Sistema de información inteligente
Sistema de Información Inteligente (IIS) - un conjunto de software, herramientas lingüísticas y lógico-matemáticas para la implementación de la tarea principal - para apoyar las actividades humanas y buscar información en un modo de diálogo avanzado en lenguaje natural. [1]
IIS es un tipo de sistema intelectual , así como uno de los tipos de sistemas de información .
Clasificación de IIS
IIS se puede colocar en cualquier sitio donde el usuario hace preguntas al sistema en lenguaje natural (si es un sistema de preguntas y respuestas) o, respondiendo las preguntas del sistema, encuentra la información necesaria (si es un sistema experto). Pero, por regla general, los ES en Internet realizan funciones de publicidad e información (banners interactivos), y los sistemas serios (como, por ejemplo, los ES de diagnóstico de equipos) se utilizan localmente, ya que realizan tareas específicas específicas.
Los motores de búsqueda inteligentes se diferencian de los interlocutores virtuales en que no tienen rostro y, en respuesta a una pregunta, dan algún extracto de fuentes de conocimiento (a veces bastante grandes), y los interlocutores tienen un "carácter", una forma especial de comunicación (pueden usar jerga , blasfemias ), y sus respuestas deben ser lo más concisas posible (a veces incluso solo en forma de emoticones, si se adapta al contexto).
Para el desarrollo de IIS, anteriormente se usaban lenguajes lógicos ( Prolog , Lisp , etc.), y ahora se usan varios lenguajes de procedimiento . Se desarrolla software lógico y matemático tanto para los módulos de los propios sistemas, como para la unión de estos módulos. Sin embargo, hoy en día no existe un sistema lógico-matemático universal que pueda satisfacer las necesidades de cualquier desarrollador de IMS, por lo que debe combinar la experiencia acumulada o desarrollar la lógica del sistema por su cuenta. En el campo de la lingüística, también hay muchos problemas, por ejemplo, para garantizar el funcionamiento del sistema en el modo de diálogo con el usuario en lenguaje natural, es necesario poner en el sistema algoritmos de formalización del lenguaje natural, y esta tarea resultó ser mucho más difícil de lo esperado en los albores del desarrollo de los sistemas inteligentes. Otro problema es la constante variabilidad del lenguaje, que necesariamente debe reflejarse en los sistemas de inteligencia artificial.
Garantizar el trabajo de IIS
- Matemático
- Lingüístico
- informativo
- Semántico
- Software
- Técnico
- Tecnológico
- personal
Clasificación de tareas resueltas por IIS
- Interpretación de datos . Esta es una de las tareas tradicionales de los sistemas expertos. La interpretación se refiere al proceso de determinar el significado de los datos, cuyos resultados deben ser consistentes y correctos. Por lo general, se proporciona un análisis multivariado de los datos.
- diagnósticos _ El diagnóstico se refiere al proceso de relacionar un objeto con cierta clase de objetos y/o detectar una falla en un determinado sistema. Una falla es una desviación de la norma. Tal interpretación nos permite considerar, desde un punto de vista teórico unificado, el mal funcionamiento de los equipos en los sistemas técnicos, las enfermedades de los organismos vivos y todo tipo de anomalías naturales. Una especificidad importante aquí es la necesidad de comprender la estructura funcional ("anatomía") del sistema de diagnóstico.
- Monitoreo _ La tarea principal del monitoreo es la interpretación continua de los datos en tiempo real y la señalización de la salida de ciertos parámetros más allá de los límites permisibles. Los principales problemas son el “salto” de una situación alarmante y la tarea inversa de una “falsa” alarma. La complejidad de estos problemas radica en el desdibujamiento de los síntomas de las situaciones de ansiedad y la necesidad de tener en cuenta el contexto temporal.
- diseño _ El diseño consiste en preparar especificaciones para la creación de "objetos" con propiedades predeterminadas. La especificación se entiende como el conjunto completo de documentos necesarios: un dibujo, una nota explicativa, etc. Los principales problemas aquí son obtener una descripción estructural clara del conocimiento sobre el objeto y el problema de la "huella". Para organizar un diseño efectivo y, en mayor medida, rediseñar, es necesario formar no solo las decisiones de diseño en sí, sino también los motivos para su adopción. Así, en los problemas de diseño, dos procesos principales están íntimamente conectados, realizados dentro del marco del ES correspondiente: el proceso de derivar una solución y el proceso de explicar.
- Pronóstico _ El pronóstico le permite predecir las consecuencias de ciertos eventos o fenómenos en función del análisis de los datos disponibles. Los sistemas predictivos deducen lógicamente las consecuencias probables de situaciones dadas. En un sistema predictivo se suele utilizar un modelo dinámico paramétrico, en el que los valores de los parámetros se “ajustan” a una situación dada. Las consecuencias derivadas de este modelo forman la base para los pronósticos con estimaciones probabilísticas.
