Понятие интеллектуальной информационной системы

г) Проектирующие  то есть построение конфигурации объектов при ограничениях

д) Планирующие, проектирование плана действий

е) Мониторинговые, сравнение наблюдений с критическими точками плана

ж) Отлаживающие, выработка рекомендаций по устранению неисправностей.

з) Ремонтирующие, выполнение плана применения выработанной рекомендацией

и) Обучающая, диагностика, отлаживание и исправление поведения  ученика

к) Управляющая, интерпретация+прогноз+ремонт+мониторинг систем.

3. Этапы разработки экспертной системы

Процесс разработки ЭС носит эволюционный характер и  содержит следующие этапы:

1. Идентификация это определение характеристик задачи, на этом этапе инженер по знаниям и эксперт определяют цели и задачи построения ЭС, её предметную область, ресурсы(время, вычислительные средства, ПО, литература), а также указывают участников процесса создания системы.
2. Концептуализация, поиск понятий для представления знаний. В ходе данного этапа эксперт и инженер по знаниям выявляют основные понятия отношения и характер информационных потоков необходимые для описания процесса решения задач.
3. Формализация это разработка структур для организации знания, здесь инженер по знаниям производит выбор инструментального средства и при помощи эксперта представляет основные понятия и отношения в рамках некоторого формализма.
4. Реализация, формулировка правил воплощающих знания, в ходе этапа эксперт осуществляет наполнение БЗ, а инженер по знаниям комбинирует и реорганизует формализованные данные.
5. Испытания, это оценка правил в которых воплащено знание, здесь проводиться оценка работы программы прототипа. Эксперт дает оценку работы программы и помогает инженеру по знаниям в последующих её изменениях
6. Опытная эксплуатация, проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей.

 

###10/09/10### 

---! 

Пример: Все слоны  имеют серую окраску. 

Х — слоны

Слон(х)

цвет(х, серый)

()(слон) 

      Логический  вывод в таких моделях осуществляется с помощью закона силлогизма(если из А следует Б, а из Б следует С, то из А следует С). Достоинства данной модели:

1. Единственность теоретического обоснования
2. Возможность реализации системы формально точных определений и выводов.

Недостаток:

1. Сложно представить знание эксперта при решении сложных задач
2. Продукционная модель представления знаний.

      В продукционной модели(модели правил) знания представляются в виде совокупности правил «если, то». Существует 2 типа продукционных  систем:

1. С прямыми выводами, используются для решения задач диагностического характера. Эти системы включают три компонента:

1) База данных, содержащая много фактов

2) База правил  состоящих из набора продукции

3) Интерпретатор  для получения логического вывода  на основании этих знаний.

1+2 = образует  базу знаний, а интерпретатор  это механизм логического вывода. Вывод выполняется в виде цикла «понимаю — выполняю», причем в каждом цикле выполняемая часть выбранного правила обновляет базу данных, в результате содержимое базы данных преобразуется от первоначального к целевому, то есть целевая система синтезируется в базе данных.

      Пример: в базе данных хранятся образцы в  виде набора символов: намерение —  отдых, место отдыха — горы, использовать джип. В условной части располагается  правило:

1. ЕСЛИ намерение — отдых и дорога ухабиста ТО использовать джип
2. ЕСЛИ место отдыха горы ТО дорога ухабиста

При применении этих правил механизм вывода сопоставляет образцы из условной части с фактами  хранящимися в условной части  базы данных, если все образцы имеются  в БД, то условная часть считается  истиной, а правило выполнимым. В противном случае условная часть ложная, а правило невыполнимое. В данном случае правило 1 невыполнимое. Правило 1 невыполнимо, переходим к выполнению правилу 2. Условная часть истина, правило выполнимо, результат в БД. После этого правило 1 становиться выполнимым, так как условная часть становится истинной, результат выводиться на экран как результат программы.

      С обратными выводами, в котором  механизм логического вывода основан  на ином принципе: цель - использовать джип, для достижении цели проверяем правило 1. По скольку НО и ИД есть в базе данных, то для достижении цели необходимо доказать что дорога ухабиста. Принимаем ДУ за новую цель и переходим к правилу 2. Условная часть правила истина, правило выполнимо, цель ДУ доказана, а значит подтверждается цель использовать джип.

Достоинства:

1. Простота создания и понимание отдельных правил
2. Простота пополнения и изменения
3. Простота механизма логического вывода

Недостатки:

1. Неясность взаимных отношений правил
2. Сложность оценки целостного образа знаний
3. Крайне низкая эффективность обработки
4. Отличие от человеческой структуры знаний
5. Отсутствие гибкости в логическом выводе
3. Фреймовая модель представления знаний это модель представления знаний основанная на фреймовой теории Минского, представляет собой систематизированную психологическую модель памяти и сознания человека в виде единой теории. Фрейм это структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Каждый фрейм описывает один концептуальный объект, а конкретные свойства этого объекта и факты относящиеся к нему описываются в слотах. Слот это структурный элемент данного фрейма. Общая структура фрейма:

имя фрейма:

имя слота 1 (значение слота 1)

имя слота 2 (значение слота 2)

имя слота N (значение слота N)

      Значением слота может быть числа, формулы, тексты на естественном языке, программы, правила вывода, ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов, а также в качестве значения может выступать набор слотов более низкого уровня(принцип матрешки), пример:

записать фрейм  служащего Иванова Ивана Ивановича 1974 г. рождения, работающего 3 года программистом.

