Математические и алгоритмические основы интеллектуальных информационных систем: модели представления знаний, семантических фреймов. Построения информационных систем для решения неформализованных задач в различных сферах творческой деятельности человека.
Аннотация к работе
Изучаются математические и алгоритмические основы интеллектуальных информационных систем: модели представления знаний на основе систем продукций, семантических сетей и фреймов; выводы на знаниях; нечеткая информация и выводы; нейронные сети; методы эвристического поиска решений и программирования задач в среде CLIPS, пакете прикладных программ Neureal Network Toolbox, функционирующего под управлением ядра системы MATLAB. Типичными примерами ИС являются экспертные системы (ЭС) и искусственные нейронные сети (ИНС), берущие на себя решение вопросов извлечения и структурирования знаний, а также технологические аспекты разработки систем, основанных на знаниях. Наибольшие трудности в разработке ЭС вызывает не процесс машинной реализации систем, а этап анализа знаний и проектирования базы знаний. Целевое утверждение может быть либо «заложено» заранее в базу знаний системы, либо извлекается системой из диалога с пользователем. При построении систем, основанных на знаниях (СОЗ), используются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения тех или иных задач.
План
Характеристики типов решаемых в проблемной области задач.
37
1. Тип решаемых задач:
Список литературы
1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2004.- 424 с.
2. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS/ - СПБ.: БХВ - Петербург, 2003.- 608 с.
3. Корнеев В.В., А.Ф. Гарев, С.В. Васютин, В. В. Райх Базы данных интеллектуальная обработка информации - М.: «Нолидж», 2000.-352 с.
4. Нейронные сети. MATLAB 6 / Под общ. ред. В.Г. Потемкина. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с.
5. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПБ.: Питер, 2001. - 384 с.
6. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.: ДМК Пресс, 2004.-312 с.
7. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. - 288 с.
135
8. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений - М.: «Финансы и статистика», 2004. - 176 с.
Словарь основных терминов и определений, используемый в лекциях. Основные понятия и определения, используемые в лекциях.
1. Искусственный интеллект а) научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными; б) свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека.
2. Интеллектуальная система (ИС) - техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти ИС. Структура ИС включает три основных блока - базу знаний, решатель, интеллектуальный интерфейс.
3. Система, основанная на знаниях - интеллектуальная система, функционирование которой определяется совокупность знаний о проблемной области , в которой она используется.
4. Экспертная система (ЭС) - интеллектуальная система, предназначенная для оказания консультационной помощи специалистам, работающим в некоторой предметной области. Особенностью ЭС является наличие в них системы объяснений, повышающей консультационную силу ЭС.
5. Система объяснений - одна из функций ИС, она. предоставляет пользователю информацию о том, как интеллектуальная система получила выданное пользователю решение. В отличие от обоснования система объяснений опирается лишь на тот маршрут, который сохранился в памяти системы от процесса поиска решения. Используя этот маршрут, интеллектуальная система формирует пользователю объяснение. на профессиональном естественном языке, позволяющее ему представить все принципиальные шаги решения.
6. Инженерия знаний - раздел искусственного интеллекта, в рамках которого решаются проблемы, связанные с извлечением знаний, приоб-
136
ретением знаний, представлением знаний и манипулированием знаниями. Инженерия знаний служит основой для создания экспертных систем и других интеллектуальных систем.
7. Нейробионика - направление в исследованиях по искусственному интеллекту для которого характерно использование для воспроизведения в интеллектуальных системах процессоров, присущих биологическим объектам, структур и функций, аналогичных структурам и функциям этих объектов. В рамках этого направления были созданы формальные модели нейронов, на основе которых строятся сети, позволяющие решать задачи распознавания образов, классификации.
8. Предметная (проблемная) область - совокупность реальных или абстрактных объектов (сущностей), связей и отношений между этими объектами, а также процедур преобразования этих объектов для решения задач, возникающих в предметной области.
9. Знания - совокупность сведений, образующих целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об описываемом вопросе, предмете, проблеме и т.д.
10. База знаний - совокупность программных средств, обеспечивающих поиск, хранение, преобразование и запись в памяти ЭВМ сложно структурированных информационных единиц (знаний).
11. Решатель - система, способная благодаря встроенной в нее общей стратегии нахождения решения путем поиска в пространстве альтернатив или путем логического вывода находить решения задач.
12. Логический вывод - последовательность рассуждений, приводящая от посылок к следствию с использованием аксиом и правил вывода.
13. Вывод на знаниях - вывод, использующий в качестве посылок выражения, хранящиеся в базе знаний.
14. Интеллектуальный интерфейс - интерфейс, в который включены средства, позволяющие человеку вести общение с ЭВМ, не используя для ввода в ЭВМ специальные программы.
15. Инженер по знаниям - специалист, основной задачей которого является проектирование баз знаний и наполнение их знаниями по проблемной области. В процессе этой деятельности инженер по знаниям выбирает форму представления знаний, удобную для данной проблемной области, организует приобретение знаний из различных источников (официальные документы, учебники, монографии и т.п.), 137
а также в результате общения с экспертами-специалистами в данной проблемной области.
16. Представление знаний - совокупность методов и процедур, которые применяет инженер по знаниям при заполнении им базы знаний. Представление знаний предполагает использование источников знаний двух типов: пассивных и активных. К первым относятся официальные документы, инструкции, печатные издания, кино-фото-документы и многие другие источники, в которых содержатся сведения, важные для описания знаний о предметной области. Ко второму типу источников знаний относятся люди - специалисты в данной предметной области.