1.2. Системы с интеллектуальным интерфейсом

Интеллектуальные базы данных отличаются от обычных баз данных возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая явно в этой базе может не храниться. Примерами таких запросов могут быть следующие:

1. Вывести список товаров, цена которых выше среднеотраслевой.

2. Вывести список товаров-заменителей некоторой продукции.

3. Вывести список потенциальных покупателей некоторого товара.

Для выполнения запроса первого типа необходимо сначала провести статистический расчет среднеотраслевой цены по всей базе данных, а уже после этого собственно отбор данных. Чтобы выполнить запрос второго типа следует вывести значения характерных признаков объекта, а затем произвести поиск по ним аналогичных объектов. Для третьего типа запроса требуется сначала определить список посредников-продавцов, выполняющих продажу данного товара, а затем провести поиск связанных с ними покупателей.

Во всех перечисленных типах запросов требуется осуществить поиск в соответствии с условием, которое должно быть доопределено в ходе решения задачи. При этом интеллектуальная система без помощи пользователя по структуре базы данных сама строит путь доступа к файлам данных. Формулирование запроса осуществляется в диалоге с пользователем, последовательность шагов которого выполняется в максимально удобной для пользователя форме. Запрос к базе данных может быть сформулирован и с помощью естественно-языкового интерфейса.

Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. Так, морфологический анализ предполагает распознавание и проверку правильности написания слов по словарям, синтаксический контроль – разложение входных сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей и, наконец, семантический анализ – установление смысловой правильности синтаксических конструкций. Синтез высказываний решает обратную задачу - преобразование внутреннего представления информации в естественно-языковое.

Естественно-языковый интерфейс используется для:

• доступа к интеллектуальным базам данных;

• контекстного поиска документальной текстовой информации;

• голосового ввода команд , используемых в системах управления;

• машинного перевода c иностранных языков.

Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой информации. Интеллектуальные гипертекстовые системы отличаются более сложной семантической организацией ключевых слов, которые отражают различные смысловые отношения терминов. Таким образом, механизм поиска работает прежде всего с базой знаний ключевых слов, а затем уже непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное распространяется и на поиск мультимедийной информации, включающей помимо текстовой и цифровой информации графические, аудио- и видеообразы.

Системы контекстной помощи можно рассматривать как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых систем. В отличие от обычных систем помощи, навязывающих пользователю схему поиска требуемой информации, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию), а система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и выполняет поиск относящихся к ситуации параметров. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний (Knowledge Publishing) и создаются как приложение к системам документации (например, документации по использованию программных продуктов).

Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с запросами пользователя. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой ситуации. Например, состояние сложного управляемого объекта отображается в виде человеческого лица, на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации.

Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных системах, основанных на принципах виртуальной реальности, когда графические образы моделируют практические ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия.