- •Интеллектуальные информационные системы учебное пособие
- •Тула 2010
- •3. Экспертные системы 47
- •8. Системы с интеллектуальным интерфейсом 143
- •9. Многоагентные системы 158
- •Предисловие
- •1. Искусственный интеллект и интеллектуальные информационные системы
- •1.1. Введение в искусственный интеллект
- •1.1.1. Искусственный интеллект: основные понятия и решаемые задачи
- •1.1.2. Подходы к построению систем искусственного интеллекта
- •1.1.3. Интеллектуальные информационные системы: понятие и отличительные особенности
- •1.2. Основные классы интеллектуальных информационных систем
- •1.2.1. Экспертные системы
- •1.2.2. Самообучающиеся системы
- •1.2.3. Адаптивные информационные системы
- •1.2.4. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •1.2.5. Многоагентные системы
- •1.3. Основы проектирования интеллектуальных информационных систем
- •1.3.1. Структура и этапы разработки интеллектуальных информационных систем
- •1.3.2. Логическое проектирование
- •1.3.3. Физическое проектирование
- •1.3.4. Использование прототипного проектирования
- •Контрольные тесты
- •2. Традиционные способы представления и обработки знаний в интеллектуальных информационных системах
- •2.1. Знания и их использование в интеллектуальных информационных системах
- •2.1.1. Понятие знаний и их отличие от данных
- •2.1.2. Классификация знаний
- •2.1.3. Логический вывод. Использование дедукции, индукции и аналогии
- •2.1.4. Представление знаний в интеллектуальных информационных системах
- •2.2. Типичные модели представления знаний
- •2.2.1. Логическая модель
- •2.2.2. Продукционная модель
- •2.2.3. Семантическая сеть
- •2.2.4. Фреймовая модель
- •2.2.5. Объектно-ориентированная модель
- •2.3. Представление и формализация нечетких знаний
- •2.3.1. Основные определения нечетких множеств
- •2.3.2. Операции с нечеткими множествами
- •2.3.3. Нечеткие отношения
- •2.3.4. Нечеткая и лингвистическая переменные
- •Контрольные тесты
- •3. Экспертные системы
- •3.1. Структура и режимы работы экспертных систем
- •3.1.1. Основные элементы экспертных систем
- •3.1.2. Режимы работы экспертных систем
- •3.1.3. Участники разработки экспертных систем
- •3.2. Классификация экспертных систем
- •3.2.1. Классификация по сложности решаемых задач
- •3.2.2. Классификация по типу решаемых задач
- •3.2.3. Основные классы экспертных систем: классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие, многоагентные
- •3.3. Поиск решений в экспертных системах
- •3.3.1. Поиск в одном пространстве
- •3.3.2. Поиск в иерархии пространств
- •3.3.3. Поиск в случае недетерминированности знаний
- •3.3.4. Алгоритм реализации логического вывода в экспертных системах
- •3.4. Методы извлечения знаний в экспертных системах
- •3.4.1. Классификация методов извлечения знаний
- •3.4.2. Коммуникативные методы извлечения знаний
- •3.4.3. Текстологические методы извлечения знаний
- •Контрольные тесты
- •4. Оlap-технология
- •4.1. Основные понятия
- •4.1.1. Хранилище данных
- •4.1.2. Применение информационных хранилищ. Извлечение знаний из данных
- •4.1.3. Основная идея olap-технологии
- •12 Признаков olap данных
- •4.1.4. Структура хранилища данных в оlap-системах
- •4.2. Модели и алгоритмы построения olap-систем
- •4.2.1. Rolap – обработка на основе запросов к реляционным базам данных
- •4.2.2. Molap – многомерное представление данных
- •4.2.3. Holap – гибридные системы
- •Контрольные тесты
- •5. Интеллектуальный анализ данных
- •5.1. Методы интеллектуального анализа данных
- •5.1.1. Основные понятия
