Адаптивні інформаційні системи

Потреба в адаптивних інформаційних системах виникає в тих випадках, коли підтримувані ними проблемні області постійно розвиваються. У зв'язку з цим адаптивні системи повинні задовольняти ряд специфічних вимог, а саме:

• адекватно відображати знання проблемної області в кожен момент часу;

• бути придатними для легкої і швидкої реконструкції при зміні проблемного середовища.

Адаптивні властивості інформаційних систем забезпечуються за рахунок інтелектуалізації їх архітектури. Ядром таких систем є модель проблемної області, що постійно розвивається, підтримувана в спеціальній базі знань, - репозиторій. Ядро системи управляє процесами генерації або переконфігурації програмного забезпечення.

В процесі розробки адаптивних інформаційних систем застосовується оригінальне або типове проектування. Оригінальне проектування припускає розробку інформаційної системи з «чистого листа» на основі сформульованих вимог. Реалізація цього підходу заснована на використанні систем автоматизованого проектування, або CASE-технологій (Designer2000, SilverRun, Natural Light Storm і ін.).

При типовому проектуванні здійснюється адаптація типових розробок до особливостей проблемної області. Для реалізації цього підходу застосовуються інструментальні засоби компонентного (складального) проектування інформаційних систем (R/3, BAAN ГУ, Prodis і ін.).

Головна відмінність підходів полягає в тому, що при використанні CASE-технологій на основі репозиторія при зміні проблемної області кожного разу виконується генерація програмного забезпечення, а при використанні складальної технології — конфігурація програм і лише в окремих випадках — їх переробка.

1.3.

ТехнолоГії розробки експертних систем

Технологія створення інтелектуального програмного забезпечення істотно відрізняється від розробки традиційних програм з використанням відомих алгоритмічних мов (табл. 1.1).

Розглянемо відпрацьовані на сьогоднішній день елементи технології створення ІІС на прикладі розробки експертних систем. Цей вибір обумовлений тим, що ЕС набули вельми широкого поширення в багатьох сферах людської діяльності, а технології їх створення мають універсальний характер і не вимагають апаратних реалізацій.

Експертними системами називають складні програмні комплекси, що акумулюють знання фахівців в конкретних наочних областях і тиражують цей емпіричний досвід для консультацій менш кваліфікованих користувачів [4].

Таблиця 1.1

Відмінності систем штучного інтелекту від звичайних програмних систем

	Програмування
	у системах	Традиційне
Характеристика	штучного	програмування
	інтелекту
Тип обробки	Символьний	Числовий
Метод	Евристичний пошук	Точний алгоритм
Завдання кроків рішення	Неявне	Явне
Шукане рішення	Задовільне	Оптимальне
Управління і дані	Змішані	Розділені
Знання	Неточні	Точні
Модифікації	Часті	Рідкісні

У найперших ЕС не враховувалася зміна знань, використовуваних в процесі рішення конкретної задачі. Їх назвали статичними ЕС. Типова статична ЕС містить наступні основні компоненти:

• базу знань;

• робочу пам'ять, звану також базою даних;

• вирішувач (інтерпретатор);

• систему пояснень;

• компоненти придбання знань;

• інтерфейс з користувачем.

База знань ЕС призначена для зберігання довгострокових даних, що описують дану область, і правил, що описують доцільні перетворення даних цієї області.

База даних (робоча пам'ять) служить для зберігання поточних даних вирішуваного завдання.

Вирішувач (інтерпретатор) формує послідовність застосування правил і здійснює їх обробку, використовуючи дані з робочої пам'яті і знання з БЗ.

Система пояснень показує, яким чином система отримала рішення задачі і які знання при цьому використовувалися. Це полегшує тестування системи і підвищує довіру користувача до отриманого результату.

Компоненти придбання знань необхідні для заповнення ЕС знаннями в діалозі з користувачем-експертом, а також для додавання і модифікації закладених в систему знань.

До розробки ЕС притягуються фахівці з різних наочних областей, а саме:

• експерти тієї проблемної області, до якої відносяться завдання, вирішувані ЕС;

• інженери по знаннях, що є фахівцями з розробки ІІС;

• програмісти, що здійснюють реалізацію ЕС. Експерти поставляють знання в ЕС і оцінюють правильність отримуваних результатів.

Інженери по знаннях допомагають експертам виявити і структурувати знання, необхідні для роботи ЕС, виконують роботу за уявленням знань, вибирають методи обробки знаньпроводять вибирання інструментальних засобів для реалізації ЕС, найбільш придатних для вирішення поставлених завдань.

Програмісти розробляють програмне забезпечення ЕС і здійснюють його сполучення з середовищем, в якому воно буде використовуватися.

Будь-яка ЕС повинна мати, принаймні, два режими роботи. У режимі придбання знань експерт наповнює систему знаннями, які згодом дозволять ЕС самостійно (без допомоги експерта) вирішувати певні завдання з конкретної проблемної області. Експерт описує проблемну область у вигляді сукупності даних і правил. Дані визначають об'єкти, їх характеристики і значення, що існують в області експертизи. Правила визначають взаємні зв'язки, що існують між даними, і способи маніпулювання даними, характерні для даного класу завдань.

У режимі консультації користувач ЕС повідомляє системі конкретні дані про вирішуване завдання і прагне отримати з її допомогою результат. Користувачі-неспеціалісти звертаються до ЕС за результатом, не уміючи отримати його самостійно, користувачі-фахівці використовують ЕС для прискорення і полегшення процесу отримання результату. Слід підкреслити, що термін «користувач» є багатозначним, оскільки використовувати ЕС можуть і експерт, і інженер по знаннях, і програміст. Тому, коли хочуть підкреслити, що мова йде про те, для кого робилася ЕС, використовують термін «кінцевий користувач».

У режимі консультації вхідні дані про завдання поступають в робочу пам'ять. Вирішувач на основі вхідних даних з робочої пам'яті і правил з БЗ формує рішення. На відміну від традиційних програм комп'ютерної обробки даних ЕС при рішенні задачі не тільки виконує наказану послідовність операцій, але і сама формує її.

Існує широкий клас застосувань, в яких потрібно враховувати зміни, що відбуваються на навколишньому світі за час виконання застосування. Для вирішення таких завдань необхідно застосовувати динамічні ЕС, які разом з компонентами статичних систем містять підсистему моделювання зовнішнього світу і підсистему зв'язку із зовнішнім оточенням. Підсистема моделювання зовнішнього світу необхідна для прогнозування, аналізу і адекватної оцінки стану зовнішнього середовища. Зміни оточення вирішуваного завдання вимагають зміни збережень в ЕС знань, для того щоб відобразити тимчасову логіку подій, що відбуваються в реальному світі. Компонента зв'язку із зовнішнім світом актуальна для автономних інтелектуальних систем (роботів), а також для інтелектуальних систем управління. Зв'язок із зовнішнім світом здійснюється через систему датчиків і контроллерів.

1.3.1.