Интеллектуальная система это что
интеллектуальные системы
Полезное
Смотреть что такое “интеллектуальные системы” в других словарях:
Интеллектуальные системы — Интеллектуальные системы: Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ) Интеллектуальная информационная система Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере (институт лингвистики РГГУ) … Википедия
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ) — Значимость предмета статьи поставлена под сомнение. Пожалуйста, покажите в статье значимость её предмета, добавив в неё доказательства значимости по частным критериям значимости или, в случае если частные критерии значимости для… … Википедия
Интеллектуальные информационные технологии — (ИИТ) (англ. Intellectual information technology, IIT) это информационные технологии, помогающие человеку ускорить анализ политической, экономической, социальной и технической ситуации, а также синтез управленческих решений. При этом… … Википедия
Интеллектуальные виды спорта — (англ. Mind Sports) сложившаяся система организации соревнований и специфической подготовки к ним в логических играх, которые подверглись институционализации англо саксонского образца в виде создания глобальной сети международных… … Википедия
Интеллектуальные олимпиады — «Интеллектуальные олимпиады» это казахстанское развлекательно познавательное телешоу, которое ориентировано на решение командами логических задач по разнообразной тематике. Телепроект существует с 2002 года при спонсорской поддержке… … Википедия
Интеллектуальные информационные системы — Интеллектуальная информационная система (ИИС) это один из видов автоматизированных информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико математических… … Википедия
Интеллектуальные агенты — Обычный агент Обучающийся агент Термины «агент» и «интеллектуальный агент» (ИА) имеют два значения, и из за этого иногда возникает путаница. В компьютерной науке, интеллектуальный агент это программа, самостоятельно выполняющая задание,… … Википедия
Интеллектуальные работники — Информационный работник (англ. knowledge worker) работник умственного труда (категория работников, чья деятельность связана с обработкой имеющейся информации и получением новой информации; включает программистов, аналитиков, библиотечных червей … Википедия
Интеллектуальные действия, связанные с процессом определения и сопоставления явлений — Имена существительные ОПРЕДЕЛЕ/НИЕ, нахожде/ние, распознава/ние, установле/ние, фикса/ция, фикси/рование, книжн. диагности/рование. Процесс установления, выяснения с точностью чего либо неизвестного, неясного. ОТЛИ/ЧИЕ и ОТЛИ/ЧЬЕ,… … Словарь синонимов русского языка
ГОСТ Р 8.673-2009: Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Основные термины и определения — Терминология ГОСТ Р 8.673 2009: Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Основные термины и определения оригинал документа: 3.14 адаптивная измерительная система:… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
II. Интеллектуальные системы и их виды
Интеллектуальная система (ИС, intelligent system) — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.
Со всем процессом разработки интеллектуальных информационных систем в целом и ЭС в частности тесно связанаИнженерия знаний. Это методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов для формирования базы правил. Развитие ЭС создало инженерию знаний – процесс построения интеллектуальных систем. Она представляет собой совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний. Главными элементами инженерии знаний являются использование операций типа обобщение, генерация гипотез для индуктивных выводов, подготовка новых программ самими компьютерными программами и т.д. Слово engineering в английском означает искусная обработка предметов, изобретение или создание чего-либо. Следовательно, работу по оснащению программ специальными экспертными знаниями из проблемной области, выполняемую человеком, либо компьютером (программой), также можно назвать инженерией знаний.
Виды интеллектуальных систем:
1. Расчетно-логическая система
К расчетно-логическим системам относят системы, способные решать управленческие и проектные задачи по декларативным описаниям условий. При этом пользователь имеет возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. Данные системы способны автоматически строить математическую модель задачи и автоматически синтезировать вычислительные алгоритмы по формулировке задачи. Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования
2. Рефлекторная интеллектуальная система
3. Интеллектуальная информационная система
Интеллектуальная информационная система (ИИС, intelligent system) — система, основанная на знаниях.
4. Гибридная интеллектуальная система
Под гибридной интеллектуальной системой принято понимать систему, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. Таким образом ГИС — это совокупность:
· искусственных нейронных сетей
· имитационных статистических моделей
Междисциплинарное направление «гибридные интеллектуальные системы» объединяет ученых и специалистов, исследующих применимость не одного, а нескольких методов, как правило, из различных классов, к решению задач управления и проектирования.
