1.2. Классификация интеллектуальных информационных систем (иис)

Все существующие ИИС можно разбить на два класса: общего назначения и специализированные. К ИИС общего назначения отнесены те, которые не только исполняют заданные процедуры; но на основе метапроцедур поиска генерируют и исполняют процедуры решения новых конкретных задач. Технология использования таких систем состоит в следующем. Пользователь-оператор (эксперт) формирует знания (данные и правила), описывающие выбранное приложение (прикладные задачи, предметную область). Затем на основании этих знаний, заданной цели и исходных данных метапроцедуры системы генерируют и исполняют процедуру решения конкретной задачи.

Данную технологию называют технологией систем, основанных на знании, или технологией инженерии знаний (рис. 1.1.)[2].

К специализированным ИИС отнесены те, которые выполняют решение фиксированного набора задач, предопределенного при проектировании системы. Для использования таких систем требуется наполнить их данными, соответствующими выбранному приложению (прикладным задачам, предметной области).

Рис. 1.1.Технология использования ИИС общего назначения.

До недавнего времени при разработке специализированных ИИС использовалась технология традиционного (процедурного) программирования, что позволило обеспечить их высокую эффективность (рис. 1.2.)

Однако эта технология существенно ограничивала способность ИИС к изменению их поведения при изменяющемся окружении, что крайне важно при решении многих интеллектуальных задач. В связи с этим в последнее время для устранения этого недостатка отдельные виды ИИС (системы речевого общения, обработки изображений и т.д.) стали разрабатывать, используя технологию инженерии знаний, в виде экспертных систем (ЭС).

Рис 1.2. Традиционный подход к разработке специализированных ИИС (с использованием процедурного программирования).

Класс ИИС объединяет сегодня несколько тысяч различных систем, которые можно классифицировать по различным критериям: по предметной области (медицина, геология, авиация и т.д.); по моделям представления данных (продукционные, фреймовые и др.); по типу вывода (прямого или обратного); по типу ЭВМ (малые, средние, большие).

Приведем наиболее распространенные типы классификаций ИИС.

По степени реализации (стадиям существования) различают прототипы, промышленные и коммерческие системы.

Стадии существования интеллектуальных систем соответствуют уровню готовности системы, завершенности ее функциональных возможностей, реализуемых инструментарием.

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 демонстрационного прототипа должна выполнять задачи, которые бы довольно полно характеризовали ее возможности, с другой стороны, эту стадию стремятся пройти как можно быстрее. Работа демонстрационного 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 несколько 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 требуются 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 действующим прототипом. На этой стадии происходит преобразование действующего прототипа за счет расширения числа правил и совершенствования 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.

По степени сложности ИИС делят на поверхностные и глубинные. Поверхностные ИИС представляют знания об области экспертизы в виде правил (условие → действие). Условие полного правила определяет образец некоторой ситуации, при соблюдении которой правило может быть выполнено. Поиск решения состоит в выполнении тех правил, образцы которых сопоставляются с текущими данными. Глубинные ИИС, кроме возможностей поверхностных систем, обладают способностью при возникновении неизвестной ситуации определять с помощью некоторых общих принципов, справедливых для области экспертизы, какие действия следует выполнять.

По степени интеграции с другими программными системами различают интегрированные и традиционные. Традиционные (автономные)- используют только методы ИИС.

Следует отметить, что подавляющее число ИИС, используемых для решения практически значимых задач, являются интегрированными, т.е. состоящими из традиционной ИИС и других программных систем, с которыми ИИС взаимодействуют в процессе работы (СУБД, пакеты прикладных программ (ППП), электронные таблицы и т.д.).

С точки зрения разработчика целесообразно выделять статические и динамические ИИС. ИИС называется статической, если описывающие ее исходные данные не изменяются во времени (точнее рассматриваются как не изменяющиеся за время решения задачи). Статичность означает неизменность описывающих ее исходных данных. Если исходные данные, описывающие предметную область ИИС, изменяются за время решения задачи, то ИИС называют динамической.

Выделяют два больших класса ИИС (существенно отличающихся по технологии их проектирования), которые условно можно назвать простыми и сложными.

По типам решаемых задач ИИС можно подразделить на такие как: обработка данных на основе знаний (интерпретация, диагностика и мониторинг); формирование данных на основе знаний (прогнозирование, планирование, проектирование); обработка и формирование данных и знаний (обучение управление); а так же обработка и формирование знаний на основе метознаний (инструментальные системы и средства для автоматизации разработки ИИС, оболочки «пустые» системы).

Существуют и другие классификации ИИС:

- по предметной области (медицина, геология, авиация и т.д.);

- по моделям представления данных (продукционные, фреймовые);

- по типу вывода (прямого или обратного);

- по типу ЭВМ (малые, средние, большие).

В заключение следует отметить, что единую классификацию всех существующих на сегодня ИИС провести достаточно сложно, так как, с одной стороны, можно выделить большое количество специфических характеристик ИИС, а с другой стороны, у разных авторов существуют значительные различия в терминологии обозначения одних и тех же вещей.