- •5.1.2. Типы закономерностей, выявляемых методами интеллектуального анализа данных
- •5.1.3. Стадии интеллектуального анализа данных
- •5.1.4. Индуктивное и абдуктивное обучение
- •5.2. Алгоритмы интеллектуального анализа данных
- •5.2.2. Байесовская классификация
- •5.2.3. Деревья решений
- •5.2.4. Методы классификации с использованием функций
- •5.2.5. Метод "ближайшего соседа" или системы рассуждений на основе аналогичных случаев
- •5.2.6. Методы кластерного анализа
- •5.2.7. Развитие алгоритмов интеллектуального анализа данных
- •Контрольные тесты
- •6. Нейронные сети
- •6.1. Основные понятия
- •6.1.1. Модель искусственного нейрона
- •6.1.2. Модели нейронных сетей
- •6.1.3. Статические нейронные сети
- •6.1.4. Рекуррентные нейронные сети
- •6.2. Проектирование нейронных сетей
- •6.2.1. Этапы проектирования нейронных сетей
- •6.2.2. Метод обратного распространения ошибки
- •6.2.3. Методы обучения нейронных сетей: обучение без учителя
- •6.2.4. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
- •6.2.5. Использование генетических алгоритмов для обучения нейронной сети
- •Контрольные тесты
- •5. Адаптивные системы
- •5.1. Основные классы адаптивных систем
- •5.1.1. Понятие и классификация адаптивных систем
- •5.1.2. Самонастраивающиеся адаптивные системы
- •5.1.3. Самоорганизующиеся адаптивные системы
- •5.1.4. Самообучающиеся адаптивные системы
- •5.2. Проектирование адаптивных систем
- •5.2.1. Общие подходы и требования к проектированию
- •5.2.2. Оригинальное проектирование адаптивных систем
- •5.2.3. Компонентное проектирование адаптивных систем
- •Контрольные тесты
- •8. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •8.1. Взаимодействие пользователя с информационной системой на естественном языке
- •8.1.1. Компьютерно-лингвистический подход к диалогу. Проблемы формализации естественном языке
- •8.1.2. Задачи обработки текстов на естественном языке
- •8.1.3. Уровни понимания текста на естественном языке
- •8.2. Построение естественно-языковых интерфейсов
- •8.2.1. Лингвистическая трансляция
- •8.2.2. Обобщенная схема естественно-языковой системы
- •8.2.3. Компонент понимания высказываний
- •8.2.4. Компонент генерации высказываний
- •8.3. Прикладные системы с интеллектуальным интерфейсом
- •8.3.1. Интеллектуальные базы данных
- •8.3.2. Интеллектуальные гипертекстовые системы
- •8.3.3. Системы когнитивной графики
- •Контрольные тесты
- •9. Многоагентные системы
- •9.1. Характеристика агента как элемента многоагентной системы
- •9.1.1. Агент: понятие и классификация
- •9.1.2. Отличительные свойства агента
- •9.2. Процесс самоорганизации в многоагентных системах
- •9.2.1. Понятие многоагентной системы
- •9.2.2. Структура памяти и принципы мышление агента
- •9.2.3. Самоорганизация многоагентной системы
- •9.2.4. Архитектура и интерфейс многоагентной системы
- •Контрольные тесты
- •Библиографический список
- •Приложение
- •Интеллектуальные информационные системы
- •3000600, Г.Тула, пр.Ленина, 92.
- •3000600, Г.Тула, ул.Болдина, 151
Контрольные тесты
Самообучающаяся, самонастраивающаяся и самоорганизующаяся системы — это ...
А) адаптивные системы; Б ) информационные интеллектуальные системы;
В) многоагентные системы; Г) системы поддержки принятия решений
Для какой системы характерно накапливание знаний, способность самостоятельно искать критерии качества своего функционирования?
А) самообучающиеся системы; Б) самонастраивающиеся системы;
В) самоорганизующиеся системы; Г) гипертекстовые системы.
К какому классу адаптивных информационных систем относятся поисковые системы?
