Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Интеллектуальные информационные системы




В настоящее время зрелость информатики как науки характеризуется тем, что в ней взаимодействуют теория вычислений, алгоритми­ческих языков и архитектуры компьютеров, а также искусственный интеллект, пони­маемый как дисциплина об имитации и усилении рассуждений, и о восприятии и переработке информации посредством компьютера.

В результате развития этих разделов информатики стало возможно создание нового информационного продукта – интеллектуальных систем[34]. Интеллектуальные системы реализуют взаимодействие «человек – компьютерная система» таким образом, что они, являясь человеко-машинными системами, образуют симбиоз (человек, компьютерная система). Компьютер в диалоговом режиме усиливает комбинаторное мышление и логические возможности человека. С этим фактом связано возникновение новой информационной технологии, реализующей функционирование интеллектуальных систем по следующей схеме:

Интеллектуальная система =

рассуждающая система + поисковая система + интеллектуаль­ный интерфейс.

Интеллектуальная система – открытая система, принимающая решение с использованием новой поступающей информации, если она релевант­на цели рассуждения. Таким образом, поисковая система оказывается средством принятия решения в интеллектуальной системе. Очевидно, что поисковая система может использоваться в двух режимах: в автоматическом – для подбора информации, близкой решаемой задаче, в диалоговом – для отбора информации, релевантной цели рассуж­дения, которая задана пользователем на некотором этапе работы системы.

Информационно-поисковая система как подсистема интеллекту­альной системы должна обладать как механизмом поиска фактов, так и механизмом поиска документов. Высокоразвитая информационно-поисковая система (ее можно назвать интеллектуаль­ной информа­ционно-поисковой системой) должна обладать процедурами извлечения фактов, пополняющих базы данных из текстов на естественных языках. Это делает возможным полуавтоматическое (с использованием диалога пользователя и системы) расширение базы знаний, которая пополняется индуктивными обобщениями. Интеллектуальные системы являются средством компьютерной обработки и анализа данных и знаний высокого уровня: они не только имитируют рассуждения квалифицированного эксперта, но и усиливают их.

Из сказанного следует, что охарактеризованные нами интеллектуальные системы являются системами поддержки и усиления интеллектуальной активности человека в том смысле, который декларировался авторами известного японского проекта компьютерных систем пятого поколения[35]. Для отечественных условий, в которых создаются интеллектуальные системы, разумеется, специфичны трудности реализации конструктивных идей, воплощенных в современных по замыслам, логическим и программным средствам системах, так как для задач большой комбинаторной сложности требуется применение суперкомпьютеров и рабочих станций. В настоящее же время многие отечественные интеллектуальные системы созданы для персональных компьютеров. В связи с этим актуальной является задача создания сетей с использованием больших ЭВМ.

Интеллектуальные системы как инструмент новой информационной технологии обладают некоторыми новыми (по сравнению с информационными системами предшествующих поколений) возможностями. Например, при прогнозировании биологических активностей химических соединений интеллектуальные системы могут содержать как информацию о химических соединениях (физико-хими­ческие и стереохимические данные), так и информацию о путях их воздействия на организм (биохимические данные) и о противопоказаниях лекарст­венных соединений (медицинские и экологические данные).

В ВИНИТИ разрабатываются интеллектуальные системы типа ДСМ, названные так по имени английского философа Джона Стюарта Миля. Эти системы применяются для прогнозирования свойств структурированных объектов в базах данных с неполной информацией для задач фармакологии, медицины и технической диагностики. Они могут быть применены и в других областях науки (например, в социологии), где знания слабо формализованы, данные хорошо структурированы, а в базах данных содержатся как положительные, так и отрицательные примеры некоторых эффектов.

 


Поделиться:

Дата добавления: 2014-11-13; просмотров: 233; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.009 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты