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

Иску́сственный интелле́кт - это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных.

Классификация ИИС (рис. 4.10). В зависимости от своей природы знание бывает фактуальное и операционное.

Фактуальное знание – осмысленные данные.

Операционное знание – общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них новую информацию.

К главным недостаткам традиционной ИС относятся:

1.Слабая адаптируемость к информационным потребностям пользователя.

2.Невозможность решать плохо формализуемые задачи.

Перечисленные недостатки устраняются в ИИС. ИИС имеют следующие характерные признаки :

Развитые коммуникативные способности;

Умение решать сложные, плохо формализуемые задачи (характеризуются наполовину качественным и количественным описанием, а хорошо формализуемые задачи – полностью количественным описанием);

Способность к развитию и самообучению.

Условно каждому из этих признаков соответствует свой класс ИИС:

I класс: системы с интеллектуальным интерфейсом (коммуникативные способности):

1.Интеллектуальные БД;

2.Естественно-языковой интерфейс;

3.Гипертекстовые системы;

4.Контекстные системы;

5.Когнитивная графика.

II класс: экспертные системы (решение сложных задач):

1.Классифицирующие системы;

2.Доопределяющие системы;

3.Трансформирующие системы;

4.Многоагентные системы.

III класс: самообучающиеся системы (способность к самообучению):

1.Индуктивные системы;

2.Нейронные сети;

3.Системы, основанные на прецедентах;

4.Информационные хранилища.

Рис. 4.10. Классификация ИИС

Интеллектуальные БД – отличаются от обычных возможностью выборки по запросу информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся БД (например, вывести список товаров, цена которых выше отраслевой).

Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на машинный уровень представления знаний. При этом осуществляется распознавание и проверка написанных слов по словарям и синтаксическим правилам. Данный интерфейс облегчает обращение к интеллектуальным БД, а также голосовой ввод команд в системах управления.

. Данные, информация, знания

Абсолютная информация – это информация, содержащаяся в абсолютных числах, таких как количество чего-либо, взятого "само по себе".

Относительная информация – это информация, содержащаяся в отношениях абсолютного количества к объему совокупности.

Относительная информация измеряется в частях, процентах, промилле, вероятностях и некоторых других подобных единицах. Очевидно, что и из относительной информации, взятой изолированно, вырванной из контекста, делать какие-либо обоснованные выводы не представляется возможным.

Аналитическая информация – это информация, содержащаяся в отношении вероятности (или процента) к некоторой базовой величине, например к средней вероятности по всей выборке.

Аналитическими являются также стандартизированные величины в статистике и количество информации в теории информации.

Аналитическая информация позволяет делать содержательные выводы об исследуемой предметной области. Для того, чтобы сделать аналогичные выводы на основе относительной, и абсолютной информации требуется значительная обработка.

Таким образом, есть все основания рассматривать абсолютную информацию как "информационное сырье", аналитическую – как "информационный товар". Относительная информация в этом смысле занимает промежуточное положение и может рассматриваться как "информационный полуфабрикат". Интеллектуальные информационные системы, преобразуют сырую информацию в кондиционный информационный продукт и, этим самым, многократно повышают ее потребительскую и меновую стоимость.

Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию.

Информация - это результат преобразования и анализа данных. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.

Знания – это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений.

Знания – это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания – это интеллектуальный капитал.

2. Автоматизированные системы распознавания образов

Системой распознавания образов будем называть класс систем искусственного интеллекта, обеспечивающих:

– формирование конкретных образов объектов и обобщенных образов классов;

– обучение, т.е. формирование обобщенных образов классов на основе ряда примеров объектов, классифицированных (т.е. отнесенных к тем или иным категориям – классам) учителем и составляющих обучающую выборку;

– самообучение, т.е. формирование кластеров объектов на основе анализа неклассифицированной обучающей выборки;

– распознавание, т.е. идентификацию (и прогнозирование) состояний объектов, описанных признаками, друг с другом и с обобщенными образами классов;

– измерение степени адекватности модели;

– решение обратной задачи идентификации и прогнозирования (обеспечивается не всеми моделями).

Распознавание – это операция сравнения и определения степени сходства образа данного конкретного объекта с образами других конкретных объектов или с обобщенными образами классов, в результате которой формируется рейтинг объектов или классов по убыванию сходства с распознаваемым объектом.

Ключевым моментом при реализации операции распознавания в математической модели является выбор вида интегрального критерия или меры сходства, который бы на основе знания о признаках конкретного объекта позволил бы количественно определить степень его сходства с другими объектами или обобщенными образами классов.

3. "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем

Интеллектуальными считаются задачи, связанные с разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа.

интеллект представляет собой универсальный алгоритма, способный разрабатывать алгоритмы решения конкретных задач. В 1950 году в статье "Вычислительные машины и разум" (Computing machinery and intelligence) выдающийся английский математики и философ Алан Тьюринг предложил тест, чтобы заменить бессмысленный, по его мнению, вопрос "может ли машина мыслить?" на более определённый.

Судья-человек ограниченное время, например, 5 минут, переписывается в чате (в оригинале – по телеграфу) на естественном языке с двумя собеседниками, один из которых – человек, а другой – компьютер. Если судья за предоставленное время не сможет надёжно определить, кто есть кто, то компьютер прошёл тест.

Идею Тьюринга поддержал Джо Вайзенбаум, написавший в 1966 году первую "беседующую" программу "Элиза". Программа всего в 200 строк лишь повторяла фразы собеседника в форме вопросов и составляла новые фразы из уже использованных в беседе слов.

А.Тьюринг считал, что компьютеры, в конечном счете, пройдут его тест, т.е. на вопрос: "Может ли машина мыслить?" он отвечал утвердительно, но в будущем времени: "Да, смогут!"

Сегодня уже существуют многочисленные варианты интеллектуальных систем, которые не имеют цели, но имеют критерии поведения: генетические алгоритмы и имитационное моделирование эволюции. Поведение этих систем выглядит таким образом, как будто они имеют различные цели и добиваются их.

Ежегодно производится соревнование между разговаривающими программами, и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера (Loebner).

Любая информационная система (ИС) выполняет следующие функции: 1воспринимает вводимые пользователем информационные запросы и необходимые исходные данные, 2обрабатывает введенные и хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и формирует требуемую выходную информацию.

С точки зрения реализации перечисленных функций ИС можно рассматривать как фабрику, производящую информацию, в которой заказом является информационный запрос, сырьем - исходные данные, продуктом - требуемая информация, а инструментом (оборудованием) - знание, с помощью которого данные преобразуются в информацию.

…если в ходе эксплуатации ИС выяснится потребность в модификации одного из двух компонентов программы, то возникнет необходимость ее переписывания. Это объясняется тем, что полным знанием проблемной области обладает только разработчик ИС, а программа служит “недумающим исполнителем” знания разработчика. Этот недостаток устраняются в интеллектуальных информационных системах.

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.

Для интеллектуальных информационных систем, ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны следующие признаки:

Развитые коммуникативные способности,

Умение решать сложные плохо формализуемые задачи,

Способность к самообучению,

Коммуникативные способности ИИС характеризуют способ взаимодействия (интерфейса) конечного пользователя с системой.

Сложные плохо формализуемые задачи - это задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.