А) самоорганизующиеся системы; Б) самонастраивающиеся системы;
В) самообучающиеся системы; Г) системы поддержки принятия решений.
Адаптация самонастраивающейся системы к динамически изменяющейся среде — это.
А) самооптимизация; Б) самовостановление;
В) самоконфигурирование; Г) самозащита.
Сколько существует уровней создания самонастраивающихся систем?
А) один; Б) более семи;
В) три; Г) пять.
Какие свойства характерны для самоорганизующихся систем?
А) открытость системы; Б) неограниченное число подсистем;
В) закрытость системы; Г) устойчивый режим работы.
Укажите специфические признаки самоорганизующихся систем.
А) стохастичность поведения; Б) непредсказуемость поведения;
В) способность к адаптации; Г) нестационарностью параметров.
Что является ядром адаптивной информационной системы?
А)репозитории; Б) агент;
В) базы знаний; Г) мультиагент.
Какие средства можно использовать при оригинальном проектировании адаптивных информационных систем?
А) 4 GL; Б) SilverRun Technology;
В) SQL Windows; Г) R/3 Business Engineer.
Какие средства можно использовать при компонентном проектировании адаптивных информационных систем?
А) SilverRun Technology; Б) BAAN DEM;
В) R/3 Business Engineer ; Г) Галактика.
8. Системы с интеллектуальным интерфейсом
8.1. Взаимодействие пользователя с информационной системой на естественном языке
8.1.1. Компьютерно-лингвистический подход к диалогу. Проблемы формализации естественном языке
Важным требованием к построению интеллектуальных систем является наличие интерфейса, позволяющего пользователю общаться с системой на естественном языке (ЕЯ) или приближенном к нему. ЕЯ-интерфейс используется для доступа к интеллектуальным базам данных; контекстного поиска документальной текстовой информации; голосового ввода команд в системах управления; машинного перевода с иностранных языков.
В современной научной литературе наметились два подхода к анализу и построению вопросов и ответов как основных элементов в структуре диалоговой формы передачи информации: лингвистический и компьютерный. Но многообразие видов и областей использования диалога настоятельно требуют разработок синтетического характера, в которых достижения лингвистического и компьютерного анализа вопросно-ответных структур были бы представлены в единстве. Благодатной почвой, на которой может быть взращено синтетическое направление в исследовании диалога, оказывается логика. При синтетическом подходе к диалогу на базе логики удается, с одной стороны, формализовать естественно-языковые средства общения и повысить тем самым степень детерминированности основных структурных элементов диалога, а, с другой стороны, максимально приблизить форму компьютерного представления диалога к естественно-речевому общению, увеличив тем самым эффективность восприятия информации в человеко-машинных системах. К особо важным логическим закономерностям диалога как вида человеческих рассуждений или способа информационного обмена относятся те структурно-информационные характеристики, которые инвариантны к содержанию конкретного диалога.
Лингвистический подход к диалогу. Понятие "естественный язык" знакомо любому человеку. Но в лингвистике нет бесспорного определения этому понятию. Естественный язык - это некоторая система элементов плюс система правил их функционирования.
В русском языке для письменного текста выделяется следующая система элементов: морфемы, слова, словосочетания, предложения, связанный текст (дискурс). Рассмотренные единицы языка образуют некоторую систему разных уровней. Каждому уровню в языке соответствует группа правил. Исторически выделяются следующие основные группы правил: морфологические, синтаксические, семантические. Выделение правил и их формализация необходимы для построения моделей ЕЯ.
Естественному языку присущи омонимия и синонимия. Омонимия позволяет использовать ограниченное число знаков для обозначения разных реальных объектов и понятий. Синонимия - характеризовать некоторую сущность различными знаками, подчеркивая определенные ее стороны. В языке, а особенно в речи, допускаются и часто используются неполные конструкции. Одна из видов таких конструкций - эллипсис, представляющий собой предложение, в котором опущено слово или несколько слов, легко восстанавливаемых по локальному или глобальному дискурсу. Средства отождествления и различения объектов, упоминаемых в тексте, реализуется с помощью анафор. Анафора обозначает (чаще всего) двукратное повторение в разных частях предложения или в нескольких связанных фразах словесного отображения одного и того же объекта.
