Информационные технологии экспертных систем.

Характеристика и назначение. Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.

Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека.

Решение специальных задач требует специальных знаний. Однако не каждая компания может себе позволить держать в своем штате экспертов по всем связанным с ее работой проблемам или даже приглашать их каждый раз, когда проблема возникла. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.

Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Второе отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение. Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии – знаний.

Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются (рис. 6.7): интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

Поиск осуществляется по некоторому графу пространства состояний зависит от входных данных и результатов . начало 60хх годов. Создание самообучающихся систем.

Технология разработки экспертных систем состоит из следующих этапов

1. Определение проблемы в него входит выбор проблемной области и задачи, поиск эксперта и назначение коллектива разработчиков, определение первоначального подхода к решению проблемы, анализ прибыли и расходов. При выборе проблемной области следует учитывать что знания необходимое для решения задачи постоянное и четко формулируемое будет наиболее целесообразным для решения такого рода проблем.

2. Разработка прототипа. Прототипная система это усеченная версия экспертной системы спроектированная для проверки правильности кодирования фактов, стратегий и рассуждений эксперта. Разработка прототипной системы дает возможность привлечение к разработке самого эксперта. Этапы создания такой системы.

1. Идентификация проблемы этот этап длится 1-2 недели.

2. Извлечение знаний это получение инженером по знаниям наиболее толкового представления о предметной области.

3. Структурирование знаний. Предусматривает определенные терминологии по решению данной задачи, продолжительность 2-4 недели.

4. Формализация знаний- это разработка базы знаний на языке структуре поля знаний.

5. Реализация. Это разработка программного комплекса демонстрирующего жизнеспособность подхода. Продолжительность 1-2 месяца.

6. Тестирование.

3. Доработка до промышленной экспертной системы. На этом этапе происходит добавление большого количества дополнительных эвристик, что улучшает глубину системы и обеспечивает наличие правил для трудных и сложных моментов.

Эвристика- это правило теоретически обоснованное позволяющее сократить количество вариантов в пространстве выбора.

4. Оценка системы включает в себя три критерия оценки

1. Критерий пользователя.

2. Критерий эксперта.

3. Критерий коллектива разработчиков.

5. стыковка системы осуществляется соединением с программными средствами и средой в которой она будет работать.

6. Поддержка системы.

Инструментальные средства построения экспертных систем.

Выделяют 4 категории.

1. Традиционные языки программирования, которые ориентированы на численные методы алгоритмы и способы и подходят для работы с логическими данными.

2. Языки искусственного интеллекта. Предназначен для решений задач искусственного интеллекта. И работы с логическими данными.

3. Специальных программный инструментарий. Это библиотеки, надстройки над языками искусственного интеллекта позволяют работать с заготовками экспертных систем.

4. Оболочки- это пустая версия существующей экспертной системы.

Интеллектуальные информационно поисковые системы.

Это совокупность средств и методов используемых для хранения, обработки и выдачи информации на основе процессов аналитической и машинной обработке данных, а также опыта и знаний представленных в формализованном виде.

Основные этапы поиска информации:

1. Формализация поискового запроса

2. Предварительный отбор текстовых документов.

3. Анализ отобранных документов

4. Оценка соответствия, смыслового содержания, требованиям запроса.

Виды анализа

1. Лексический включает в себя разбор текста на абзацы и определения типа.

2. Морфологический анализ распознавание частей речи.

3. Синтаксический анализ, выявление элементов предложения.

4. Семантический анализ. Определяет информативность текстовой информации

Классификации ИИПС

Бывают поисковые системы и поисковые каталоги

поисковые системы: конкретизированный поиск и абстрактный.

А также существует поиск по ключевым словам, булево и логики, словосочетания, регистру и полям документа.

Обеспечивают автоматическое индексирование документов, не обладает интеллектуальным анализом поэтому у них имеется низкая степень адекватности и соответствие полученных документов запросу пользователя. Поисковые каталоги более эффективны и обеспечивают более большую степень адекватности зас чет того что документы предварительно обрабатываются пользователем вручную. Если поиск конкретный то результат поиска имеет небольшое количество документов и база в этом случаи должна постоянно пополняться и обрабатываться.

Интеллектуальные интернет технологии

Мобильный агент

Агент

Свойства которыми они обладают