Интеллектуальные информационные системы
Интеллектуальная информационная система (ИИС) — это один из видов автоматизированных информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.
Содержание
Классификация ИИС
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 серьезные 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.
Обеспечение работы ИИС
Классификация задач, решаемых ИИС
В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в том, что если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений компонент или под-проблем. Задачами анализа являются: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление. Комбинированные: обучение, мониторинг, прогнозирование.
Интеллектуальные системы и системы управления
Усложнение решаемых задач, обеспечение высокой точности и надежности работы систем, улучшение качества выпускаемой продукции, безопасность систем потребовало новых подходов к их построению, обеспечивающих гибкую обработку информации в условиях ее неполноты и противоречивости, принятия решения, синтеза и коррекции цели, сложного воздействия окружающей среды.
Такими являются интеллектуальные системы. Под интеллектуальной системой (ИС) понимается объединенная информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающую во взаимосвязи с человеком (коллективом людей) или автономно, способную на основе сведений и знаний при наличии мотивации синтезировать цель, принимать решение к действию и находить рациональные способы достижения цели (К.А. Пупков).
Интеллектуальные системы, использующие опыт и практические знания экспертов-специалистов в данной предметной области, называются экспертными системами. Применение ЭС оказывается чрезвычайно эффективным в самых различных областях человеческой деятельности (медицина, геология, электроника, нефтехимия, космические исследования и т.д.).
Это объясняется рядом причин:
1) появляется возможность решения ранее не доступных, плохо формализуемых задач с привлечением нового, специально разработанного для этих целей математического аппарата (семантических сетей, фреймов, нечеткой логики и т.д.);
2) создаваемые ЭС ориентированы на их эксплуатацию широким кругом специалистов (конечных пользователей), общение с которыми происходит в диалоговом режиме, с использованием понятной им техники рассуждений и терминологии конкретной предметной области;
3) применение ЭС позволяет резко повысить эффективность решений, принимаемых рядовыми пользователями, за счет аккумуляции знаний в экспертной системе, в том числе знаний экспертов высшей квалификации.
Суть организации ЭС (как человеко-машинной системы) можно условно показать с помощью представленной на рис.1.2 структурной схемы.
Рис.1.2. Структура экспертной системы
Пользователь обращается к системе за советом по своей конкретной проблеме, сообщая ей имеющиеся в его распоряжении данные и возможные гипотезы (альтернативные варианты решений). Эксперт передает системе свои знания по исследуемой частной проблеме, а также общепринятые факты и правила вывода. Инженер по знаниям действует в данном случае в качестве посредника между экспертом и системой, помогая первому закодировать свои знания и проверяя работу законченной экспертной системы.
ЭС работает в двух режимах: режиме приобретения знаний (через инженера по знаниям от экспертов) и в режиме решения задачи пользователем.
В общем случае, в развитии ИС можно указать два направления развития интеллектуальных систем. Это – автоматическиеинтеллектуальные системы, адаптированные к реальной окружающей среде, и диалоговые системы, в которых интегрируются функции автоматических систем и человека в их взаимодействии.
В первом направлении ИС должны быть способны автономно понимать и контролировать среду путем активного и адаптивного взаимодействия с реальным миром, а также взять на себя часть деятельности человека в этом мире. Таким системам необходимо справляться с неполнотой, неопределенностью и изменчивостью информации, характерным для реального мира. К новым функциям таких систем можно отнести понимание воздействий окружающей среды, моделирование реального мира, планирование последовательности действий, оптимальное управление с целью достижения желаемого результата, элементы адаптации и самоорганизации.
Интеллектуальные системы управления (intelligent control systems) – это системы управления способные к “пониманию” и обучению в отношении объектов управления, возмущений, внешней среды и условий работы.
Основное отличие интеллектуальных систем – наличие механизма системной обработки знаний. Главная архитектурная особенность, которая отличает интеллектуальные системы управления (ИСУ) от “традиционных” – это механизм получения, хранения и обработки знаний для реализации своих функций. P.S. + Интеллектуальная обратная связь
В основе создания интеллектуальных систем управления лежат два принципа: ситуационное управление (управление на основе анализа внешних ситуаций или событий) и использование современных информационных технологий обработки знаний.
