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.

Воспользуемся определением «интеллектуальной системы» проф. Д.А. Поспелова [38]: «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. 5.19 в наиболее общем виде представ­лена структура интеллектуальной системы в виде совокупности блоков и связей между ними [51].

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

Рис. 5.19. 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;

• гибридные экспертные 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 слабоформализованных 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.

В последнее время в специальный класс выделяются гибридные экспертные системы. Указанные системы должны вобрать в себя лучшие черты как экспертных, так и расчетно-логических и ин­формационно-поисковых систем. Разработки в области гибридных экспертных систем находятся на начальном этапе.

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

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), ко­торые занимают около 70% рынка таких систем и находят все более широкое применение в управлении непрерывными процессами (химические производства, цементная промышленность, атомная энергетика и т.д.).