Известно, что язык задает норму. Однако она не является обязательной для речи. Типичны, например, орфографические ошибки, и др. При машинном анализе затруднения в понимании могут вызвать и такие предложения, которые, казалось бы, построены правильно. Естественный язык, кроме того, изобилует идиоматическими и фразеологическими оборотами, метафорами и ассоциациями, нечеткостями и неопределенностями и т. п. Все это затрудняем моделирование ЕЯ.
Таким образом, ЕЯ представляет собой сложно организованную семиотическую (знаковую) систему. В этой системе много уровней и сложных связей. Под знаком понимаются элементы, обладающие одновременно тремя свойствами: синтаксисом, семантикой и прагматикой, отношения между которыми неоднозначны.
Для многих ЕЯ удалось описать формальную систему, лежащую в основе механизма порождения синтаксически правильных фраз. В качестве базовых элементов при этом не обязательно задавать все мыслимые в грамматике словоформы. Введя морфологический уровень, можно хранить в качестве базовых элементов лишь основы слов, а флексии подсоединить к ним при необходимости автоматически. Семантический уровень ЕЯ формализуется значительно сложнее. Связано это с тем, что семантически правильная фраза отличается от неправильной фразы тем, что ей можно приписать некоторый смысл, другими словами, интерпретировать в некоторой модели знаний. Для каждого интерпретируемого элемента (словоформы или основы слова) необходимо задать множество значений. Для ЕЯ характерно, что все его элементы многозначны. Поэтому правила интерпретации устроены так, что значения, приписанные словам фразы, определяются лишь на основе анализа всей фразы. Существует множество подходов к построению правил для интерпретации семантики ЕЯ. Однако в настоящее время ни один из ЕЯ не удалось с необходимой полнотой описать не семантическом уровне из-за огромной семантической омонимии. Еще более сложна формализация прагматического уровня ЕЯ. Однако при построении систем для конкретных областей формализация этого уровня сильно упрощается, т.е. прагматика текстов зависит от сферы их применения.
Однако выход из этой ситуации существует и состоит в том, что при построении систем общения используются подмножества ЕЯ (ограниченный ЕЯ), которые в конкретных приложениях проблемно ориентированны и, следовательно, более просты, чем ЕЯ в полном объеме. Такие подмножества называют языками деловой прозы. Их лексика ограничена предметной областью, смыслы слов более однозначны, отсутствуют метафоры, ассоциации и т. д. Но тем не менее в них используются те же конструкции предложения, эллипсисы и анафоры и т. д. Поэтому проблема анализа текстов даже для этих языков нетривиальна.
Информационный подход к диалогу. В структуре диалога можно выделить вопрос и ответ. Вопрос - это форма мышления, в которой при наличии определенной информации, выраженной в предпосылках вопроса, требуется дать дополнительную информацию, выражаемую в ответе. В обобщенном виде под вопросом понимается некоторое неполное знание, дополнение к которому (до полного) содержится в предполагаемом истинном ответе, то есть вопрос - это часть информации ответа. Иначе говоря, вопрос - это неполная информация, в которой формулируется требование о ее дополнении до полного и однозначно правильного ответа. Вопросы делятся на корректные (заложены истинные предпосылки или на которые можно дать истинный или ложный ответ) и некорректные. Поскольку вопрос может быть задан относительно любого элемента предложения, то известную часть будем называть темой, а неизвестную, которая должна прозвучать в ответе, ремой.
Элементарный акт (шаг) диалога - это пара, состоящая из вопроса и соответствующего ему ответа. В общем случае процесс общения не может быть сведен к обмену изолированными парами высказываний вопрос-ответ. Высказывания участников общения образуют связный текст - дискурс (цепочку элементарных его актов), имеющий, как правило, достаточно сложную структуру.