Застосування систем штучного інтелекту - Информационная аналитика - Информация - Публикации - Автоматизированный Информационный Анализ

Форма входа

Друзья сайта




Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0


Вторник, 2016-12-06, 8:01 AMГлавная
| RSS
Автоматизированный информационный анализ
Публикации


Главная » Статьи » Информация » Информационная аналитика

Застосування систем штучного інтелекту
Система штучного інтелекту
Перш-за-все почнемо з визначень.
    «Шту́чний інтеле́кт» (англ. Artificial intelligence, AI) — розділ інформатики, що займається формалізацією задач, які нагадують задачі, виконувані людиною. При цьому в більшості випадків наперед невідомий алгоритм розв’язання задачі. Точного визначення цієї науки не існує, так як в філософії не розв’язане питання про природу і статус людського інтелекту.
                                                                                            — образна назва галузі досліджень, що являє собою сукупність методів і засобів аналізу розумової діяльності людини й конструювання технічних систем, спроможних виконувати завдання, які раніше вважалися прерогативою людського мозку.
     Системи та засоби штучного інтелекту — галузь науки, яка займається теоретичними дослідженнями, розробленням і застосуванням алгоритмічних та програмно-апаратних систем і комплексів з елементами штучного інтелекту та моделюванням інтелектуальної діяльності людини.
     При вирішенні будь-якої задачі управління здійснюється обробка інформації на рівні спеціаліста з можливим залученням засобів комп’ютерної обробки. Інформаційне забезпечення повинне забезпечити ефективність обміну інформацією між керівництвом і об’єктом управління.      В склад інформаційного забезпечення, звичайно, включають дані, які характеризують різнобічну діяльність підприємств, нормативні та законодавчі акти, що впливають на процеси господарювання, засоби їх формалізованого опису, програмні засоби ведення і підтримки баз даних. Швидкі зміни в політичній та економічній сферах країни ще більше підкреслили роль своєчасного інформаційного забезпечення для управління виробництвом. Економічні моделі діяльності часто визначаються не стільки інтересами власника виробництва, а і в значній мірі формуються під впливом дії законів та податкової політики держави. Це і обумовлює необхідність впровадження та мобільного використання експертних систем, які б допомагали орієнтуватися в динамічно змінному середовищі, — на що у менеджерів не вистачає часу через основні обов’язки.



Застосування систем штучного інтелекту
Системи машинного перекладу 
       Машинний переклад значно дешевший і швидший від традиційного, хоч і поступається йому по якості. Ним користуються в тих випадках, коли важливіше зрозуміти зміст документу, ніж перекласти текст відповідно до літературних критеріїв. Машинний переклад обіцяє стати важливим інструментом для розвитку міждержавної торгівлі, тому що він спроможний значно спростити і прискорити одержання інформації про товари, що випускаються в інших країнах. Останнім часом в цій галузі досягнуто значних успіхів.
    Сучасні системи перекладу пропонують користувачам приблизно однаковий спектр можливостей:
 - редагування тексту в багатомовному режимі з розбиттям екрану, так що в кожному вікні знаходиться текст на відповідній мові;
 - розпізнавання термінів;
 - пошук слів у словниках, вставка перекладів у текст;
 - так звана «пам’ять перекладача» — переклад з використанням нагромадженого досвіду;
 - створення паралельних двомовних текстових баз даних;
 - збереження форматування;
 - підтримка великого спектру європейських мов.
Інтелектуальна інформаційна система (ІІС) 
   Інтелектуальна інформаційна система — це один з видів автоматизованих інформаційних систем, інколи ІІС називають системою, засновану на знаннях. ІІС є комплексом програмних, лінгвістичних і логіко-математичних засобів для реалізації основного завдання: здійснення підтримки діяльності людини і пошуку інформації в режимі розширеного діалогу на природній мові.
   Завдання, що вирішуються такими системами:
1) інтерпретація даних. Це одне з традиційних завдань для експертних систем. Під інтерпретацією розуміється процес визначення змісту даних, результати якого мають бути погодженими і коректними. Зазвичай передбачається багатоваріантний аналіз даних.
2) діагностика. Під діагностикою розуміється процес співвідношення об'єкту з деяким класом об'єктів і виявлення несправності в деякій системі. Несправність — це відхилення від норми. Таке трактування дозволяє з єдиних теоретичних позицій розглядати і несправність устаткування в технічних системах, і захворювання живих організмів, і всілякі природні аномалії. Важливою специфікою є тут необхідність розуміння функціональної структури («анатомії») діагностуючої системи.
3) моніторинг. Основне завдання моніторингу — безперервна інтерпретація даних в реальному масштабі часу і сигналізація про вихід тих або інших параметрів за допустимі межі. Головні проблеми — «пропуск» тривожної ситуації і інверсне завдання «помилкового» спрацьовування. Складність цих проблем в розмитості симптомів тривожних ситуацій і необхідність обліку тимчасового контексту.
4) проектування. Проектування полягає в підготовці специфікацій на створення «об'єктів» із заздалегідь визначеними властивостями. Під специфікацією розуміється весь набір необхідних документів — креслення, записка пояснення і так далі Основні проблеми тут — здобуття чіткого структурного опису знань про об'єкт і проблема «сліду».Для організації ефективного проектування і в ще більшій мірі того, що перепроектувало необхідно формувати не лише самі проектні рішення, але і мотиви їх прийняття. Таким чином, в завданнях проектування тісно зв'язуються два основні процеси, виконуваних в рамках відповідної ЕС : процес виведення рішення і процес пояснення.
5) прогнозування. Прогнозування дозволяє передбачати наслідки деяких подій або явищ на підставі аналізу наявних даних. Прогнозуючі системи логічно виводять ймомірні наслідки із заданих ситуацій. У прогнозуючій системі зазвичай використовується параметрична динамічна модель, в якій значення параметрів «підганяються» під задану ситуацію. Висновки, що виводяться з цієї моделі, складають основу для прогнозів з ймовірними оцінками.
6) планування. Під плануванням розуміється знаходження планів дій, що відносяться до об'єктів, здатних виконувати деякі функції. У таких ЕС використовуються моделі поведінки реальних об'єктів з тим, аби логічно вивести наслідки планованої діяльності.
7) навчання. Під навчанням розуміється використання комп'ютера для навчання деякої дисципліни або предмету. Системи вчення діагностують помилки при вивченні якої-небудь дисципліни за допомогою ЕОМ і підказують правильні рішення. Вони акумулюють знання про гіпотетичного «учня» і його характерних помилках, потім в роботі вони здатні діагностувати слабкості в пізнаннях учнів і знаходити відповідні засоби для їх ліквідації. Крім того, вони планують акт спілкування з учнем залежно від успіхів учня з метою передачі знань.
8) керування. Під керуванням розуміється функція організованої системи, що підтримує певний режим діяльності. Такого роду ЕС здійснюють управління поведінкою складних систем відповідно до заданих специфікацій.
9) підтримка прийняття рішень. Підтримка прийняття рішень — це сукупність процедур, що забезпечує особу, що приймає рішення, необхідною інформацією і рекомендаціями, що полегшують процес ухвалення рішення. Ці ЕС допомагають фахівцям вибрати і сформувати потрібну альтернативу серед безлічі виборів при ухваленні відповідальних рішень.
У загальному випадку всі системи, засновані на знаннях, можна підрозділити на системи, що вирішують завдання аналізу, і на системи, які вирішують завдання синтезу. Основна відмінність завдань аналізу від завдань синтезу полягає в тому, що якщо в завданнях аналізу безліч рішень може бути перераховане і включене в систему, то в завданнях синтезу безліч рішень потенційно не обмежена і будується з рішень, компонентів або проблем. Завданнями аналізу є: інтерпретація даних, діагностика, підтримка ухвалення рішення; до завдань синтезу відносяться проектування, планування, управління. Комбіновані: вчення, моніторинг, прогнозування.



