Определение понятий искусственный интеллект. Интеллектуальная система (основные свойства, классификация интеллектуальных информационных систем)

Интеллектуальная информационная система (ИИС) - комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.^[1] ИИС являются разновидностью интеллектуальной системы, а также одним из видов информационных систем.

Классификация ИИС

Экспертные системы

Собственно экспертные системы (ЭС)

Интерактивные баннеры (web + ЭС)

Вопросно-ответные системы (в некоторых источниках «системы общения»)

Интеллектуальные поисковики (например, система Старт)

Виртуальные собеседники

Виртуальные цифровые помощники

ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьёзные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи.

Интеллектуальные поисковики отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту).

Для разработки ИИС раньше использовались логические языки (Пролог, Лисп и т. д.), а сейчас используются различные процедурные языки. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для состыковки этих модулей. Однако на сегодняшний день не существует универсальной логико-математической системы, которая могла бы удовлетворить потребности любого разработчика ИИС, поэтому приходится либо комбинировать накопленный опыт, либо разрабатывать логику системы самостоятельно. В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмы формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда более сложной, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.

2. Данные и знания. Представление знаний в интеллектуальных системах. Данные и знания. Модели представления знаний: продукции, фреймы, семантические сети, формальные логические модели, сценарии.

Одним из компонентов ЭС является база знаний (БЗ), предназначенная для хранения долгосрочных данных, описывающих определенную предметную область, и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области

При создании базы знаний необходимо описать смысловое содержание предметной области. Следует иметь такую форму описания знаний, которая гарантирует их обработку формальными методами. Под созданием БЗ будем понимать представление знаний в виде некоторой статичной структуры в памяти компьютера

Создание БЗ осуществляется в несколько этапов.

На первом этапе проводится определение предметной области, по которой разрабатывается база знаний.

Следующий этап - это этап извлечение знаний. Извлечение знаний представляет собой процедуру взаимодействия эксперта с инженером по знаниям. В результате этой процедуры становятся явными процесс рассуждений эксперта при принятии решения и структуру его представлений о предметной области. Процесс извлечения знаний - это длительная и трудоёмкая процедура, в которой инженеру по знаниям, вооружённому специальными знаниями по когнитивной психологии, системному анализу, математической логике и пр., необходимо создать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения. В голове эксперта связи установлены, хотя часто и неявно; задача инженера - выявить последовательность умозаключений эксперта.

Далее на этапе структурирования структурируются собранные знания. Большинство специалистов по искусственному интеллекту и когнитивной психологии считают, что основная особенность естественного интеллекта и памяти - это связанность всех понятий в некоторую сеть. Поэтому для разработки базы знаний нужен не словарь, а энциклопедия, в которой все термины объяснены в словарных статьях со ссылками на другие термины, должна быть выстроена иерархия понятий. Иерархия понятий – это глобальная схема, которая закладывается в основу анализа структуры знаний любой предметной области.

При выстраивании структуры знаний необходимо определить терминологию, список основных понятий и их атрибутов, отношения между понятиями, структуру входной и выходной информации, стратегию принятия решений, ограничения стратегий и так далее

В результате все собранное - это не разрозненные определения и понятия, а система взаимосвязанных элементов, то есть знание о предметной области.

На следующем этапе полученные знания описываются на одном из языков представления знаний. Затем разработанная БЗ реализуется на компьютере

Подготовка учебного материала в соответствии с перечисленными этапами построения баз знаний будет выглядеть следующим образом.

Уточнение предметной области. На данном этапе выбирается конкретная тема по научной дисциплине, учебный материал (в дальнейшем - материал) которой надо представить в базе знаний.

Извлечение знаний. На этом этапе происходит извлечение знаний по выбранной теме из доступных источников информации, то есть собирается материал. Источниками фактов, понятий, законов и так далее являются учебники, справочники, материалы конкретных исследований в рассматриваемой предметной области

Структурирование знаний. Этот этап необходим для выявления структуры собранного материала и имеющихся знаний по выбранной теме предметной области. Здесь определяются терминология, список основных понятий и их атрибутов, классифицируются понятия по их содержанию, устанавливаются логические связи и отношения между понятиями, и так далее. Из вышесказанного следует, что материал, который входит в базу знаний, должен быть представлен системой. Поэтому при разработке учебного материала для представления его в базе знаний целесообразно применять системный анализ. При этом осуществляется следующее.

Делается допущение, что интересующая тема представляет собой сложную целостную систему.

Анализируется содержание и состав выбранной темы.

Тема разделяется на блоки, блоки - на подблоки и таким образом деление доводится до элементарного уровня (понятия, явления и т.п.). Необходимо учитывать, что содержимое одного блока - это не содержание отдельного параграфа, главы или раздела учебников.

Устанавливаются связи между элементами, подблоками и блоками, т.е. определяется структура системы.

Определяются системообразующие (внутренние) связи и системообразующий элемент, т.е. те связи и элемент, без которых не будет реализовываться целостность системы.

Характеризуется каждый элемент системы.

Созданная система рассматривается как составляющая другой системы, поэтому устанавливаются связи с другим учебным материалом.

Представление учебного материала в формальном виде. Формализованное представление материала, может быть реализовано в виде графа, таблицы, текста, структурно-логической схемы и/или другими наглядными способами. Наглядное представление материала позволяет судить о том, на сколько собранный материал по данной теме целостен, взаимосвязан, обобщен, структурирован. Далее выбирается модель представления знаний в базе знаний.

База знаний может быть разработана на языке Пролог.