Что следует запомнить

Интеллектуальная информационная система (ИИС) - это ИС, которая основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения экономических задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.

Важнейшие признаки классификации ИИС: развитые коммуникативные способности, сложность (плохая формализуемость алгоритма), способность к самообучению, адаптивность.

Основные подклассы ИИС: интеллектуальные базы данных, в т.ч. с интерфейсами, использующими естественный язык, гипертекст и мультимедиа, когнитивную графику; статические и динамические экспертные системы; самообучающиеся системы на принципах индуктивного вывода, нейронных систем, поиска прецедентов, организации информационных хранилищ; адаптивные информационные системы на основе использования CASE-технологий и/или компонентных технологий.

Система с интеллектуальным интерфейсом - это ИИС, предназначенная для поиска неявной информации в базе данных или тексте для произвольных запросов, составляемых, как правило, на ограниченном естественном языке.

Экспертная система (ЭС) - это ИИС, предназначенная для решения слабоформализуемых задач на основе накапливаемого в базе знаний опыта работы экспертов в проблемной области.

Участники процесса разработки и эксплуатации ЭС: эксперты, инженеры по знаниям, пользователи.

Эксперт - специалист, знания которого помещаются в базу знаний.

Инженер по знаниям - специалист, который занимается извлечением знаний и их формализацией в базе знаний.

Пользователь - специалист, интеллектуальные способности которого расширяются благодаря использованию в практической деятельности ЭС.

Основные составные части архитектуры ЭС: база знаний, механизмы вывода, объяснения, приобретения знаний, интеллектуальный интерфейс.

База знаний - это центральный компонент ЭС, который определяет ценность ЭС и с которым связаны основные затраты на разработку.

База знаний - это хранилище единиц знаний, описывающих атрибуты и действия, связанные с объектами проблемной области, а также возможные при этом неопределенности.

Единица знаний - это элементарная структурная единица, (описание одного объекта, одного действия), которая имеет законченный смысл. В качестве единиц знаний обычно используютсяправила и/или объекты.

Неопределенность знаний - это или неполнота, или недостоверность, или многозначность, или качественная (вместо количественной) оценка единицы знаний.

Механизм вывода - это обобщенная процедура поиска решения задачи, которая на основе базы знаний и в соответствии с информационной потребностью пользователя строит цепочку рассуждений (логически связанных единиц знаний), приводящую к конкретному результату.

Дедуктивный вывод (от общего к частному)- вывод частных утверждений путем подстановки в общие утверждения других известных частных утверждений. Различают прямую (от данных к цели) и обратную (от цели к данным) цепочки рассуждений (аргументации).

Индуктивный вывод (от частного к общему) - вывод (обобщение) на основе множества частных утверждений общих утверждений (из примеров реальной практики правил).

Абдуктивный вывод (от частного к частному) - вывод частных утверждений на основе поиска других аналогичных утверждений (прецедентов).

Механизм приобретения знаний - это процедура накопления знаний в базе знаний, включающая ввод, контроль полноты и непротиворечивости единиц знаний и, возможно, автоматический вывод новых единиц знаний из вводимой информации.

Механизм объяснения - это процедура, выполняющая обоснование полученного механизмом вывода результата.

Интеллектуальный интерфейс - это процедура, выполняющая интерпретацию запроса пользователя к базе знаний и формирующая ответ в удобной для него форме.

Назначение экспертной системы: консультирование и обучение неопытных пользователей, ассистирование экспертам в решении задач, советы экспертам по вопросам из смежных областей знаний (интеграция источников знаний).

Статическая экспертная система - это ЭС, решающая задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Динамическая экспертная система - это ЭС, решающая задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Аналитическая экспертная система - это ЭС, осуществляющая оценку вариантов решений (проверку гипотез).

Синтетическая экспертная система - это ЭС, осуществляющая генерацию вариантов решений (формирование гипотез).

Классы решаемых задач в экспертной системе: интерпретация, диагностика, прогнозирование, проектирование, планирование, мониторинг, коррекция, управление.

