1.2.2. Интеллектуальные информационные системы

Интеллектуальные информационные системы (ИИС) объединяют в себе возможности систем управления базами данных, лежащих в основе ИС, и технологию искусственного интеллекта. В отличие от обычных и статистических моделей, ИИС позволяет получить решение трудно формализуемых слабоструктурированных задач.

Отличительные особенности ИИС по сравнению с обычными ИС состоят в следующем:

• интерфейс с пользователем на естественном языке с использованием понятий, характерных для предметной области пользователя (развитые коммуникативные способности);

• представление объекта и его окружения в виде базы знаний и средств дедуктивных и правдоподобных выводов в сочетании с возможностью работы с неполной или неточной информацией (умение решать сложные плохо формализируемые задачи);

• способность обнаружения закономерностей в ранее накопленных фактах и включение их в базу знаний (способность к самообучению).

Существует множество классификаций ИИС, однако, если исходить из рассмотренных особенностей, то условно можно разделить ИИС на три класса:

1. системы с интеллектуальным интерфейсом – это ИИС, предназначенная для поиска неявной информации в базе данных или тексте для произвольных запросов, составляемых, как правило, на ограниченном естественном языке:

• интеллектуальные базы данных отличаются от обычных БД возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не хранится, а выводится из имеющейся в БД;

• гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой, мультимедийной информации;

• системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователи с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями;

• естественный языковый интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представлений знаний;

• системы контекстной помощи в отличие от обычных систем помощи, пользователь описывает проблему, а система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и сама выполняет поток относящихся к ситуации рекомендаций;

2. экспертные системы – это ИИС, предназначенная для решения слабо формализуемых задач на основе накапливаемого в базе знаний опыта работы экспертов в проблемной области:

• классифицирующие ЭС, решающие задачи распознавания ситуаций;

• доопределяющие ЭС решают аналитические задачи на основе неопределенных исходных данных и знаний;

• трансформирующие ЭС относятся к синтезирующим динамическим системам;

• многоагентные ЭС, для них характерна интеграция в базе знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе;

3. самообучающиеся системы – это ИИС, в основе которых лежат методы автоматической классификации примеров ситуации реальной практики:

• индуктивные системы. Обобщение примеров по принципу от частного к общему сводится к выявлению подмножеств примеров, относящихся к одним и тем же подклассам, и определению для них значимых признаков;

• нейронные сети. В результате обучения на примерах строятся математические решающие функции, которые определяют зависимости между входными и выходными признаками;

• системы, основанные на прецедентах. В этих системах база знаний содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно сами ситуации или прецеденты;

информационное хранилище представляет собой хранилище извлеченной значимой информации из оперативной базы данных, которое предназначено для оперативного анализа данных (OLAP-технология).