Математические модели представления знаний и проектирование интеллектуальных систем

DOI:

Интеллектуальная система (ИС) – это система, изначально предназначенная для поиска, обработки и последующего хранения человеческой, технической или финансовой информации [1].

Существующие на данный момент технологии способны наиболее оперативно устранять концептуальные ограничения. Появилась возможность достаточно быстро выявить все возможные достоинства сложных подходов информатизации, которые ориентированы на бизнес и предприятия. Данные системы способны обеспечить значительную гибкость и согласованность в управлении ресурсами предприятий [2].

В связи с развитием искусственного интеллекта (ИИ) тема архитектуры ИС, как информационных систем, становится наиболее дискуссионной и актуальной. Например, еще в 1990-е гг. данная тема не имела такой огромной важности, так как существующие на тот момент технологии сами по себе не могли предусмотреть ни глубины, ни ширины самой сложности проектирования ИС. Имеющиеся технические ограничения, присущие в то время доступным 4к машинам, серьезно тормозили и ограничивали процесс конструирования и в итоге приводили к не оптимальным подходам автоматизации [1, 3].

Более традиционные, простые подходы конструирования дают возможность создавать системы, способные достаточно быстро внедряться в производство, а также, они весьма просты в дизайне и управлении, что делает их относительно экономичными.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Важным этапом в разработке интеллектуальной системы является определение проблемы, которую должна решать ИС, а также конкретных целей и задач. Для решения задач в конкретной предметной области обычно создаётся прототип (или несколько прототипов), который служит для оценки применимости выбранных методов инженерии знаний. Включая десятки фреймов, примеров или правил, прототип, как правило, может быть полностью исключен в процессе дальнейшей разработки ИС, но чаще всего он становится основой для создания промышленной версии системы [4].

Таким образом, в ходе разработки ИС создаётся прототип (или несколько прототипов) для решения задач в конкретной предметной области. Для этого обычно расширяют базу знаний (БЗ) и разрабатывают пользовательский интерфейс [4]. Важным этапом является определение проблемы, которую должна решать ИС, а также определение конкретных целей и задач.

Процесс разработки ИС происходит с привлечением исследователей разных специальностей. Дело в том, что разного рода специалисты представляют разработку информационной системы по-разному. Обычные пользователи и специалисты в технической сфере рассматривают ИС отличительным друг от друга образом. Всех этих специалистов принято называть заинтересованными лицами в создании данной системы. Данных специалистов можно разделить на определенные группы:

• •    владельцы систем;

• •    пользователи систем;

• •    дизайнеры;

• •    изготовители систем.

Представители всех этих групп обязаны находиться вместе в составе группы разработчиков ИС любого создаваемого проекта. Данных участников исследовательской деятельности, связанных с процессом создания ИС, объединяет то, что они все являются ИТ-работниками, которые непосредственно связаны с с областью информационных технологий [5, 6].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

В интеллектуальной системе можно реализовать контролируемый словарь, который значительно упростит процесс описания даже самых сложных объектов предметной области. Для этого каждому объекту сопоставляется набор базовых терминов, которые формируются автоматически на основе характеристик и требований к процессу. Включение в базу данных информационной системы предоставляемого словаря терминов предметной сферы исследования дает возможность произвести анализ интересующего нас текста. В сравнении с относительно ограниченным количеством характеристик целевых пользователей ЭВМ, совокупность требований к самому вебприложению включает неограниченное количество разных вариаций [7, 8].

Для информационной системы существует специализированный веб-портал, который помогает валидировать знания и приобретать новые. Этот портал позволяет пользователям оценить, насколько знания, полученные с помощью системы, применимы в реальной жизни, и даёт возможность использовать интеллектуальный интерфейс для принятия решений.

Рисунок 1. Архитектура интеллектуальной системы.

Figure 1. Architecture of an intelligent system.

По мере того, как мы накапливаем знания и проверяем их на практике, формализация знаний становится всё более значимой. Это приводит к тому, что рекомендации из области человеко-компьютерного взаимодействия могут превратиться в определенные знания, которые представлены в виде конкретных правил вывода продукционной модели [9-11]. По итогу проведенного анализа и исследования можно отметить то, что архитектура ИС поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия (ЧКВ) для веб-приложений может выглядеть так, как представлено на рисунке 1.

Изначально на ранних этапах процесса исследований и разработки веб-приложений разрабатываемая интеллектуальная система направлена на поддержку проектирования человеко-компьютерного взаимодействия. Получается, что интеллектуальная система опирается на знания из различных областей, включая ЧКВ, проектирование юзабилити (показателя удобства взаимодействия пользователя с интерфейсом сайта) [12], графический дизайн и проектирование интерфейсов.

Технический специалист, который использует систему, принимает окончательное решение, относительно дизайна интерфейса конкретного проекта [13]. Важно, что система предназначена для интеллектуальной организации знаний , что в свою очередь позволяет связать практические знания с контекстом будущего взаимодействия.

Наиболее важным элементом выходной информации системы являются рекомендации на естественном языке. Этот набор формируется на основе заранее установленных критериев, которые определяют эффективность применения и соответствие контексту изначального проекта [8, 14].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На сегодняшний день разработано большое количество моделей представления знаний. Данные математические модели имеют как преимущества, так и свои недостатки, поэтому для решения определенной задачи необходимо выбрать конкретную модель, исходя из предпочтений пользователя. В свою очередь, большое количество моделей помогает наиболее результативно решать возникающие задачи. В процессе проектирования модели необходимо формировать систему максимально просто с точки зрения ее архитектуры. Данного эффекта можно достичь, представляя всю структуру модели как единое целое, что позволяет значительно упростить процесс управления логическим выводом. Также цельный вид системы означает то, что она максимально проста и понятна рядовому пользователю. Наиболее эффективно этого можно достичь, применяя не один, а несколько видов математических моделей представления знаний одновременно.