Самообучающаяся система - это ИИС, которая на основе примеров реальной практики автоматически формирует единицы знаний.

Система с индуктивным выводом - это самообучающаяся ИИС, которая на основе обучения по примерам реальной практики строит деревья решений.

Нейронная сеть - это самообучающаяся ИИС, которая на основе обучения по примерам реальной практики строит ассоциативную сеть понятий (нейронов) для параллельного поиска на ней решений.

Система, основанная на прецедентах, - это самообучающаяся ИИС, которая в качестве единиц знаний хранит собственно прецеденты решений (примеры) и позволяет по запросу подбирать и адаптировать наиболее похожие прецеденты.

Информационное хранилище (Data Warehouse) - это самообучающаяся ИИС, которая позволяет извлекать знания из баз данных и создавать специально-организованные базы знаний.

Литература

1. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Е. Общение конечных пользователей с системами обработки данных. - М.: Радио и связь, 1988.- 287 с.

2. Информационные системы в экономике: Учебник / Под ред. проф. В.В. Дика. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 272с.

3. Искусственный интеллект. Книга 1. Системы общения и экспертные системы./ Под ред. проф. Э.В.Попова.- М.: Радио и связь, 1990. - 461с.

4. Искусственный интеллект. Книга 2. Модели и методы. / Под ред. проф. Д.А.Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

5. Искусственный интеллект. Книга 3. Программные и аппаратные средства. / Под. ред. В.Н.Захарова, В.Ф.Хорошевского. - М.: Радио и связь, 1990. - 320с.

6. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге ХХI века». - М.: СИНТЕГ, 1997. - 316 с.

7. Левин Р., Дранг В., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бэйсике./ Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1991.- 239c.

8. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1993 - 166 с.

9. Обработка знаний / Пер. с япон.: Под ред. С.Осуга. - М.: Мир, 1989. - 292 с.

10. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и современные информационные технологии. - М.: Финансы и статистика, 1997. -336с.: ил.

11. Попов Э.В., Шапот М.Д., Кисель Е.Б., Фоминых И.Б.. Статические и динамические экспертные системы, М: Финансы и статистика, 1996. -320с.: ил.

12. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных фактов. - М.: Радио и связь, 1989.- 184 с.

13. Приобретение знаний / Пер. с япон.: Под ред. С.Осуга., Ю. Саэки - М.: Мир, 1990. - 292 c.

14. Представление и использование знаний / Пер. с япон.; Под ред. Х.Уэнo, М.Исидзука. - М.: Мир, 1990. - 220 c.

15. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. - М.: Финансы и статистика, 1990.- 319с

16. Тельнов Ю.Ф., Скорова А.А., Андреева Н.В. Проектирование баз знаний. Учебное пособие.- М.: МЭСИ, 1992.-100с.

17. Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных. Учебное пособие.- М.: МЭСИ, 1989.-102с.

18. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов и проектирование информационных систем. - В кн.: «Реинжиниринг бизнес-процессов предприятий на основе современных информационных технологий». Сб. научных трудов 2-й Российской научно-практической конференции. - М.: МЭСИ, 1998. - с.28 - 34.

19. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика. / Пер с англ. Ю.А. Зуева М.:Мир, 1992 -237 с.

20. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. / Пер. с англ.; Под. ред. Стефанюка В.Л. - М.: Мир, 1989.- 388 с.

21. Durkin J. Expert Systems: a view of the field. IEEE Expert, 1996, No2,p. 56- 63

22. Harmon P. The intelligente software development tools market// Part I. Intelligent Software Strategies. - 1995, Vol. 11, No 2. p. 1 - 12.

23. Harmon P. The intelligente software development tools market// Part II. Intelligent Software Strategies. - 1996, Vol. 12, No 3. p. 1 - 16.

24. Martinson, F.R. Schindler. Organizational visions for technology assimilation: the strategic road to knowledge-based systems success. IEEE Transactions on engineering management, 1995, Vol 42, No 1, p 10 - 18.

25. Ross R.G. The Business Rule Book. Classifying, Defining and Modelling Rules. Data Base Research Group, Inc. -1997, 394 p.