5. Этапы жизненного цикла систем искусственного интеллекта

№ Наименование этапа

1 Разработка идеи и концепции системы

2 Разработка теоретических основ системы

3 Разработка математической модели системы

4 Разработка методики численных расчетов в системе:

4.1 – разработка структур данных

4.2 – разработка алгоритмов обработки данных

5 Разработка структуры системы и экранных форм интерфейса

6 Разработка программной реализации системы

7 Отладка системы

8 Экспериментальная эксплуатация

9 Опытная эксплуатация

10 Промышленная эксплуатация

11 Заказные модификации системы

12 Разработка новых версий системы

13 Снятие системы с эксплуатации

Условно каждому из признаков интеллектуальности соответствует свой класс ИИС:

Системы с интеллектуальным интерфейсом;

Экспертные системы;

Самообучающиеся системы.

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

Экспертная система является инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять следующие роли:

1консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;

2ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия решений;

3партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности.

Исторически, ЭС были первыми системами искусственного интеллекта, которые привлекли внимание потребителей.

Классы экспертных систем. По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать следующим образом:

По способу формирования решения экспертные системы разделяются на два класса: аналитические и синтетические. Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив, а синтетические системы - генерацию неизвестных решений. Аналитическая экспертная система - это ЭС, осуществляющая оценку вариантов решений (проверку гипотез). Синтетическая экспертная система - это ЭС, осуществляющая генерацию вариантов решений (формирование гипотез).

Лекция

Тема: «Интеллектуальные технологии и системы»

План:

1. Понятие искусственного интеллекта. Интеллектуальные информационные

технологии.

2. Классификация интеллектуальных информационных систем.

3. Экспертные системы как основная разновидность интеллектуальных систем.

4. Искусственные нейронные сети.

Использование информационных технологий (ИТ) в различных сферах человеческой деятельности, рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Самым эффективным из них является путь интеллектуализации информационных технологий.

Вопрос №1 Понятие искусственного интеллекта.

Интеллектуальные информационные технологии

Новая информационная технология основывается прежде всего на интеллектуальных технологиях и теории искусственного интеллекта.

Термин интеллект происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека.

Под искусственным интеллектом понимают способности компьютерных систем к интеллектуальным действиям. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением.

Искусственный интеллект - раздел информатики, связанный с разработкой интеллектуальных программ для компьютеров.

Искусственный интеллект (ИИ) – это научное направление, возникшее на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования.

Под интеллектуальными информационными технологиями понимают такие информационные технологии, в которых предусмотрены следующие возможности:

• наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, при решении таких задач, как: принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение;
• наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и логических выводов; аргументации и рассуждения; распознавания и классификации ситуаций; обобщения и понимания и т. п.;
• способность формировать вполне четкие решения на основе нечетких, неполных, недоопределенных данных;
• способность объяснять выводы и решения, то есть наличие механизма объяснений;
• способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию.

История интеллектуальных информационных технологий

Обратимся к истории развития ИИТ, которая ведет отсчет с 60-х годов прошлого века и включает несколько основных периодов.

• 60-70-е годы. Это годы осознания возможностей искусственного интеллекта и формирования заказа на поддержку процессов принятия решений и управления.
• 70-80-е годы. На этом этапе происходит осознание важности знаний для формирования адекватных решений; появляются ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ.
• с 80-х гг. по настоящее время. Появляются интегрированные (гибридные) модели представления знаний, сочетающие в себе следующие виды интеллекта: поисковый, вычислительный, логический и образный. Создание нейронных сетей

Особенность интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) - их «универсальность». Они практически не имеют ограничений по применению в таких областях, как управление, проектирование, машинный перевод, диагностика, распознавание образов, синтез речи и т. д.

ИИТ также находят широкое применение для распределенного решения сложных задач, совместного проектирования изделий, построения виртуальных предприятий, моделирования больших производственных систем и электронной торговли, электронной разработки сложных компьютерных систем, управления системами знаний и информации и т. п. Еще одно эффективное применение - поиск информации в Internet и других глобальных сетях, ее структуризация и доставка заказчику.

Вопрос №2 Классификация интеллектуальных информационных систем

Для ИИС характерны следующие признаки:

Развитые коммуникативные способности (способ взаимодействия конечного пользователя с системой);

Умение решать сложные, плохо формализуемые задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределенностью и динамичностью исходных данных и знаний;

Способность к самообучению, т.е. умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач;

Адаптивность – способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний.

Каждому из перечисленных признаков условно соответствует свой класс ИИС.

1. Системы с интеллектуальным интерфейсом (коммуникативные способности):

- Интеллектуальные базы данных . Позволяют в отличие от традиционных БД обеспечивать выборку необходимой информации, не присутствующей в явном виде, а выводимой из совокупности хранимых данных.

- Естественно-языковой интерфейс . Применяется для доступа к интеллектуальным базам данных, контекстного поиска документальной текстовой информации, голосового ввода команд в системах управления, машинного перевода с иностранных языков.

- Гипертекстовые системы . Используются для реализации поиска по ключевым словам в базах данных с текстовой информацией.

- Системы контекстной помощи . Относятся к классу систем распространения знания. Такие системы, как правило, являются приложениями к документации. В этих системах пользователь описывает проблему, а система на основе дополнительного диалога конкретизирует ее и выполняет поиск рекомендаций по данной проблеме.

- Системы когнитивной графики . Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменением параметров моделируемых или наблюдаемых процессов. Применение когнитивной графики особенно актуально в системах мониторинга и оперативного управления, в обучающих и тренажерных системах, в оперативных системах принятия решений, работающих в режиме реального времени.

2. Экспертные системы (решение сложных плохо формализуемых задач). Применяются для решения неформализованных проблем, к которым относятся задачи, обладающие одной из следующих характеристик:

Задачи не могут быть представлены в числовой форме;

Исходные данные и знания о предметной области обладают неоднозначностью, неточностью, противоречивостью;

Цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции;

Не существует однозначного алгоритмического решения задачи;

Главное отличие ЭС и СИИ от систем обработки данных состоит в том, что в них используется символьный, а не числовой способ представления данных, а в качестве методов обработки информации применяются процедуры логического вывода и эвристического поиска решений.

В соответствии с перечисленными выше признаками ИИС делятся на (данная классификация – одна из возможных) (рис. 1):

системы с коммутативными способностями (с интеллектуальным интерфейсом);

экспертные системы (системы для решения сложных задач);

самообучающиеся системы (системы, способные к самообучению);

адаптивные системы (адаптивные информационные системы).

Рис. 1. Классификация интеллектуальных информационных систем по типам систем

Интеллектуальные базы данных отличаются от обычных баз данных возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе данных.

Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. Так, морфологический анализ предполагает распознавание и проверку правильности написания слов по словарям, синтаксический контроль – разложение входных сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей и, наконец, семантический анализ – установление смысловой правильности синтаксических конструкций. Синтез высказываний решает обратную задачу преобразования внутреннего представления информации в естественно-языковое.

Естественно-языковой интерфейс используется для:

доступа к интеллектуальным базам данных;

контекстного поиска документальной текстовой информации;

машинного перевода с иностранных языков.

Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой информации. Интеллектуальные гипертекстовые системы отличаются возможностью более сложной семантической организации ключевых слов, которая отражает различные смысловые отношения терминов. Таким образом, механизм поиска работает прежде всего с базой знаний ключевых слов, а уже затем непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное распространяется и на поиск мультимедийной информации, включающей, помимо текстовой, и цифровую информацию.