Интеллектуальные технологии между собой различает, прежде всего, то, что именно положено в основу концепции интеллектуальности – либо умение работать с формализованными знаниями человека (экспертные системы, нечеткая логика), либо свойственные человеку приемы обучения и мышления (искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы).
В инженерном контексте интеллектуальное управление должно обладать следующими свойствами: во-первых, способностью к обучению и адаптации; во-вторых, живучестью (устойчивостью к повреждениям и неполадкам); в-третьих, “дружественным к пользователю” человеко-машинным интерфейсом и, в-четвертых, способностью к включению новых компонентов.
Структурно интеллектуальные СУ содержат дополнительные блоки, выполняющие системную обработку знаний на основе названных выше информационных технологий. Данные блоки могут выполняться либо как надстройка над обычным регулятором, настраивая нужным образом его параметры, либо непосредственно включаться в замкнутый контур управления.
Согласно другому аналогичному определению, интеллектуальной системой управления (ИСУ) является такая, которая обладает способностью понимать, рассуждать и изучать процессы, возмущения и условия функционирования. К изучаемым факторам при этом относятся, главным образом, характеристики процесса (статическое и динамическое поведение, характеристики возмущений, практика эксплуатации оборудования). Желательно, чтобы система сама накапливала эти знания, целенаправленно используя их для улучшения своих качественных характеристик.
Чтобы лучше понять принципы функционирования этих систем, рассмотрим возможную структуру ИСУ (рис. 1.3), предназначенной для управления гибкой производственной системой (ГПС).
Гибкая производственная система (flexible manufacturing system) (ГПС) – это такой тип системы, которая объединяетсовместно функционирующую в едином производственном процессе группу станков (или рабочих станций), управляемых с помощью ЭВМ и легко переналаживаемых под выпуск широкой номенклатуры изделий. Управление ГПС имеет свои особенности – частая смена заказов на выпуск продукции, большой объем перерабатываемой информации, динамически изменяющаяся внешняя среда.
Интеллектуальная система управления (рис.1.3) обеспечивает принятие рациональных, обоснованных решений по управлению ГПС на этапах планирования (прогнозирования), выпуска конечной продукции и контроля за ходом производства.
Рис.1.3. Структура интеллектуальной системы управления ГПС
В функции системы управления при этом входят: сохранение нужного состава деталей в системе; выбор последовательности операций по их управлению; распределение работ по станкам; размещение деталей в накопителях в процессе обработки; выбор транспортных средств для перевозки материалов; управление их движением и т.д.
Указанные задачи решаются в режиме прямого цифрового управления (on-line) с помощью специализированной ЭВМ, на которую возлагаются также функции по сбору информации о планируемых заказах, фактическом их исполнении, эффективности функционирования ГПС и по управлению вводом и выводом данных.
Экспертная система играет важную роль в процессе принятия решений, выполняя функции “интеллектуальной” обратной связи.
В качестве основных модулей (компонент) в состав ИСУ входят (рис.1.4):
Рис.1.4. Взаимодействие компонент ИСУ
– модуль прогнозирования входных воздействий (МПВ), отвечающих за выполнение прогнозов тех внешних переменных, которые определяют требованиями производства и оказывают непосредственное влияние на график прохождения деталей, использование оборудования и т.д.;
– модуль анализа состояния системы (MAC), обеспечивающий моделирование поведения ГПС на основе входов, предсказанных МПВ, начального состояния системы и фиксированных параметров стратегии (т.е. способа) управления ГПС;
– модуль назначения стратегии (МНС), отвечающий за выбор наиболее пригодных для данной конкретной ситуации альтернатив из имеющегося множества стратегий управления:
– модуль выбора параметров стратегии (МПС), предназначенный для выбора конкретных значений параметров (числовых показателей), определяющих ту или иную стратегию управления.
Взаимодействие перечисленных выше компонент в составе ИСУ показано на рис. 1.4. В процессе работы данной системы используются как; формализованные, математические, методы (временного сглаживания, статистического прогнозирования, распознавания образов, поисковые методы оптимизации и др.), так и специфические, качественные, знания (know-how), полученные путем обработки мнений экспертов и накопленные в базе знаний.
