1.1.2. Классификация иис, место и роль иис в ит

Свойства ИИС

Любая информационная система выполняет следующие функции: воспринимает некоторые информационные запросы и исходные данные, обрабатывает введенные и хранимые в системе данные и формирует выходную информацию.

Основное отличие интеллектуальных информационных систем в соответствии с изложенным выше – наличие некоторой информационной модели (или некоторых знаний) об определенной части предметной области, и модификация алгоритмов обработки в соответствии с этими знаниями. Сразу отметим, что в различных ИИС уровень интеллектуальности может быть совершенно различен. Более того, во многие современные программные продукты и системы добавляются функции сбора и обработки информации о поведении пользователя или изменениях среды функционирования программы (часто используется термин «контекст»). Использование контекста придает черты интеллектуальности работе таких программных средств.

Классификации ИИС.

Признаками классификации могут быть:

• Используемый подход (логический, структурный, эволюционный, имитационный).

• Методы накопления, хранения и обработки знаний

• Механизм поиска решения (выработки алгоритма или поведения системы).

• Область применения ИИС.

• Класс решаемых системой задач.

Следует подчеркнуть, что данный список неполон, и отражает только основные с нашей точки зрения классификационные признаки. Также сама классификация после углубленного изучения соответствующих разделов в рамках учебного курса может и должна быть дополнена.

В соответствии с признаками классификации можно дать следующие классификации:

По используемому в реализации подходу:

1. Экспертные системы.

2. Нейронные сети.

3. Генетические алгоритмы.

4. Имитационные программные средства.

По методам накопления, хранения и обработки знаний (методы обработки будут изучаться далее):

1. Логические модели,

2. Продукционные модели.

3. Фреймовые модели.

4. Семантические модели.

5. Нейросетевые модели.

По механизмам поиска решений (также будут изучаться далее):

1. Системы с детерминированным подходом.

2. Обучаемые системы.

3. Самообучающиеся системы.

По областям применения:

1. Консультирующие системы.

2. Системы поддержки принятия решений.

3. Обучающие системы.

4. Интеллектуальные роботы.

5. Расчетно-логические системы.

6. Поисковые интеллектуальные системы.

7. Аналитические интеллектуальные системы.

8. Интеллектуальные системы автоматизации проектирования.

По классу решаемых задач:

1. Интерпретация данных (определение содержания входных данных).

2. Диагностика по симптомам (признакам).

3. Прогнозирование и предсказание ситуаций.

4. Планирование последовательности действий, приводящих к желаемому результату.

5. Конструирование объектов с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений.

6. Слежение за состоянием объекта и сравнение параметров с заданными.

7. Управление объектом с целью достижения желаемого поведения.

Место и роль ИИС

С самого начала эры компьютерных технологий разработчики информационных систем стремились создать системы, решающие задачи, наиболее сложные для программирования - программы, которые могли бы в некотором смысле «думать», т. е. решать задачи таким способом, который мы бы сочли разумным, если бы его применил человек.

В 60-х годах специалисты в области ИИ пытались модели­ровать сложный процесс мышления, отыскивая общие методы решения широкого класса задач: они использовали эти методы в универсальных программах. Однако, несмотря на некоторые интересные достижения, это направление не привело к суще­ственным открытиям. Разработка универсальных программ оказалась слишком трудным делом [18,c.12].

Тогда специалисты, работающие в области ИИ, поняли, что следует искать другие пути. Если трудно обеспечить универсальность программы как таковой, то следует сосредоточиваться на общих методах и приемах программирования, пригодных для более специали­зированных программ. Поэтому в 70-е годы усилия были скон­центрированы на разработке методов представления — т. е. способах сформулировать проблему так, чтобы легко ее было решить, и методов поиска — т. е. на способах управления ходом решения, чтобы оно не потребовало бы слиш­ком большого объема памяти и времени. Эта страте­гия привела к некоторым успехам, но не породила революци­онных продвижений вперед.

И только в конце 70-х годов появилось понимание того, что эффектив­ность программы при решении задач зависит от знаний, кото­рыми она обладает, а не только от формализмов и схем вы­вода, которые она использует. Была принята принципиально новая концепция, которую чрезвычайно просто сформулиро­вать: чтобы, сделать программу интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области.

В 90 годах времени мощность аппаратных средств и уровень технологий разработки программного обеспечения стали позволять сравнительно небольшими затратами за относительно небольшое время создавать очень сложные программные системы и обеспечивать их эффективную эксплуатацию во многих областях экономики. Средства информационных технологий стали общедоступными и появилось понятие компьютерной грамотности, то есть множество людей, напрямую не связанных с информационными технологиями стали квалифицированными пользователями ЭВМ.

Массовое распространение информационных технологий выявило и общие проблемы. Общие недостатки существующих информационных систем, заключаются в слабой адаптируемости к изменениям в предметной области и информационным потребностям пользователей, в невозможности решать плохо формализуемые задачи, с которыми управленческие работники постоянно имеют дело. Требования же предъявляемые пользователями к программным системам в большинстве случаев можно сформулировать как требования большей интеллектуальности в обработке данных и при взаимодействии с пользователем.

Пришло понимание того, что если ЭВМ можно эффективно использовать для подготовки информации для принятия решений, то реальным качественным прорывом в использовании ИТ было бы принятие решений самими информационными системами. То есть необходимо создавать системы, обеспечивающие формирование и подготовку вариантов решений, оставляя за человеком только контроль и возможно, окончательное утверждение решения.

Поэтому в последнее десятилетие наблюдается взрыв интереса к интеллектуальным информационным системам. ИИС находят успешное применение в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. ИИС постепенно входят в повседневную практику везде, где нужно решать задачи распознавания, прогнозирования, классифика­ции, анализа или управления. Интеллектуальные систе­мы предоставляют способы решения задач там, где наука не может создать конструктивных определе­ний, область определений меняется, ситуации зависят от контекстов и языковая (описательная) модель доминирует над алгоритмической. Существующие информационные системы постепенно включают в себя все больше свойств и технологических решений из области ИИС. Поэтому знание принципов построения и функционирования ИСС является необходимым условием образования специалистов в области ИТ.