Системы контекстной помощи можно рассматривать как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых систем. В отличие от обычных систем помощи, навязывающих пользователю схему поиска требуемой информации, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию), а система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и сама выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний (Knowledge Publishing) и создаются как приложение к системам документации (например, технической документации по эксплуатации товаров).

Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой ситуации. Например, состояние сложного управляемого объекта отображается в виде человеческого лица, на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации. Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных системах на основе использования принципов виртуальной реальности, когда графические образы моделируют ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия.

Экспертные системы предназначены для решения задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

Многоагентные системы. Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе.

Для многоагентных систем характерны следующие особенности:

проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий;

распределенное решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний;

применение множества стратегий работы механизма вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы;

обработка больших массивов данных, содержащихся в базе данных;

использование различных математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей;

способность прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем.

В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики.

Характерными признаками самообучающихся систем являются:

самообучающиеся системы «с учителем», когда для каждого примера задается в явном виде значение признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классообразующего признака);

самообучающиеся системы «без учителя», когда по степени близости значений признаков классификации система сама выделяет классы ситуаций.

Индуктивные системы используют обобщение примеров по принципу от частного к общему. Процесс классификации примеров осуществляется следующим образом:

Выбирается признак классификации из множества заданных (либо последовательно, либо по какому-либо правилу, например в соответствии с максимальным числом получаемых подмножеств примеров).

По значению выбранного признака множество примеров разбивается на подмножества.

Выполняется проверка, принадлежит ли каждое образовавшееся подмножество примеров одному подклассу.

Если какое-то подмножество примеров принадлежит одному подклассу, то есть у всех примеров подмножества совпадает значение классообразующего признака, то процесс классификации заканчивается (при этом остальные признаки классификации не рассматриваются).

Для подмножеств примеров с несовпадающим значением классообразующего признака процесс классификации продолжается, начиная с пункта 1 (каждое подмножество примеров становится классифицируемым множеством).

Нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Каждый процессор такой сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам.

В экспертных системах, основанных на прецедентах (аналогиях), база знаний содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно сами ситуации или прецеденты.

Поиск решения проблемы в экспертных системах, основанных на прецедентах, сводится к поиску по аналогии (то есть абдуктивный вывод от частного к частному).

В отличие от интеллектуальной базы данных, информационное хранилище представляет собой хранилище извлеченной значимой информации из оперативной базы данных, которое предназначено для оперативного ситуационного анализа данных (реализации OLAP-технологии).

Типичными задачами оперативного ситуационного анализа являются:

определение профиля потребителей конкретных объектов хранения;

предсказание изменений объектов хранения во времени;

анализ зависимостей признаков ситуаций (корреляционный анализ).

Адаптивная информационная система – это информационная система, которая изменяет свою структуру в соответствии с изменением модели проблемной области.

При этом:

адаптивная информационная система должна в каждый момент времени адекватно поддерживать организацию бизнес-процессов;

адаптивная информационная система должна проводить адаптацию всякий раз, как возникает потребность в реорганизации бизнес-процессов;

реконструкция информационной системы должна проводиться быстро и с минимальными затратами.

Ядром адаптивной информационной системы является постоянно развиваемая модель проблемной области (предприятия), поддерживаемая в специальной базе знаний – репозитории. На основе ядра осуществляется генерация или конфигурация программного обеспечения. Таким образом, проектирование и адаптация ИС сводится, прежде всего, к построению модели проблемной области и ее своевременной корректировке.

Так как нет общепринятого определения, четкую единую классификацию интеллектуальных информационных систем дать затруднительно. Например, если рассматривать интеллектуальные информационные системы с точки зрения решаемой задачи , то можно выделить системы управления и справочные системы, системы компьютерной лингвистики, системы распознавания, игровые системы и системы создания интеллектуальных информационных систем (рис. 2).

При этом системы могут решать не одну, а несколько задач или в процессе решения одной задачи решать и ряд других. Например, при обучении иностранному языку система может решать задачи распознавания речи обучаемого, тестировать, отвечать на вопросы, переводить тексты с одного языка на другой и поддерживать естественно-языковой интерфейс работы.

Рисунок 2 – Классификация интеллектуальных информационных систем по решаемым задачам

Если классифицировать интеллектуальные информационные системы по критерию «используемые методы» , то они делятся на жесткие, мягкие и гибридные (рис. 3).

Мягкие вычисления – это сложная компьютерная методология, основанная на нечеткой логике, генетических вычислениях, нейровычислениях и вероятностных вычислениях.Жесткие вычисления – традиционные компьютерные вычисления (не мягкие).Гибридные системы – системы, использующие более чем одну компьютерную технологию (в случае интеллектуальных систем – технологии искусственного интеллекта).

Рис. 3. Классификация интеллектуальных информационных систем по методам

Возможны и другие классификации, например, выделяют системы общего назначения и специализированные системы (рис. 4).

Рис. 4. Классификация интеллектуальных систем по назначению

Кроме того, эта схема отражает еще один вариант классификации по методам: системы, использующие методы представления знаний, самоорганизующиеся системы и системы, созданные с помощью эвристического программирования. Также в этой классификации системы генерации музыки отнесены к системам общения.

К интеллектуальным системам общего назначения относятся системы, которые не только исполняют заданные процедуры, но на основе метапроцедур поиска генерируют и исполняют процедуры решения новых конкретных задач.

Специализированные интеллектуальные системы выполняют решение фиксированного набора задач, предопределенного при проектировании системы.

Отсутствие четкой классификации также объясняется многообразием интеллектуальных задач и интеллектуальных методов, кроме того, искусственный интеллект – активно развивающаяся наука, в которой новые прикладные области осваиваются ежедневно.

1. Введение
2. Глава I. История развития Интеллектуальных информационных систем
3. Глава II. Интеллектуальные системы и их виды
4. Глава III. Интеллектуальные информационные системы (ИИС) поддержки принятия решений
5. Глава IV. Разработка и проектирование ИИС

5.1 §1. Этапы проектирования ИИС
5.2 §2. Стадии существования ИИС
5.3 §3. Инструментальные средства проектирования ИИС

6. Глава V. Архитектура ИИС

6.1 §1. Структура интеллектуальной системы
6.2 §2. Структура БЗ и взаимодействие с другими компонентами интеллектуальной системы
6.3 §3. Модели представления знаний в ИИС
6.4 §4. Обработка знаний и вывод решений в ИИС
6.5 §5. Интеллектуальный интерфейс

7. Глава VI. Классификация ИИС

7.1 §1. Экспертные системы
7.2 §2. Вопросно-ответные системы

8. Глава VII. Перспективы развития ИИС в управлении знаниями

9. Заключение

10. Список источников информации

Введение

Основное назначение информационных систем в экономике - это своевременное представление необходимой информации ЛПР для принятия им адекватных и эффективным решений при управлении процессами, ресурсами, финансовыми транзакциями, персоналом или организацией в целом. Однако в процессе развития информационных технологий, исследования операций и технологий моделирования, а также с возрастанием потребителей информационно - аналитической поддержки самих ЛПР, все больше проявлялась потребность в системах, не только представляющих информацию, но и выполняющих некоторый ее предварительный анализ, способных давать некоторые советы и рекомендации, осуществлять прогнозирование развития ситуаций, отбирать наиболее перспективные альтернативы решений, т.е. поддерживать решения ЛПР, взяв на себя значительную часть рутинных операций, а также функции предварительного анализа и оценок.

Э. Фейгенбаум, Э. Шортлиф: Экспертная система MYCIN

Стэндфордский исследовательский центр: Экспертная система PROSPECTOR

А. Колмероэ, Р. Ковальски и др. (Франция): Язык логического программированияPROLOG.

