Информационные системы в экономике. Шпаргалка

1) системы общего назначения – это системы, применяющие метапроцедуры поиска, при помощи которых они генерируют и осуществляют решение новых конкретных задач. Такая технология называется технологией инженерии знаний;

2) специализированные системы – это системы, выполняющие решение фиксированного набора задач, заранее заданного при проектировании системы искусственного интеллекта. По функциональному назначению выделяют

пять типов автоматизированных систем искусственного интеллекта.

Естественно–языковые системы (ЕЯ–систем) предназначены для ведения диалога, понимания и генерации высказываний.

Различают следующие классы ЕЯ–систем:

1) интеллектуальные вопросно–ответные системы. Развивались на основе моделей и методов, позволяющих осуществлять перевод естественно–языковых высказываний, относящихся к узким и заранее фиксированным областям, в формальное представление, а также обратный перевод;

2) системы общения с базами данных. Предназначены для обеспечения доступа к информации в базах данных (БД) широкому классу непрофессиональных пользователей, а также для возможности формулирования запроса к БД на естественном языке;

3) диалоговые системы решения задач. Осуществляют основные функции систем общения с БД, а также способны разрабатывать решение заранее определенных классов задач. Основное направление практического использования ЕЯ–систем данного класса – реализация ЕЯ–общения с экспертными системами;

4) системы обработки связных текстов. Применяются для обработки больших объемов текстовой информации с целью извлечения из нее необходимых пользователю сведений.

Системы речевого общения разрабатывались специально для реализации ЕЯ–общения с помощью устной речи. Исследования в данном направлении решают проблему синтеза речи, т.е. создания преобразователей типа «текст – речевой сигнал», и проблему анализа и распознавания речи, т.е. создания преобразователей типа «речевой сигнал – текст».

Системы переработки визуальной информации используются для решения трех типов задач:

1) обработки изображений, когда исходные данные и результаты обработки информации представлены в виде изображений;

2) анализа изображений, когда входные данные являются изображением, а результат представляется в иной форме;

3) синтеза изображений, когда входными данными является описание изображения, а на выходе по нему строится само изображение.

Системы машинного перевода предназначены для быстрого доступа к информации на иностранном языке и перевода больших потоков текстов.

80 МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Выделяют несколько основных подходов к разработке систем искусственного интеллекта (СИИ).

В основе логического подхода лежит Булева алгебра, а также ее продолжение – исчисление предикатов. Можно сказать, что практически каждая СИИ, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем.

Исходные данные при этом находятся в базе данных в виде аксиом, а правила логического вывода являются отношениями между ними.

Структурный подход представляет собой попытку разработать СИИ с помощью моделирования структуры человеческого мозга. Одним из первых представителей данного направления был Ф. Розенблатт. Созданный им персептрон положил начало широкомасштабным исследованиям ученых в этой области. На сегодняшний день разработано более десяти подобных моделей СИИ, известных как нейронные сети. Среди наиболее распространенных на практике вариантов нейронных сетей можно выделить ней–росети с обратным распространением ошибки, радиально–базисные сети, сети Хопфилда и Элма–на, самообучающуюся сеть Кохонена и др.

Эволюционный подход. При использовании данного подхода для разработки СИИ основное внимание уделяется построению начальной модели, и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). При этом сама модель может быть и нейронной сетью, и набором логических правил, а также любой другой моделью. На первом этапе компьютер с помощью тестирования моделей отбирает самые лучшие из них, на основании которых затем по самым различным правилам генерируются новые модели, из которых вновь выбираются самые лучшие, и т.д. Таким образом, как таковых эволюционных моделей не существует, а разработаны лишь эволюционные алгоритмы обучения.