Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия. Евгений Шуремов
Читать онлайн книгу.
принятия решений. Обеспечение лиц, принимающих решения, необходимой для их выработки информацией и рекомендациями.
Для реализации перечисленных задач ИИС должна включать следующие взаимосвязанные компоненты.
1. Механизм обеспечения взаимодействия с пользователем.
2. Хранилище данных и средств их обработки.
3. Хранилище знаний о предметной области и средства обработки знаний.
4. Механизм решения плохо формализованных задач.
Механизм обеспечения взаимодействия с пользователем в ИИС в общем случае существенно сложнее, чем пользовательские интерфейсы традиционных ИС, поскольку он должен включать средства интерпретации плохо формализованных запросов на предоставление необходимых знаний и/или решения плохо формализованных задач. При этом желательно, чтобы пользователь мог формировать запросы на естественном языке или с помощью его не слишком ограниченного подмножества.
Хранилище знаний о предметной области и средства обработки знаний – компонент полностью отсутствующий в традиционных ИС. Для хранения в компьютерной системе знания должны быть каким-то образом формализованы и структурированы. Кроме того, должны быть предусмотрены средства выборки знаний на основе неформализованных запросов, что является весьма сложной задачей, не имеющей такого же универсального решения как, например, язык SQL в реляционных СУБД. Способы построения баз знаний рассматриваются в отдельной главе данного издания.
Ещё более сложным является механизм решения плохо формализованных задач. В самой приблизительной интерпретации он должен содержать комплекс средств интерпретации поставленной пользователем задачи, поиск знаний, необходимых для её решения, а также правила поиска решения на основе уже имеющихся знаний о предметной области.
Все имеющиеся на текущий момент классификации ИИС весьма условны. С точки зрения превалирующей ориентированности на решение конкретных перечисленных выше общих классов задач, ИИС можно разделить на системы интерпретации, диагностики, мониторинга, проектирования, прогнозирования, планирования, управления и обучающие системы. Однако часто оказывается, что в рамках конкретной ИИС можно решать некоторое подмножество из перечисленных общих классов задач. Часто ИИС разделяют по реализованным в них способам самообучения. Однако в последнее время ИИС нередко оснащаются разнообразными инструментами выявления скрытых закономерностей в данных. Поэтому классификация по этому признаку также получается достаточно размытой. Более чёткой может оказаться классификация по используемым способам формализации и внутреннего представления знаний. Особенности такого разделения рассматриваются далее. Однако с точки зрения конечного пользователя такая классификация мало что даёт для описания возможностей конкретной системы, поскольку касается особенностей её технической реализации. И уж совсем бессмысленно разделять ИИС по отраслевому признаку,