Возрождение искусственный нейронных сетей (1965 и далее)

Дж. Хопфилд: Нейронные сети и физические с эмержентными коллективными вычислительными способностями, 1982.

Т. Кохонен: Самоорганизующиеся топологически правильные карты, 1982.

Д. Румельхарт и Д. Макклеланд: Распределенная параллельная обработка данных,1986.

Эволюционное вычисление (начало 1970-х и далее)

И. Рехенберг: Эволюционные стратегии - оптимизация технических систем по принципам биологической информации, 1973.

Дж. Холланд: Адаптация в естественных и искусственных системах, 1975.

Дж. Коза: Генетическое программирование: компьютерное программирование средствами естественного отбора, 1992.

Д.Фогель: Эволюционное вычисление - направление новой философии в машинном интеллекте, 1995.

Нечеткие множества и нечеткая логика (середина 1960-х и далее)

Л. Заде: Нечеткие множества, 1965.

Л. Заде: Нечеткие алгоритмы, 1969.

Э. Мамдани: Применение нечеткой логики в приближенном рассуждении с использованием лингвистического синтеза, 1977.

М. Суджено: Нечеткий логический вывод (алгоритм Такаги-Суджено), 1985

Вычисления при помощи слов (конец 1980-х и далее)

А. Нейгоца: Экспертные системы и нечектие системы, 1985.

Б. Коско: Нейронные сети и нечеткие системы, 1992.

Б. Коско: Нечеткое мышление, 1993.

Р. Ягер и Л. Заде: нечеткие множества, нейронные сети и мягкие вычисления,1994.

Б. Коско: Нечеткая инженерия, 1996.

Л. Заде: Вычисления при помощи слов, 1996.

Таким образом, исторически разработки в области ИИ велись в двух основных направлениях:

• первое направление связано с попытками разработки ин-теллектуальных машин путем моделирования их биологического прототипа - человеческого мозга. Сейчас это направление возрож-дается на основе развития современных аппаратных и программ-ных средств (микрочипы на основе нечеткой логики, распределенные многопроцессорные системы, многоагентные системы, мягкие вычисления, генетические алгоритмы и нейронные сети и т.д.).
• второе направление связано с разработками методов, приемов, специализированных устройств и программ для компью-теров, обеспечивающих решение сложных математических и ло-гических задач, позволяющих автоматизировать отдельные ин-теллектуальные действия человека (системы, основанные на знаниях, экспертные системы, прикладные интеллектуальные системы).

Эти два направления как бы определяют программу минимум и программу максимум, между которыми и лежит область сегодняшних исследований и разработок систем ИИ. Работы по разработке программного и аппаратного обеспечения ИИ выделены в отдельную область.

Глава 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 связана Инженерия 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:

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. 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

Рефлекторная система - это система, которая формирует вырабатываемые специальными алгоритмами ответные реакции на различные комбинации входных воздействий. Алгоритм обеспечивает выбор наиболее вероятной реакции интеллектуальной системы на множество входных воздействий, при известных вероятностях выбора реакции на каждое входное воздействие, а также на некоторые комбинации входных воздействий. Данная задача подобна той, которую реализуют перцептроны. Перцептро?н, или персептрон (perceptron) — математическая и компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 г. и реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 г. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером. Несмотря на свою простоту, перцептрон способен обучаться и решать довольно сложные задачи. Рефлекторные программные системы применяются к следующим задачам: естественно-языковой доступ к базам данных; оценки инвестиционных предложений; оценки и прогнозирования влияния вредных веществ на здоровье населения; прогнозирования результатов спортивных игр.

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:

• аналитических моделей
• экспертных систем
• искусственных нейронных сетей
• нечетких систем
• генетических алгоритмов
• 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.

Глава III. Интеллектуальные информационные системы (ИИС) поддержки принятия решений

ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека, например возможность поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

ИИС - это компьютерная система, состоящая из 5 основных взаимодействующих компонентов: языковой подсистемы (механизм обеспечения связи между пользователем и другими компонентами ИСПР), информацией подсистемы (хранилище данных и средств их обработки), подсистемы управления знаниями (хранилище знаний о проблемной области, таких как процедуры, эвристики и правила, и средства обработки знаний), подсистемы управления моделями и подсистемы обработки и решения задач (связующее звено между другими подсистемами).

Классификация задач, решаемых ИИС:

• Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.
• Диагностика. Под диагностикой понимается процесс соотношения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность — это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы.
• Мониторинг. Основная задача мониторинга — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы — «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учёта временного контекста.
• Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определёнными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов—чертёж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь — получение чёткого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и в ещё большей степени перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.
• Прогнозирование. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.
• Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.
• Обучение. Под обучением понимается использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке.

Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.

Поддержка принятия решений. Поддержка принятия решения — это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающие процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений.

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 подпроблем. Задачами анализа являются: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление. Комбинированные: обучение, мониторинг, прогнозирование.

Глава IV. Разработка и проектирование ИИС

§1. Этапы проектирования ИИС

Существуют различные взгляды на определение числа этапов проектирования интеллектуальных систем. Это зависит от многих факторов, в част-ности от характера функций будущей интеллектуальной системы, области использова-ния, наличия развитых инструментальных средств и т. д.

Процесс построения систем ИИ можно раз-делить на пять этапов (см.Рис.4.1.1.).

Рис.4.1.1. Этапы проектирования ИИ

1. Идентификация определения задач и идентификация их характеристик. Разра-батывается техническое задание на проектируемую систему, ограничивается круг пользователей системы.
2. Выделение главных концепций предметной области, которые отражают знания круга экспертов. Инженер знаний определяет формальные средства представления знаний и процедуры получения решений. Выявля-ются и формулируются понятия, определяющие выбор характерной схемы представления знаний эксперта о предметной области. Основным источником знаний о проблемной области является человек-эксперт, книги, технологические описания, инструк-ции, документы, методы «мозгового штурма», методы автоматизированного запол-нения БЗ. Другим важным источником знаний является Интернет (традиционный поиск необходимой информации и знаний, а также интеллектуальные агенты (программные роботы)).
3. Выбор формализма представления знаний и определение механизма вывода решений. Разработанная структура для представления знаний является основой для реализации следующего этапа — непосредственного построения базы знаний системы.
4. Выбор или разработка языка представления знаний. После того как правила сформулированы и представлены на выбранном языке представления, они заносятся инженером знаний в БЗ.
5. Тестирование системы путем решения кон-кретных проверочных задач.

Этапы создания интеллектуальных систем не являются четко очерченными и под-робно регламентированными. Между некоторыми из них трудно провести временную и содержательную границу. Они в какой-то степени приблизительно описывают процесс проектирования интеллектуальных систем.

§2. Стадии существования ИИС

Стадии существования интеллектуальных систем (или жизненные циклы системы) соответствуют уровню готовности системы, завершенности ее функциональных возможностей, реализуемых инструментарием. Определяют следующие стадии существования интеллектуальных систем: демонстрационный прототип; исследовательский прототип; действующий прототип; промышленная система; коммерческая система.

Демонстрационный прототип — это состояние разработанности системы, когда она решает некоторую часть проблемных задач. При разработке демонстрационного прототипа стремятся достичь противоречивых целей: с одной стороны, система на стадии демон-страционного прототипа должна выполнять задачи, которые бы до-вольно полно характеризовали ее возможности, с другой стороны, эту стадию стремятся пройти как можно быстрее. Работа демон-страционного прототипа может быть признана удовлетворительной, если он оперирует минимальным набором правил, достаточным для решения некоторых задач. Время разработки колеблется от двух месяцев до года.

