Информационный подход.

Информационный подход является одним из путей развития системного подхода. Принято считать, что информация – мера порядка, которая противостоит хаосу или мера сложности системы, или характеристика внутреннего многообразия системы, или мера вероятности выбора одной из возможных траекторий того или иного процесса.

Поскольку информационные процессы лежат в основе практически всех явлений в природе и обществе, то информацию можно считать единой корреляционной первоосновой природы и общества в целом. Анализ информации является полноценным, если её рассматривать с учётом синтаксического, семантического и прагматического аспекта. Сущность семантического анализа вытекает из утверждения, что количество знаний, содержащихся в сообщении S, формализованном в какой-либо знаковой системе и передаваемом от информационной системы А к системе В равно количеству бинарных отношений (ассоциаций) между понятиями, содержащимися в сообщении. Если оно удовлетворяет условию:

1. эти отношения не известны системе В;

2. хотя бы одно из пар понятий , связанных с отношением известно системе В.

Тогда выражение для количественной оценки K знаний сообщений S можно записать:

- множество отношений, известных приёмнику;

- множество понятий, известных приёмнику;

Необходимость разработки, кроме традиционных вычислительных систем новых интеллектуальных систем заключается в том, что традиционные компьютерные вычисления слишком точны для реального мира. Классической информационной технологии соответствует термин жёсткие вычисления (hard computing), а интеллектуальным информационным системам термин мягкие вычисления (soft computing). Причём термин мягкие вычисления всё чаще заменяют интегрирующим термином вычислительный интеллект, которое означает научное направление, в рамках которого решаются задачи искусственного интеллекта на основе теории нечётких множеств, нейронных сетей и эволюционных вычислений.

В классической информационной технологии жёсткие вычисления связаны с появлением ЭВМ и использованием строго формализованных алгоритмических языков (процедурных языков представления данных), а в новых информационных технологиях, в мягких вычислениях, центральное место занимают декларативные языки представления данных, которые позволяют ЭВМ думать, то есть самостоятельно определять, по какому пути осуществлять обработку информации после каждого очередного частного вывода. В такой системе интеллектуальной обработки знаний, процедурные языки представления знаний являются инструментами разработки системы, а декларативные лежат в её основе, причём появляется необходимость разработки специального механизма управления обработкой знаний. В современных интеллектуальных системах обработка знаний проводится либо экспертной системой на Фон Неймановских компьютерах, либо на нейрокомпьютерах, нейросетевых процессорах, параллелизм работы которых приводит к обработке знаний практически в текущем времени.

Система обработки знаний включает 3 компонента:

1. хранилище единиц знаний (база знаний):

2. программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений или решений, приобретения знаний и объяснения полученных результатов;

3. интеллектуальный интерфейс;

Исполнительная система объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы и спроектированной с позиции эффективности решения задачи.

Интеллектуальный интерфейс – совокупность аппаратных и программных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера при решении задач, возникающих среди деятельности либо без посредника, либо с его участием.

С помощью БЗ организуется взаимодействие двух предыдущих комплексов. Она представляет собой целостную и независимую от обрабатывающих процедур систему знаний о предметной области. Она занимает центральное место по отношению к остальным компонентам системы.

В настоящее время основным недостатком, сдерживающим активное использование экспертных систем и нейронных систем является их узкая специализация в отличие от Фон Неймановских ЭВМ. Отметим важное отличие экспертных систем от нейронных сетей – если в экспертных системах математические методы и методы алгебры логики реализуются программно, то нейронные сети базируются на аппаратной реализации известных математических методов, таких как распознавание образов, методы прогнозирования, статистических решений и т. д.

Таким образом, традиционное программирование в ЭВМ применительно к нейрокомпьютерам заменяется обучением нейронных сетей.

Тип системы	Характерные параметры
	Тип обработки	Методы решения задач	Задание шагов решения	Искомые решения	Управление и данные	Модификации
Интеллектуальная система	символьная	эвристический поиск	неявное	удовлетво-рительные	перемешаны	частые
Традиционная программа	числовая	алгоритмы	точное	оптимальные	разделены	редкие

Каждый тип интеллектуальной системы обладает, как правило, собственным стилем программирования, что затрудняет его использование для других интеллектуальных систем. Обычное для традиционных программ соотношение данные+алгоритмы=программа заменяется на новую архитектуру знания+выводы=ИС. Таким образом, разработка БЗ является центральным вопросом при создании ИС.