(Служащий:

      Фамилия(Иванов);

      Имя (Иван);

      Отчество (Иванович);

      год рождения (1974);

      специальность (программист);

      стаж (3 года))

Все фреймы в  программе взаимосвязаны и образуют единую фреймовую систему в которой объеденены декларативные и процедурные знания. Так как концептульному представлению свойственно иерархичность то целостный образ знаний строиться в виде одной фреймовой системе имеющей иерархическую структуру, например:

      фрейм аудитории:

# смотреть на  телефоне 

      Механизм  управления выводом может быть организован  следующим образом: при помощи специального слота, значением которого является присоединеная процедура для  вывода в этом фрейме задаются связи  между данным фреймом и другими  фреймами. При осуществлении вывода запускается одна из присоединенных процедур данного фрейма, затем оценивается возвращаемое значение и в зависимости от него последовательно запускаются присоединенные процедуры других фреймов. В ходе этого процесса происходит генерация и уничтожение слота, изменение значений слотов и т. д.  И таким образом происходит постепенное продвижение к получению целевого значения, данная модель эффективна для структурного описания сложных понятий и решения задач в которых в соответствии с ситуацией желательно применять различные способы вывода, однако в такой модели затрудняется управление завершенностью и постоянством целостного образа. По этой причине существует большая опасность нарушения присоединенной процедуры(фреймовая система без механизма присоединенных процедур, используется как база данных системных продуктов)

4. Семантические сети. Семантическая сеть это структура данных(система знаний имеющая определенный смысл в виде целостного образа сети узлы которой соответствуют понятиям и объектам, а дуги отношения между объектами)

Петров на протяжении периода времени с t1 по t2 владел автомобилем  марки святогор. 

# смотреть телефон

      Для показа иерархической сети все объекты  разделим на подмножество и элементы, дуги которых подпишем соответственно S и E

Q — конкретная  начало ситуации(начало сети) 

Особенность семантической  сети заключается в целостности  системы выполненной на её основе, непозволяющей разделить базу знаний и механизм вывода. Интерпритация  семантической сети, определяется с помощью использующих её процедур, которые основаны на нескольких способах, но наиболее типичные из них это способ сопоставления частей сетевой структуры. Он основан на построение на подсети соответствующей вопросу и сопостовления её с базой данных сети. 

---#

1. По приобретение — это способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы, при этом структура знаний заранее закладывается в программе, эта стратегия требует существенной предварительной проработки предметной области.
2. Извлечение знаний касается непосредственно живого контакта инженера по знаниям и источника знания.
3. Формирование знаний, включает индуктивные модели формирования гипотез на основе обучающих выборок, обучения по аналогии и другие методы.

 

Идентификация

     проблемы

### смотреть телефон

На современном  этапе  разработки экспертных систем стратегии извлечения знаний является наиболее актуальной, так как промышленных систем приобретения и формирования знаний на отечественном рынке практически  нет , таким образом процесс извлечения знаний это длительной ….... В которой необходимо воссоздать модель предметной области которой пользуются эксперты для принятия решений. Существуют три основных аспекта в процессе извлечения знаний:

1. Психологический
2. Лингвистический
3. Гносеологический

Психологический аспект является главным так как  определяет успешность и эффективность  взаимодействия инженера по знаниям  с основным источником знаний. При  извлечении знаний сушествует следующая  струткурная модель общения:

1. Участники общения
2. Средство общения
3. Предмет общения

В соответствии с этой структурой выделяют 3 «слоя» психологических проблем  возникающих  при извлечении знаний:

1. Контактный. Все психологи отмечают что на любой коллективный процесс влияет атмосфера возникающая в группе участников, в связи с этим можно выделить несколько черт личности, оказывающих влияние на эффективность процедуры: доброжелательность и дружелюбие, чувство юмора, хорошая память и внимание, наблюдательность, воображения и впечатлительность, большая собранность и настойчивость, общительность и находчивость, аналитичность, распологающая внешность и манера одеваться, уверенность в себе.
2. Процедурный. Проблемы данного слоя касаются проведения самой процедуры извлечения знаний. Беседу с экспертом лучше всего проводить в небольшом помещении тет-а-тет. Длительность одного сеанса не должна превышать 1-2 часа. Проводить лучше в первой половине дня с 10 до 12, причем взаимная утомляемость партнеров при беседе наступает через 20-25 минут, поэтому в сеансе нужны паузы. При этом результаты необходимо протоколировать. Для этого существуют 3 способа: 1) Запись на бумаге непосредственно по ходу беседы(недостатки: мешает беседе, трудно успеть записать все) 2) Магнитофонная запись(недостаток: может сковать эксперта) 3) Запоминание с последующей записью(недостаток: должна быть блестящая память).
3. Когнитивный слой. Когнитивная психология изучает механизмы при помощи которых человек познает окружающий мир. Инженеру по знаниям с позиции когнитивной психологии следует: 1) Не навязывать эксперту ту модель представления которая ему более понятна и естественна 2) Использовать различные методы работы с экспертом 3) Четко осозновать цель процедуру извлечения или её главную стратегию 4) Чаще рисовать схемы отображающие рассуждения эксперта.