Понятие искусственного интеллекта, интеллектуальных информационных систем (ИИС), классификация ИИС.

Введение:

Искусственный интеллект — это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Термин часто применяется к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте. Кроме того, определение понятия ИИ (искусственный интеллект) сводится к описанию комплекса родственных технологий и процессов, таких как, например, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы. Говоря простыми словами, ИИ — это грубое отображение нейронов в мозге. Сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся — получается числовой, категориальный или генеративный результат.

Понятие ИИС:

Прогресс в сфере экономики немыслим без применения современных

информационных технологий, представляющих собой основу

экономических информационных систем (ИС). Информационные системы в

экономике имеют дело с организацией и эффективной обработкой больших

массивов данных в компьютеризированных системах предприятий,

обеспечивая информационную поддержку принятия решений менеджерами.

Глобализация финансовых рынков, развитие средств электронной коммерции

и формирование в Интернете доступных для анализа баз данных финансово-

экономической информации, снижение стоимости программной реализации

ИС, привели за последние два года к беспрецедентному росту их

использования в экономике. ИС позволяют объективно оценить достигнутый

уровень развития экономики, выявить резервы и обеспечить успех их

деятельности на основе применения правильных решений.

Работы в области искусственного интеллекта в течение довольно

длительного времени представлялись многим как причуды оторванных от

реальности информантов-интеллектуалов, обучающих компьютер игре в

шахматы или распознаванию сцен, или же пытающихся создать автономно

ориентирующиеся в пространстве мобильные роботы.

Появление экспертных систем МYСIN, DЕNDRАL, РRОSРЕСТОR, а

так же обнадеживающие результаты их успешного применения в области

медицины, технической диагностики, геофизики, управления непрерывными

технологическими процессами решительно изменили ситуацию. Стало

очевидным, что методы правдоподобных и дедуктивных выводов могут быть

хорошим дополнением или частичной заменой специалиста, ставящего

медицинский или технический диагноз и вообще принимающего решения в

форме выбора одной из альтернативных гипотез на основании наблюдаемых

данных.

Зарождение исследований в области искусственного интеллекта (ИИ).

Два направления: логическое и нейрокибернетическое. Ранние исследования

в 50-60-е годы (Н. Винер, Тьюринг, Мак-Каллок, Розенблатт, Саймон,

Маккарти, Слэйджл, Сэмюэль, Гелернер, Н. Амосов). Появление первого

развитого языка программирования LISP для построения систем ИИ.

Появление в конце 60-х годов интегральных (интеллектуальных) роботов и

первых экспертных систем. Успехи экспертных систем и застой в

нейрокибернетике в 70-е годы. Новый бум нейрокибернетики в начале 80-х

годов (модель Хопфилда). Появление логического программирования иязыка PROLOG. Программа создания ЭВМ 5-го поколения. Стратегическая

компьютерная инициатива США. Исследования по ИИ в СССР и России.

Интеллектуальные информационные системы (ИИС) —

естественный результат развития обычных информационных систем,

сосредоточили в себе наиболее наукоемкие технологии с высоким уровнем

автоматизации не только процессов подготовки информации для принятия

решений, но и самих процессов выработки вариантов решений, опирающихся

на полученные информационной системой данные. ИИС способны

диагностировать состояние предприятия, оказывать помощь в антикризисном

управлении, обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии развития

предприятия и его инвестиционной деятельности. Благодаря наличию средств

естественно-языкового интерфейса появляется возможность

непосредственного применения ИИС бизнес пользователем, не владеющим

языками программирования, в качестве средств поддержки процессов анализа,

оценки и принятия экономических решений. ИИС применяются для

экономического анализа деятельности предприятия, стратегического

планирования, инвестиционного анализа, оценки рисков и формирования

портфеля ценных бумаг, финансового анализа, маркетинга и т.д.

Классификация ИИС:

Автоматизированные системы распознавания образов:

- формирование конкретных образов объектов и обобщенных образов

классов;

- обучение, т.е. формирование обобщенных образов классов на

основе ряда примеров объектов, классифицированных (т.е.

отнесенных к тем или иным категориям – классам) учителем и

составляющих обучающую выборку;

- самообучение, т.е. формирование кластеров объектов на основе

анализа неклассифицированной обучающей выборки;

распознавание, т.е. идентификацию (и прогнозирование) состояний

объектов, описанных признаками, друг с другом и с обобщенными

образами классов;

- измерение степени адекватности модели;

- решение обратной задачи идентификации и прогнозирования

Автоматизированные системы поддержки принятия решений.

Системы поддержки принятия решений (СППР) – это компьютерные

системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь

менеджеру (или руководителю) в принятии решений управления, объединяя

данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя

программное обеспечение в единую мощную систему, которая может

поддерживать слабоструктурированное и неструктурированное принятие

решения. СППР находиться под управлением пользователя от начала до

реализации и используется ежедневно. Предназначена для автоматизации

выбора рационального варианта из исходного множества альтернативных в

условиях многокритериальности и неопределенности исходной

информации.

Экспертные системы (ЭС). Это программа, которая в определенных

отношениях заменяет эксперта или группу экспертов в той или иной

предметной области. ЭС предназначены для решения практических задач,

возникающих в слабо структурированных и трудно формализуемых

предметных областях.

Исторически, ЭС были первыми системами искусственного

интеллекта, которые привлекли внимание потребителей. Экспертные

системы используются в маркетинге для сегментации рынка и выработке

маркетинговых программ, а также в банковском деле для определения

тенденции рынка, трейдинг для программирования котировок акций и валют,

в аудите для подготовки заключений о финансовом состоянии

предприятий.

Генетические алгоритмы и моделирование эволюции. Генетические

Алгоритмы (ГА) – это адаптивные методы функциональной оптимизации,

основанные на компьютерном имитационном моделировании биологической

эволюции.

Когнитивное моделирование. Это способ анализа, обеспечивающий

определение силы и направления влияния факторов на перевод объекта

управления в целевое состояние с учетом сходства и различия в влиянии

различных факторов на объект управления

Основана на когнитивной структуризации предметной области, т.е. на

выявление будущих целевых и нежелательных состояний объекта

управления и наиболее существенных (базисных) факторов управления и

внешней среды, влияющих на переход объекта в эти состояния, а также

установление на качественном уровне причинно-следственных связей между

ними, с учетом взаимовлияния факторов друг на друга.

Выявление знаний из опыта и интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД или data mining) – это процесс

обнаружения в «сырых» данных ранее неизвестных, нетривиальных,

практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для

принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Достижения технологии data mining активно используются в банковском деле

для решения проблем Телекоммуникации, анализа биржевого рынка и др.

Нейронные сети. Искусственная нейронная сеть (ИНС, нейросеть) -

это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные

функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами

сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние

входы сети, а некоторые выходы - как внешние выходы сети. Подавая любые

числа на входы сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах сети.

Практически любую задачу можно свести к задаче, решаемой

Нейросетью.

Источники информации:

1. Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: учебное

пособие для студентов специальности «прикладная информатика (по

отраслям)». – Краснодар: КубГАУ, 2004.

Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта. Методические

указания для студентов. – Новосибирск: НГТУ, 2004.