Исследовательский прототип проектируется в течение 1,5 ...2 лет. На этой стадии развития системы ее БЗ уже содержит не-сколько сотен правил, которые достаточно адекватно описывают предметную область.

Действующий прототип интеллектуальных систем осуществляет качественный вывод решений на расширившемся пространстве правил, достигшем порядка 1000. Поэтому для вывода сложных решений требую большие ресурсы времени и памяти.

Промышленные системы обеспечивают высокий уровень качества решения проблем предметной области при значительных уменьшениях времени решения и требуемой памяти. Количество правил возрастает не столь значительно по сравнению с действу-ющим прототипом. На этой стадии происходит преобразование дей-ствующего прототипа за счет расширения числа правил и совер-шенствования интеллектуальных систем на базе использования более эффективных, инструментальных средств. Это требует примерно 3 ... 4 года.

Коммерческая система предназначена в основном для продажи. Она является либо проблемно-ориентированной, либо проблемно-независимой.

§3. Инструментальные средства проектирования ИИС

Несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

• нисходящий (Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий (Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

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 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.

На проектирование и создание одной экспертной системы ранее требовалось 20-30 человек-лет. В настоящее время имеется ряд средств, ускоряющих создание. Эти средства называют инструментальными или инструментарием. Использование инструментальных средств разработки экспертных систем сокращает время, затрачиваемое на их создание, в 3-5 раз.

Инструментальное средство разработки экспертных систем - это язык программирования, используемый инженером знаний и/или программистом для построения экспертной системы. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий.

По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре большие категории:

1 . Оболочки экспертных систем

Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную «обкатку» системы MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных - таблицы знаний и связанные с ними механизм индексации. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой.

2 . Языки программирования высокого уровня

Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы - способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5. Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки. Следует отметить, что большинство подобных языков так и не было доведено до уровня коммерческого продукта и представляет собой скорее инструмент для исследователей. Осуществляется программирование на обычных языках (Паскаль, Си и др.), программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта (LISP, FRL, SmallTalk и др.) и др.

3 . Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм

Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования. Среди первых проектов такого рода была исследовательская программа LOOP, которая допускала использование двух типов представления знаний: базирующегося на системе правил и объектно-ориентированного. На основе этой архитектуры во второй половине 1980-х годов было разработано несколько коммерческих программных продуктов, из которых наибольшую известность получили KEE, KnowledgeCraft и ART. Эти программы предоставляют в распоряжение квалифицированного пользователя множество опций и для последующих разработок, таких как КАРРА и CLIPS, и стали своего рода стандартом. Однако освоить эти языки программистам далеко не так просто, как языки, отнесенные к предыдущей категории.

4 . Дополнительные модули

Глава V. Архитектура ИИС

§1. Структура интеллектуальной системы

В зависимости от характера выполняемых функций и области действий эксперты выполняют несколько характерных задач, ко-торые являются типичными: интерпретация, плани-рование, управление, проектирование, прогнозирование, диспетчирование и мониторинг, диагностика. Главное, эксперт спосо-бен обновлять свои знания (т. е. обучаться), объяснять действия, обосновывать решения, прогнозировать развитие ситуаций, актив-но взаимодействовать с внешней средой и воспринимать информа-цию различного характера, получать решения на основе имею-щихся знаний, хранить в памяти необходимую информацию и фактографические данные. Анализ задач послужит ориентиром при рассмотрении архитектуры ИС, осно-ванных на знаниях.

Таким образом, чтобы создать систему, работающую со зна-ниями и способную в какой-то мере заменить эксперта или по-мочь ему в принятии решений при управлении производством, не-обходимо стремиться заложить в архитектуру нашей системы возможности по реализации названных функций.

На Рис.5.1.1.. представлена обобщенная структура и компоненты интеллектуальной системы, а также ее окружение.

Рис.5.1.1. Структура интеллектуальных систем.

§2. Структура БЗ и взаимодействие с другими компонентами интеллектуальной системы

Структурно БЗ можно организовать в ви-де двух основных подбаз - базы правил (БП) и базы данных (БД).

В БД хранится фактографическая информация о решаемых на объекте задачах и данные, которые относятся к указанной предметной области. БП определяет отношения между элементами данных, хранящихся в БД, на основе моделей пред-ставления знаний о предметной области, а также способы активи-зации этих знаний.

Таким образом, очень обобщенно можно говорить о двух уров-нях представления знаний: первый уровень — фактографическая информация, данные; второй уровень — описания, отношения, правила и процедуры, определяющие способ манипулирования фактографической информации.

Помимо знаний о предметной области в БЗ должны храниться и другие типы знаний: модель мира системы, знания о пользова-теле, целях и т. д. Эти знания в основном содержатся на втором уровне представления в виде блоков или органических частей БП.

Во многих интеллектуальных системах, особенно работающих в реальном времени, реализуется уровень метазнаний, кото-рый необходим для обеспечения рационализации процессов оперирования знаниями в БЗ, уменьшения области поиска решения, сокращения время обработки ин-формации. Метазнания - это зна-ния системы о себе, т. е. знания о своих знаниях, их структуре и о принципах своего функционирования. На основе этих знаний на уровне метазнаний (в бло-ке метазнаний) среди имею-щегося набора стратегий поиска определяется наибо-лее эффективная.

Рис.5.2.1. Обобщенная структура БЗ

При варианте структуры БЗ, представленном на Рис.5.2.1., функ-ции интерпретатора правил, рациональным образом реализующе-го механизм вывода решений, по существу выполняет верхний уровень БЗ - метазнания (или блок метазнаний).

Необходимо подчеркнуть, что существуют различные вариан-ты как организации самой БЗ, так и взаимодействия БЗ с дру-гими компонентами ИС.

На Рис.5.2.2. приведен фрагмент системы ИИ, отражающий вза-имодействие БЗ с основными модулями системы при поиске и ге-нерации знаний. В БЗ представлена как фактографическая информация, так и правила, или эвристики.

Рис.5.2.2. Структура взаимодействия БЗ с основными компонентами ИИС для продукционных систем

Вывод решения либо ге-нерация новых правил и знаний осуществляется с помощью блока вывода, который взаимодействует с метауровнем БЗ при интерпретации правил и данных БЗ.

Решение задачи и работа с правилами и данными осуществля-ются в специальном блоке - рабочей области. В рабочей области представляются описания запроса - или решаемой задачи, данные и правила из БЗ, процедуры или стратегия механизма вывода.

При использовании наиболее распространенных в настоящее время продукционных систем представления знаний возможен ва-риант структурной и функциональной организации основных ком-понентов системы, представленный на Рис.5.2.3.

Рис.5.2.3. Структура взаимодействия БЗ с основными компонентами ИС для продукционных систем.

§3. Модели представления знаний в ИИС

Важным вопросом при создании БЗ является выбор способа представления знаний. Цель представления знаний — организация необходимой информации в такую форму, чтобы программа искусственного интеллекта име-ла легкий доступ к ней для принятия решений, планирования, узнавания объектов и ситуаций, анализа сцен, вывода заключений и других когнитивных функций.

Представление знаний в интеллектуальных системах осуществляется на основе:

1. Фреймов и семантических сетей
2. Продукционных и логических моделей
3. Моделей представления и формализации нечетких знаний
4. Нейронных сетей.

