Лекция №1 Тема №1: Интеллектуальные информационные системы. Введение
Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС).
Основные свойства.
Классификация ИИС.
Понятие интеллектуальной информационной системы
Начнём разговор об интеллектуальных информационных системах с расшифровки понятия «информационная система». Под информационными системами (ИС) принято понимать программные системы, постоянно видоизменяющиеся и направленные на автоматизацию функционирования чего-либо, например, предприятия. Для поддержки принятия решений информационным системам необходима интеллектуализация, поэтому интеллектуальные информационные системы можно назвать естественным результатом развития ИС.
В основе стратегии интеллектуальных технологий лежит понятие парадигмы концептуального представления на суть проблемы или задачи и принцип ее решения. Центральная парадигма интеллектуальных технологий это обработка знаний. Системы, ядром которых является база знаний или модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, приближенном к естественному языку, называют интеллектуальными. Чаще всего интеллектуальные системы (ИнС) применяются для решения сложных задач, связанных с использованием слабо формализованных знаний специалистов-практиков, а также с логической обработкой информации.
Интеллектуальные информационные системы (ИИС) технические и программные системы, ориентированные на решение большого и очень важного класса задач, называемых неформализованными. ИИС сосредоточили в себе наиболее наукоемкие технологии с высоким уровнем автоматизации не только процессов подготовки информации для принятия решений, но и самих процессов выработки вариантов решений, опирающихся на полученные ИС данные.
Благодаря наличию средств естественно-языкового интерфейса появляется возможность непосредственного применения ИИС пользователем, не владеющим языками программирования, в качестве средств поддержки процессов анализа, оценки и принятия решений.
Совершим небольшой экскурс в историю.
4 октября 1939 г. по решению суда изобретателем первого цифрового электронного компьютера признан Джон Винсент Атанасов и его ассистент Клиффорд Берри (Университет штата Айова). Половинчатое признание первенства Атанасова является следствием скандального судебного решения. По этому решению в 1973 году первые компьютерные инженеры Джон Маучли и Джон Эккерт лишились права на патент, полученный ими в 1964 году, и права называться изобретателями электронно-цифрового компьютера. Однако именно они после нескольких экспериментальных моделей создали в 1945 году в Университете Пенсильвании более известный компьютер ENIAC, с которого и началось развитие индустрии.
В 1945 г. Вальтером Питтсом и Уорреном МакКуллочем были построены нейронные сети с обратной связью. Примерно в то же время Норберт Винер создаёт область кибернетики, включавшую математическую теорию обратной связи для биологических и инженерных систем. Важным аспектом этого открытия стала концепция, что разум это процесс получения и обработки информации для достижения определенной цели.
В 1949 г. Дональд Хеббс открыл способ создания самообучающихся искусственных нейронных сетей. Этот процесс позволяет изменять весовые коэффициенты в нейронной сети так, что данные на выходе отражают связь с информацией на входе.
1950-е г.г. отмечены в истории как годы рождения искусственного интеллекта (ИИ). Алан Тьюринг предложил специальный тест в качестве способа распознать разумность машины. В этом тесте один или несколько людей должны задавать вопросы двум тайным собеседникам и на основании ответов определять, кто из них машина, а кто человек. Если не удавалось раскрыть машину, которая маскировалась под человека, предполагалось, что машина разумна.
Тот же Тьюринг предложил необычный план имитации человеческого мышления. «Пытаясь имитировать интеллект человека, пишет Тьюринг, мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния.… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека.… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано.… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения "программы-ребенка" и задачу "воспитания" этой программы».
Отметим, что именно этот принцип используется при создании систем, предназначенных для решения некоторых интеллектуальных задач. Логично, что практически невозможно заложить все знания в одну, пусть даже достаточно сложную систему. К тому же, именно на этом пути проявляются такие существенные признаки интеллектуальной деятельности, как накопление опыта, адаптация к внешним условиям и т.д.
В 1950-е гг. были также разработаны два языка ИИ. Первый, язык IPL, был создан Ньюэллом, Симоном и Шоу для программы Logic Theorist. IPL являлся языком обработки списка данных и привел к созданию более известного языка LISP. LISP появился в конце 1950-х и вскоре заменил IPL, став основным языком приложений ИИ. Язык LISP был разработан в лабораториях Массачусетского технологического института (MIT). Его автором был Джон МакКарти, один из первых разработчиков ИИ.
В 1960-е г.г. наиболее важным было представление знаний. Были построены игрушечные миры, с помощью которых создавалась окружающая среда для тестирования идей по компьютерному зрению, роботехнике и обработке человеческого языка
В начале 1970-х гг. Лотфи Заде впервые была применена на практике нечеткая логика для управления процессами. В 1970-х продолжалось создание языков для ИИ. Был разработан язык ПРОЛОГ. ПРОЛОГ предназначался для разработки программ, которые управляли символами, и работал с правилами и фактами. В то время как ПРОЛОГ распространился за пределами США, язык LISP сохранял свой статус основного языка для приложений ИИ.
1980-е гг. отмечены ростом числа разработок и продаж экспертных систем на языке LISP, которые становились лучше и дешевле. Экспертные системы использовались многими компаниями для разработки полезных ископаемых, прогнозирования и инвестиций. Также были идентифицированы ограничения в работе экспертных систем, поскольку их знания становились все больше и сложнее. Нейронные сети в эти годы также нашли применение при решении ряда различных задач, таких как распознавание речи и возможность самообучения машин.
1990-е гг. стали новой эпохой в развитии приложений ИИ. Элементы ИИ были интегрированы в ряд приложений, такие как системы распознавания фальшивых кредитных карт; системы распознавания лиц; системы автоматического планирования; системы предсказания прибыли и потребности в персонале; конфигурируемые системы «добычи данных» из баз данных; системы персонализации и др.
Итак, как мы уже знаем, искусственный интеллект появился на свет в 50-х годах прошлого века. Попробуем разобраться, что он собой представляет.
Слово «интеллект» в русском языке происходит от латинского «intellectus» (ум, познание, понимание, рассудок, разум) и означает способность человека к мышлению и рациональному познанию действительности. Также интеллектом можно называть способность человека осуществлять мыслительную деятельность с целью познания действительности и рационального поведения в ней путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
По аналогии с этим, интеллектом искусственно созданных автоматических систем или «искусственным интеллектом» (artificial intelligence) принято называть воплощенные в них модели некоторых интеллектуальных способностей человека, например, способность выбирать и принимать оптимальные или рациональные решения на основе приобретенных знаний, опыта и анализа внешних воздействий. В этом определении под термином "знания" подразумевается не только информация, которая поступает в мозг через органы чувств, поскольку она важна, но недостаточна для интеллектуальной деятельности. Объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях, поэтому для осуществления в некой окружающей среде интеллектуальной деятельности необходимо иметь в своей системе знаний информационную модель этой среды. В такой информационной модели реальные объекты среды, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и могут "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".
О знаниях более подробно мы поговорим позднее, а теперь вернёмся к интеллектуальным информационным системам.