Последние включают в себя результаты, касающиеся реакций производственной системы на отдельные комбинации входных воздействий. Для определения частной стратегии управления применяется механизм логического вывода, т.е. набор определенных правил принятия решений с использованием накопленной информации о функционировании ГПС.
Данная ИСУ быстро реагирует на изменения условий производства (очередности и размеров заказанных партий деталей, количества исправных станков, износа инструмента и т.п.), адаптируясь к указанным возмущениям, изменяя логику своей работы и сокращая в конечном итоге суммарное время изготовления деталей и запасы незавершенного производства.
Второе направление развития интеллектуальных систем означает «объединение» системы с человеком. Это должны быть гибкие системы, поддерживающие и повышающие интеллектуальную деятельность людей в таких областях, как решение задач и получение информации за счет расширения каналов связи между людьми и системами. Чтобы помочь людям в решении задач и получении новой информации, потребуется воспринимать и интегрировать различную информацию. Здесь новые функции в системе: вопрос и ответ, высказанные на естественном языке; понимание намерений на базе различной информации, поступающей от людей; реализация интеллектуальной поддержки для нахождения и представления полезной информации в огромном количестве данных, хранящихся в базах данных; интеллектуальное моделирование для создания новых информационных данных и прогнозирование изменений в реальном мире; методы интеграции для обеспечения взаимодействия человека и системы; вычислительная модель реального мира и т.д.
Одним из основных направлений применения экспертных систем в ИС и ИСУ стало рассмотрение «Интеллектуальных систем принятия решений и управления».
Применение концепции ситуационного управления, которая, в условиях конфликта реализует не только управление объектом, его параметрами и структурой, но и каждому классу ситуаций, возникающих при функционировании системы, определяет решение по управлению.
Интеллектуальные системы
Предмет исследования искусственного интеллекта.
Введем определения, которые будем использовать в данной книге в качестве рабочих определений. Предметом информатики является обработка информации по известным законам. Предметом ИИ является изучение интеллектуальной деятельности человека, подчиняющейся заранее неизвестным законам. ИИ это все то, что не может быть обработано с помощью алгоритмических методов.
Под алгоритмом будем понимать последовательность заданных действий, которые однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время для решаемой задачи.
Всякий раз, как только возникают сомнения в интеллектуальности некоторой системы, договоримся вспоминать тест Алана Тьюринга на интеллектуальность. После этого сомнения и дальнейшие споры, как правило, прекращаются.
Знания можно разделить на факты и правила. Под фактами подразумеваются знания типа “A это A”, они характерны для баз данных. Под правилами (продукциями) понимаются знания вида “ЕСЛИ-ТО”. Кроме этих знаний существуют так называемые метазнания ( знания о знаниях ). Создание продукционных систем для представления знаний позволило разделить знания и управление в компьютерной программе, обеспечить модульность продукционных правил, т. е. отсутствие синтаксического взаимодействия между правилами. При создании моделей представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Выполнить это требование в равной степени для простых и сложных задач довольно сложно.
БАМР содержит программные модули решения задач предметной области по жестким алгоритмам.
На выходе системы Блок вывода информации обеспечивает вывод данных, текста, речи, изображений и другие результаты логического вывода пользователю и/или Объекту Управления (ОУ).
Динамика работы ИРС может быть описана следующим образом. При поступлении информации на внешнем языке системы на вход БВИ производится ее интерпретация во внутреннее представление для работы с символьной моделью системы. БЛВ выбирает из БЗ множество правил, активизированных поступившей входной информацией, и помещает эти правила в БЦ как текущие цели системы. Далее БЛВ по заданной стратегии, например, стратегии максимальной достоверности, выбирает правило из БЦ и пытается доопределить переменные модели внешнего мира и исполнительной системы с объектом управления. На основе этого активизируются новые правила БЗ и начинается логический вывод в системе продукций (правил). Эта процедура заканчивается, как только решение будет найдено, либо когда будет исчерпана БЦ. Найденное решение из внутреннего представления интерпретируется Блоком Вывода информации во внешний язык подсистемы управления низшего уровня и объекта управления. Более подробно этот процесс рассматривается в лекции 3.