Технологию построения ЭС (см. Рис.6.1.2.) часто называют инженерией знаний.

Рис.6.1.2. Процесс построения ЭС.

Характерными чертами ЭС являются:

• четкая ограниченность предметной области;
• способность принимать решения в условиях неопределенности;
• способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;
• четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);
• способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;
• результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;
• ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;
• алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;
• отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.

Классификации ЭС

• Собственно Экспертные системы
• Интерактивные баннеры (web + ЭС)
  Интерактивные говорящие баннеры — это инфы или экспертные системы, предназначенные для размещения на внешних ресурсах.

Преимущества интерактивных баннеров:

• Повышенная привлекательность для потребителей — с необычным баннером хочется пообщаться.
• Продолжительный контакт с пользователем. Среднее время общения с баннером может составлять около 3 минут.
• Баннер может вести разных собеседников на разные страницы, в соответствии с их запросами и потребностями.

Классификация ЭС по связи с реальным временем:

• Статические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.
• Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
• Динамические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Структура ЭС:

На Рис.6.1.3. ниже представлена каноническая структура экспертной системы динамического типа:

Рис.6.1.3. Структура ЭС

• механизм логического вывода, называемый также интерпретатором, решателем;
• рабочую память (РП), называемую также рабочей базой данных (БД);
• базу знаний (БЗ);
• подсистему приобретения и пополнения знаний;
• подсистему объяснения;
• подсистему диалога;
• подсистему взаимодействия с внешним миром.

Механизм логического вывода (МЛВ) предназначен для получения новых фактов на основе сопоставления исходных данных из рабочей памяти и знаний из базы знаний. Механизм логического вывода реализует алгоритмы прямого и/или обратного вывода и формально может быть представлен четверкой:

Механизм вывода является мозгом ЭС, его также называют управляющая структура или интерпретатор правил (в ЭС, основанных на правилах).

Эта компонента является в основном компьютерной программой, которая обеспечивает методологию для рассуждения об информации в БЗ и в рабочей области, а также для формулирования заключений. Она обеспечивает указания о том, как использовать знания системы при реализации аренды (расписания запланированных действий в рабочей области), которая организует и управляет шагами, предпринимаемыми для решения задачи.

Механизм вывода имеет два главных элемента:

• Интерпретатор, который выполняет выбранные позиции аренды, используя соответствующие правила БЗ.
• Планировщик, который поддерживает управление агендой. Он оценивает результаты используемых правил вывода в свете их приоритетов или других критериев в агенде.

Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных фактов решаемой в текущий момент задачи. Как правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности (КУ) в истинности этих фактов.

Ценность всей экспертной системы как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний. Как правило, БЗ ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты. В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог— язык и система логического программирования) с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Подсистема приобретения и пополнения знаний автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом, и адаптации базы знаний системы к условиям ее функционирования. Адаптация экспертной системы к изменениям в предметной области реализуется путем замены правил или фактов в базе знаний.

Подсистема объяснения объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Возможность объяснять свои действия является одним из самых важных свойств экспертной системы, так как:

• повышается доверие пользователей к полученным результатам;
• облегчается отладка системы;
• создаются условия для пользователей по вскрытию новых закономерностей предметной области;
• объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений.

В настоящее время на практике все СО реа-лизуются на одних и тех же принципах в основном двумя спосо-бами:

• фиксацией событий и состояний с помощью заготовленных текстов на естественном языке;
• трассировкой рассуждений, обратным развертыванием дерева целей с указанием подцелей.

При реализации каждого из этих способов предварительно выделяются ситуации, факты и узлы перехода в новые состояния, требующие объяснений. Им ставится в соответствие некоторый текст объяснения.

Структура экспертной системы была бы неполной без подсистемы диалога. Подсистема диалога ориентирована на организацию дружественного интерфейса со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и в ходе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложные. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентом доверия».

Коэффициент доверия - это число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым. Данный коэффициент является оценкой степени доверия к решению, выдаваемому экспертной системой. Такая оценка, например, может проводиться по схеме Шортлиффа.

Режимы функционирования ЭС:

• Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
• Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Табл.6.1.1. Основные классы решения задач, решаемые ЭС

Класс	На решение какой задачи направлена
Интерпретация	Выявление описаний ситуации из наблюдений
Предсказание	Выявление похожих последствий в данной ситуации.
Диагностика	Выявление неисправности системы через наблюдения.
Проектирование	Конфигурирование и разработка объектов, удовлетворяющих определенным требованиям.
Планирование	Разработка планов для достижения целей.
Мониторинг	Сравнение наблюдений с планами, сигнализируя об отклонениях и исключениях.
	Выявление и устранение неисправностей.
Управление	Интерпретирование, предсказывание восстановление и мониторинг поведения системы.

Некоторые ЭС принадлежат к двум или более из этих категорий. Дадим краткое описание каждой их этих категорий.

Системы интерпретации выявляют описания ситуации из наблюдений. Это категория включает наблюдения, понимание речи, анализ образов, интерпретацию сигналов и многие другие виды интеллектуального анализа. Система интерпретации объясняют наблюдаемые данные путем присвоения им символических значений, описывающих ситуацию.
Системы предсказания включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.

Системы диагностики включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении. Диагностирующие системы обычно соотносят наблюдаемые поведенческие отклонения с причинами, лежащими в основе.

Системы проектирования разрабатывают конфигурации объектов, которые удовлетворяют определенным требованиям задачи проектирования. Такие задачи включают конструирование зданий, планировка расположения оборудования и др. Эти системы конструируют различные взаимосвязи описаний объектов друг с другом и проверяют, удовлетворяют ли эти конфигурации установленным ограничениям и требованиям.

Системы планирования специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование. Они также работают с кратко и долгосрочным планированием в управлении проектами, маршрутизация, коммуникация, разработка продукт а, военные приложения, производственное и финансовое планирование.

Системы мониторинга сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели. Эти решающие выявления соответствуют потенциальным недостаткам на предприятии. Существует много компьютерных систем мониторинга: от контроля движения воздушных потоков до задач управления сбором налогов.

Системы управления и контроля адаптивно управляют всеобщим поведением системы. Для осуществления этого система управления должна периодически интерпретировать текущую ситуацию, предсказывать будущее, диагностировать причины ожидаемых проблем, формулировать план устранения этих проблем и осуществлять мониторинг его выполнения для обеспечения успеха.

Наиболее известные/распространённые ЭС:

• CLIPS — популярная ЭС (public domain)
• OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
• MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
• HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.

Первую ЭС под названием Dendral разработали в Стэнфорде в конце 1960-х гг. Она определяла строение органических молекул по химическим формулам и спектрографическим данным о химических связях в молекулах. Ценность Dendral заключалась в следующем: органические молекулы, как правило, очень велики и поэтому число возможных структур этих молекул также велико; благодаря эвристическим знаниям экспертов-химиков, заложенных в ЭС, правильное решение из миллиона возможных находилось всего за несколько попыток.

Принципы и идеи, заложенные в Dendral оказались настолько эффективными, что они до сих пор применяются в химических и фармацевтических лабораториях по всему миру. ЭС Dendral одной из первых использовала эвристические знания специалистов для достижения уровня эксперта в решении задач, однако методика современных экспертных систем связана с другой разработкой - Myсin. В ней использовались знания экспертов медицины для диагностики и лечения специального менингита и бактериальных инфекций крови. ЭС Mycin, также разработанная в Стэнфорде в середине 1970-х гг., одной из первых обратилась к проблеме принятия решений на основе ненадежной или недостаточной информации.