ВИСНОВОК
Сьогодні перед користувачем (аналітиком, чи будь ким хто потребує якісну інфу) постає задача шукати потрібну інформацію в невідомому і постійно наростаючому віртуальному інформаційному просторі. Якщо потрібно розв’язати яку-небудь складну, нетривіальну задачу, що зв’язано з використанням цілком екзотичних математичних методів, про які користувач має слабке уявлення, або ж з’ясувати який-небудь маловідомий історичний факт (наприклад походження батьків відомої людини), або ж знайти та використати деяке програмне забезпечення, тоді подальші дії повинні проходити по такому сценарію (звичайно, якщо розвиток мережі піде в даному напрямку). Користувач активізує програму – агента на своєму комп’ютері і достатньо вільній формі описує задачу. Потім агент з’єднується з іншими агентами, щоб вияснити, що їм відомо про розв’язання поставленої задачі. Якщо знаходиться агент, якому відоме вирішення, тоді агент користувача відфільтровує знайдену інформацію з метою ідентифікації потрібних розв’язків і відсіює непотрібні дані. Якщо розв’язок не знайдено або ж є неповним, кожен з агентів звертається до сусідніх агентів, щоб взнати можливі адреси інформаційних сховищ і (або) професійних «розв’язників» даних задач. Цей процес продовжується до попередньо обумовленого користувачем терміну. Якщо за даний час не отримано позитивного результату – комп’ютер повідомляє, що розв’язок поставленої задачі сучасній науці невідомий. Приведений сценарій передбачає ряд процедур, таких як евристичний пошук, інтелектуальні взаємодії, нагромадження та узагальнення інформації, розпізнавання і класифікацію.
Зараз в такому ідеальному поєднанні усіх методів штучного інтелекту немає. Є наприклад окремі програмні продукти, що реферують текст чи виводять з групи текстів тільки факти, інтелектуальні перекладачі і таке інше, але їх ринкова ціна є недоступною для багатьох суб’єктів інформаційно-аналітичної діяльності.
Особливістю штучного інтелекту (або ж наближених до нього засобів) є те, що він не є простим інструментом у своїй будові та функціональності. ШІ сам обирає який саме алгоритм використовувати при вирішенні тієї чи іншої задачі, але на сьогодні такий вибір є усього-на-всього завченим алгоритмом вирішення задач з інтегруванням найрізноманітніших методів аналізу та вироблення рішення чи вчинення дії; тобто ШІ сьогодення ще не здатен самостійно навчатися. Саме тому він виконує функцію допоміжного інструмента в інформаційно-аналітичній діяльності. 


Категория: Информационная аналитика | Добавил: DEAD (2009-05-07)
Просмотров: 7353 | Рейтинг: 4.4/5 |
Всего комментариев: 0
Имя *:
Email *:
Код *:

Copyright MyCorp © 2016