритм включает правила преобразования данных, т.е. формулы, и управляющей структуры.

Структура данных-то, что отражает реальная действительность в проблемной области.

Но в формуле Вирта фактуальные и операционные даные сильно связаны, то есть имеет место жесткая зависимость между текстом проги и данными. Это устраняется в инф системах, основанных на использовании концепций БД. В качестве посредника между текстом проги и БД выступает СУБД:

Система с БД=программа(текст, запрос юзера)< = > СУБД< = >БД

Этот способ повышает гибкость информационной системы, но система не является интеллектуальной. Ограничения способа: для того, чтобы сформировать запрос к БД, юзер должен иметь четкое представление о структуре БД и алгоритм решения задач (построение запросов на SQL), что сложно для непрофессиональных пользователей. Такие системы не могут решать плохо формализованные задачи, для этого нужны знания.

Нужно выделить правила преобразования данных и оформить их в виде подсистемы так называемой базы знаний. Т.е. эти правила представляются как единицы знаний.

БД-знать что, БЗ-знать как.

Структура такой системы:

Система с БЗ=БЗ< = >Управляющая структура < =>БД.

Управляющая структура играет роль универсального механизма решения задач., она генерирует алгоритм в зависимости от конкретной постановки задачи.

БЗ состоит из 3-х частей:

1)База целей-инфа о целях, для достижения которых предназначена система ИИ

2)База правил - закономерности, присущие рассматриваемому классу задач правила упрощеия, правила вывода нов фактов, приобретения нов знаний)

3) База данных-данные, необходимые для решения задач