Все рассуждения экспертной системы Mycin были основаны на принципах управляющей логики, соответствующих специфике предметной области. Многие методики разработки экспертных систем, использующиеся сегодня, были впервые разработаны в рамках проекта Mycin. MYCIN была ранней экспертной системой разработанной за 5 или 6 лет в начале 1970х годов в Стендфордском университете.

Она была написана на Лиспе как докторская диссертация Edward Shortliffe под руководством Bruce Buchanan, Stanley N. Cohen и других. В этой же лаборатории была ранее создана экспертная система Dendral, но на этот раз внимание было акцентировано на использовании решающих правил с элементами неопределенности. MYCIN был спроектирован для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, такие как бактериемия и менингит, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков в зависимости от массы тела пациента. Название системы происходит от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Также Mycin использовалась для диагностики заболеваний свертываемости крови.

Преимущества ЭС:

1 . Постоянство

Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах.

2 . Лёгкость передачи

Передача знаний от одного человека другому - долгий и дорогой процесс. Передача искусственной информации - это простой процесс копирования программы или файла данных.

3 . Устойчивость и воспроизводимость результатов

Экспертные системы устойчивы к «помехам». Человек же легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Результаты экспертной системы - стабильны.

4 . Стоимость

Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого. Экспертные системы, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дёшевы в эксплуатации.

Кроме того, эксперт-человек может принимать различные решения в тождественных ситуациях из-за эмоциональных факторов (влияние дефицита времени, влияние стресса).

Табл.6.1.2. Сравнение человеческой и искусственной компетентности

Недостатки ЭС:

На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия решений. Сейчас развитие экспертных систем несколько приостановилось, и этому есть ряд причин:

• Передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.
• Экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Как правило, экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.
• Отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.
• Экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою востребованность.
• Эксперты могут непосредственно воспринимать комплекс входной сенсорной информации (визуальной, звуковой, осязательной, обонятельной и тактильной). ЭС - только символы. Хотя в отдельных направлениях разработки инженерных и производственных интеллектуальных систем получены реальные результаты определенной обработки сенсорной информации.
• Эксперты - люди могут охватить картину в целом, все аспекты проблемы и понять, как они соотносятся с основной задачей. ЭС стремится сосредоточить на самой задаче, хотя смежные задачи могут повлиять на решение основной.
• Люди, эксперты и не эксперты, имеют то, что мы называем здравым смыслом, или общедоступными знаниями. Это широкий спектр общих знаний о мире, о том, какие законы в нем действуют, т.е. знания, которыми каждый из нас обладает, приобретает из опыта и которыми постоянно пользуется. Из-за огромного объема знаний, образующих здравый смысл, не существует легкого способа встроить их в интеллектуальную программу. Знания здравого смысла включают знания о том, что вы знаете и чего не знаете.

Поэтому ЭС наиболее часто используются как советчики, в качестве консультантов или помощников ЛПР.

§2. Вопросно-ответные системы

Классификация Вопросно-ответных систем:

• Интеллектуальные поисковики (например, система Старт)
• Виртуальные цифровые помощники
• Виртуальные собеседники (ВС)

Виртуальные собеседники устанавливаются на сайт и общаются с его пользователями посредством текстового чата. У каждого инфа есть свой визуальный образ, который способен передавать эмоции инфа и делает общение с собеседником более личным и доверительным.

Структура виртуальных собеседников:

• Первый компонент ВС - это пользовательский интерфейс, при помощи которого пользователь разговаривает с ВС. Пользовательский интерфейс представляет собой окошко со строкой ввода текста, репликами инфа и его визуальным образом. По сути, это Flash-приложение, которое легко и быстро устанавливается на любой сайт.
• Второй компонент - это комплексная платформа, которая определяет поведение и словарный запас ВС. Помимо прочего, в комплексную платформу входит база знаний инфа - набор гибких сценариев с заданными вариантами вопросов и ответов на них. Дополнительно к базе знаний может быть подключена клиентская база данных с пользовательской информацией, откуда инф будет брать конкретные данные о товарах и услугах. В частности, это широко применяется при разработке инфов-продавцов.

Решаемые задачи:

ВС легко поддаются обучению и помогают решить множество задач, стоящих перед заказчиком. Они могут быть:

• консультантами, отвечающими на вопросы пользователей о представленных товарах и услугах;
• продавцами, помогающими подобрать нужный товар, услугу, тариф и т.п.;
• сотрудниками технической поддержки, помогающими пользователю решить возникшие технические проблемы;
• промоутерами, продвигающими новые товары и услуги;
• интересными собеседниками, вызывающими интерес, повышающими настроение и лояльность посетителей.

Сферы применения:

• Банки и страховые компании, которым важно иметь на сайте грамотного консультанта, способного оперативно рассказать все подробности о предоставляемых услугах;
• Интернет-магазины, которым важно помогать клиентам в выборе товаров, а также продвигать акции и распродажи;
• Интернет-порталы, которым необходимо привлекать внимание пользователей к их внутренним проектам;
• Организаторы мероприятий, которым важно информировать посетителей сайта о всех новостях и подробностях;
• Компании, оказывающие технические услуги, которым важно обеспечить круглосуточную техническую поддержку пользователей.

Преимущества виртуальных собеседников:

• Работоспособность: инф работает 24 часа в сутки 7 дней в неделю и может одновременно общаться с неограниченным количеством пользователей. Инф позволяет снизить нагрузку и расходы на call-центр, консультантов и специалистов технической поддержки.
• Доступность: инф снимает психологический барьер, стоящий перед пользователем при обращении за помощью; достаточно ввести фразу - и инф моментально даст грамотный совет. При этом пользователи относятся к инфу с доверием, поскольку он умеет поддерживать живой, непринужденный диалог и даже выражать эмоции в ответ на реплики пользователя.
• Простота работы: инф не требует от пользователя использования никаких дополнительных программ. В то же время инф не создает проблем и у заказчика: для установки инфа на сайт достаточно разместить на страницах специальный короткий код.
• Компетентность: инф легко поддается обучению, что позволяет заложить в него все важные вопросы, которые интересуют пользователей. Инф способен помогать пользователю в навигации по сайту, автоматически открывая необходимые страницы. При необходимости инф может сам инициировать диалоги на нужные темы.
• Внимательность: Инф записывает все разговоры с пользователями, и заказчик имеет к ним полный доступ. Записи разговоров полезны как с точки зрения дальнейшего обучения инфа, так и с точки зрения сбора ценной информации о пользователях и их интересах.

Использование ВС позволяет:

• Увеличить конверсию посетителей в клиентов: инф снимает мотивационный барьер между пользователем и сайтом, поскольку сразу вызывает доверие у пользователя и дает ему именно ту информацию, которая его интересует.
• Повысить лояльность посетителей: яркий, позитивный инф поддерживает живое общение с пользователем и вызывает у него самые положительные эмоции. Что важно, в сознании пользователя эти эмоции будут напрямую связаны с образом компании - заказчика инфа.
• Улучшить эффект от рекламной кампании и маркетинговых акций: инф привлекает к себе внимание пользователей и предоставляет им самую полную информацию о рекламируемом предмете.
• Снизить нагрузку на штатных консультантов, продавцов и сотрудников техподдержки: отвечая на часто возникающие и легко решаемые вопросы, инф экономит время и силы штатных специалистов, позволяя им сконцентрироваться на действительно важных проблемах.
• Повысить уровень обслуживания клиентов: инф позволяет выяснить, что интересует конкретного клиента, и предоставить ему то, что нужно!