- Planificación _ Por planificación se entiende la búsqueda de planes de acción relacionados con objetos capaces de realizar determinadas funciones. En tales ES, se utilizan modelos de comportamiento de objetos reales para deducir lógicamente las consecuencias de la actividad planificada.
- Entrenamiento _ El aprendizaje se refiere al uso de una computadora para enseñar alguna disciplina o materia. Los sistemas de formación diagnostican errores en el estudio de cualquier disciplina con la ayuda de un ordenador y sugieren las soluciones adecuadas. Acumulan conocimientos sobre el hipotético "estudiante" y sus errores característicos, luego, en el trabajo, pueden diagnosticar las debilidades en el conocimiento de los alumnos y encontrar los medios apropiados para eliminarlos. Además, planifican el acto de comunicarse con el alumno en función del éxito del alumno con el fin de transferir conocimientos.
Las redes neuronales no están programadas en el sentido habitual de la palabra, están entrenadas. La capacidad de aprender es una de las principales ventajas de las redes neuronales frente a los algoritmos tradicionales. Técnicamente, el aprendizaje consiste en encontrar los coeficientes de conexión entre las neuronas. En el proceso de aprendizaje, la red neuronal puede identificar relaciones complejas entre entradas y salidas, así como realizar generalizaciones. Esto significa que, en caso de un entrenamiento exitoso, la red podrá devolver el resultado correcto en función de los datos que faltaban en el conjunto de entrenamiento.
- gestión _ La gestión se entiende como una función de un sistema organizado que soporta un determinado modo de actividad. Este tipo de ES controla el comportamiento de sistemas complejos de acuerdo con las especificaciones dadas.
- Apoyo a la decisión . El apoyo a la decisión es un conjunto de procedimientos que proporciona al tomador de decisiones la información y las recomendaciones necesarias para facilitar el proceso de toma de decisiones. Estos SE ayudan a los especialistas a elegir y/o formar la alternativa necesaria entre las muchas opciones a la hora de tomar decisiones responsables.
En el caso general, todos los sistemas basados en conocimiento se pueden dividir en sistemas que resuelven problemas de análisis y sistemas que resuelven problemas de síntesis. La principal diferencia entre los problemas de análisis y los problemas de síntesis es que si en los problemas de análisis el conjunto de soluciones se puede enumerar e incluir en el sistema, en los problemas de síntesis el conjunto de soluciones es potencialmente ilimitado y se construye a partir de soluciones de componentes o subproblemas. . Los objetivos del análisis son: interpretación de datos, diagnóstico, apoyo a la decisión; Las tareas de síntesis incluyen diseño, planificación y control. Combinado: formación, seguimiento, previsión.
Sistemas de control automático inteligente
En condiciones de información incompleta o borrosa, influencias externas que no se pueden determinar y un entorno operativo desconocido, se crean sistemas con enfoques de gestión no tradicionales. Utilizan métodos y tecnologías de inteligencia artificial. Hay 4 tecnologías intelectuales básicas:
- Tecnología de sistemas expertos.
- Tecnología de lógica difusa.
- Tecnología de estructuras de redes neuronales con forma implícita.
- Tecnología de memoria asociativa.
Principios de organización de sistemas de control automático inteligente:
- La presencia de una estrecha interacción de información del sistema con el mundo real a través de canales de comunicación de información.
- La presencia de un cambio probable en las influencias externas del mundo real y el comportamiento del sistema en este caso.
- Estructura jerárquica de varios niveles según el principio: aumentar la inteligencia y reducir los requisitos de precisión a medida que aumenta el rango de la jerarquía.
- Cuando se rompen los vínculos con los niveles superiores, es obligatorio mantener la capacidad de trabajo.
- Incrementando la inteligencia y mejorando el comportamiento del sistema. [2]
Véase también
Literatura
- Lyubarsky Yu. Ya. Sistemas de información inteligentes. - M., Nauka , 1990. - ISBN 5-02-014102-X . - Serie: Problemas de inteligencia artificial. - 232 págs.
Enlaces
Notas
- ↑ Trofimova L.A., Trofimov V.V. Conocimiento administrativo. Libro de texto - San Petersburgo: Editorial de la Universidad Estatal de Economía de San Petersburgo. 2012. - 77p. [p.52]
- ↑ Libro de texto / M. M. Savin, V. S. Elsukov, O. N. Pyatina; edición VI Lachin. - Rostov n/D: Phoenix, 2007. - 469 p. - Con. 421-422