Глава VII. Перспективы развития ИИС в управлении знаниями

Рассматривая тенденции развития Интеллектуальных информационных систем в управлении знаниями, следует отметить следующие основные направления, связанные с разработкой моделей и методов реализации отдельных аспектов получения и преобразования знаний:

1. Технологии извлечения и представления знаний. В первом случае основной задачей является разработка методов: формального описания "признаков знаний" (поисковых образов); формализации ПрО; распознавания и сравнения образов; извлечения знаний из экспертов, статистики, текстов, "опыта" и т.п. Во втором - решаются задачи, связанные с формализацией знаний для их представления в памяти интеллектуальных систем (ИС). Решение этих задач позволяет разработчикам комплексных технологий получить ответы на три принципиально важных вопроса: какие знания необходимо представлять в ИС, кто (что) является источником этих знаний, какие методы и модели обеспечивают адекватное представление этих знаний в ИС.
2. Технологии манипулирования знаниями, решение интеллектуальных задач предполагает не только представление знаний в ИС, но и их обработку, т.е. необходимо научить ИС оперировать ими. Поэтому здесь изучаются вопросы пополнения знаний на основе их неполных описаний, классификации знаний в ИС, разрабатываются процедуры и методы обобщения знаний, достоверного вывода и др.
3. Технология общения. Переход к ИС знаменует новую технологию общения конечных пользователей с ЭВМ и требует решения таких проблем, как понимание связных текстов на ограниченном и неограниченном естественном языке, понимание речи и ее синтез, разработка коммуникативных моделей "пользователь-ЭВМ", формирование объяснений и т.п. Главная цель данных исследований - обеспечение комфортных условий для общения человека и ИС.
4. Технологии восприятия. Разработка этих технологий предполагает создание методов: анализа трехмерных сцен, представления информации о зрительных образах в базе знаний ИС, трансформации зрительных сцен в текстовые описания и обратно, а также разработку процедур когнитивной графики и др.
5. Технологии обучения. Отличительной особенностью ИС должна стать их способность решать задачи, в явном виде не представленные в БЗ, что требует наделения ИС способностью к обучению. Для этих целей необходимо: создать методы формирования условий задачи по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за этой ситуацией, обеспечить переход от известного решения частных задач к решению общей задачи, наделить ИС способностью декомпозировать исходную задачу на более мелкие, решение которых известно, разработать нормативные и декларативные модели самого процесса обучения, создать теорию подражательного поведения и др.
6. Технологии поведения. Взаимодействие ИС со средой требует разработки специальных поведенческих процедур, которые бы позволили им адекватно реагировать на те или иные изменения в среде. Такое взаимодействие предполагает создание моделей целесообразного, нормативного и ситуативного поведения, а также разработку методов многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях.

Заключение

Области применения существующих на сегодняшний день систем ИИ охватывает множество сфер: медицинскую диагностику, интерпретацию геологических данных, научные исследования в химии и биологии, военное дело, производство, финансы и другие области. Однако, несмотря на значительные успехи в области ИИ, пока еще существует определенный разрыв между техническими разработками, программными средствами ИИ и возможностями их более широко практического применения в частности, в экономике.

Наиболее показательным сектором, аккумулирующим различные проблемные направления экономической области, является управление промышленным предприятием. На его примере особенно хорошо видны преимущества использования систем ИИ для решения как различных предметных задач, так и для управления интегрированной системой предприятия в целом.

Существует множество доводов в пользу того, что системы искусственного интеллекта могут и должны стать важнейшей составной частью в технологии современных производств. Основными из них являются:

• преодоление сложности (сложности управления возникают тогда, когда приходится делать выбор из множества возможных решений);
• управление предприятием требует организации больших объемов информа-ции;
• как уменьшить информацию до того уровня, который необходим для принятия решения (потеря информации, поступающей от объектов, работающих в реальном режиме времени, может существенно сказаться на результате);
• нехватка времени на принятие решения (проявляется по мере усложнения производства);
• проблема координации (решения необходимо координировать с другими звеньями процесса или объекта);
• необходимость сохранения и распространения знаний очень опытных экспертов, полученных ими в процессе многолетней работы и большого практического опыта.

Проблема извлечения знаний и их сохранения и распределе-ния — сегодня одна из главных проблем ор-ганизаций.

Таким образом, интеллектуализация информационных систем управления и трансформация их в интеллектуальные информационные системы управления знаниями, поддержки принятия решений является наиболее значимым и важным для экономики и бизнеса направлением.

Список источников информации

1. Chi Leung Patrick Hui, ISBN 978-953-307-188-6, 586 pages, April 2011
2. Edited by Karl Perusich, Cognitive Maps, ISBN 978-953-307-044-5, 140 pages, January 2010
3. John Prager, Eric Brown, Anni Coden, and Dragomir Radev. Question-answering by predictive annotation. In Proceedings, 23rd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Athens, Greece, July 2000
4. Knox Haggie, John Kingston, Choosing Your Knowledge Management Strategy, School of Informatics, University of Edinburgh, Journal of Knowledge Management Practice, June 2003
5. Negnevitsky M. Artificial Intelligence. A guide to intelligent systems. Addison-Wesley, 2005.
6. Peter Jackson, Introduction to Expert Systems. — 3rd edition, Hardbound — Addison Wesley Publishing Company, 1998-12-31 — 560p. — ISBN 0201876868
7. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник. - М.: Экзамен, 2004. - 528 с.
8. Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие.- М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. - 188 с.
9. Абдикеев Н.М., Киселев А.Д. Управление знаниями корпорации и реинжиниринг бизнеса (Под ред. Абдикеева Н.М.). Инфра-М, Москва, 2010
10. А.В. Гаврилов. Гибридные интеллектуальные системы: Монография - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 142 с.
11. В.В. Бухтояров "Эволюционный метод формирования общего решения в коллективах нейронных сетей", Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2010 / 03
12. Г.В. Рыбина, А.О. Дейнеко "Распределенное приобретение знаний для автоматизированного построения интегрированных экспертных систем", Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2010 / 04
13. Г.В. Рыбина "Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы", Журнал «Искусственный интеллект
14. Г.С. Осипов "Динамические интеллектуальные системы", Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2008 / 01
15. Золотов С.И. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / С.И. Золотов - Воронеж: Научная книга, 2007. -140с.
16. Интеллектуальные информационные системы: учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности "Прикладная информатика в экономике" / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. - М. : Финансы и статистика, 2004. - 423 с.
17. Интеллектуальные методы для создания информационных систем: учебное пособие / Е.Ю. Головина.- М.: Издательский дом МЭИ, 2011. - 102 с. - ISBN 978-5-383-00212-4
18. П.Р. Варшавский, А.П. Еремеев "Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений", Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2009 / 02
19. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике Учебное пособие / Под ред. д. э. н., проф. Н. П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 496 с.
20. Рыбина Г.В. "Теория и практика построения интегрированных экспертных систем", Рецензенты: зав.каф. прикладной математики МЭИ, д.т.н., проф. Еремеев А.П., зав.каф. МГУПИ, д.т.н., проф. Петров О.М., М.: ООО Издательство "Научтехлитиздат", 2008. -485 с. - ISBN 978-5-93728-081-7
21. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.