Анализ инструментальных средств проектирования интеллектуальных информационных систем

Таким образом, при проектировании БЗ надо определенным образом организовывать ее для работы в реальном времени, когда значительные объемы знаний и данных могут быстро изменяться и обновляться. Необходимо обеспечить точность и своевременность представления экспертизы и рекомендаций пользователю (требование работы в реальном времени), а также высокую надежность работы интеллектуальных систем (требование надежности и безотказности в случае использования их для опасных производств). Кроме того, сам характер задач, решаемых в экономических и производственных системах, в значительной степени влияет на процесс организации и проектирования интеллектуальных систем.

На характер знаний, возможность их структуризации, объемы, режимы работы с ними существенное влияние оказывают как область использования интеллектуальных систем (тип конкретного процесса, отрасль, среда функционирования системы), так и реализуемые интеллектуальными системами задачи, которые были перечислены выше.

В системах управления экономическими и производственными процессами знаниями могут являться описания конкретного процесса, характеристики компонентов финансовая и аналитическая информация, фактографические знания или данные. Помимо этого знаниями являются эвристики, или правила, представляющие собой суждения на основе данных, для решения задачи управления, например, когда необходим ремонт оборудования, какими должны быть промежуточные запасы, значения технологических параметров при определенном качестве сырья и т. д. Эти правила, или эвристики, базируются обычно на прошлом опыте.

При решении задач диспетчерского управления знаниями являются, например, данные контроля, поступающие с датчиков измерения расхода и уровня, скорости потока, качественные характеристики продуктов, а также оперативная информация о ходе выполнения плана, поставках, сбыте и т. д. Знаниями являются, в свою очередь, реакции и действия управленческого персонала при определенных значениях и набора данных контроля, действия в аварийных и критических ситуациях, координирующие действия между отдельными технологическими подразделениями завода в зависимости от производственной ситуации, и т. д.

При проектировании и планировании производства, в задачах в качестве знаний могут выступать иные совокупности данных и правил действий.

Характер целей и стратегий управления для различных экономических и производственных задач и в разных областях приложения может также значительно отличаться.

Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее систематизации. При этом в зависимости от способности системы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также различные формы получаемой информации.

Форма представления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать зависит от того, какие способности имеет система для формализации информации до уровня знаний.

Чем выше способности компьютера к логическим выводам, тем меньше нагрузка на человека.

Следовательно, от функций обучения требуется преобразование полученной извне информации в знания и пополнения ими базы знаний.

В случае прикладных систем инженерии знаний необходимо преобразовать специальные знания из какой-либо области в машинный формат, но для этого нужен посредник, хорошо знающий как проблемную область, так и инженерию знаний. Таких посредников называют инженерами по знаниям (инженерами знаний).

Для подготовки знаний в интеллектуальной системе необходимы вспомогательные средства типа редактора знаний, причем в процессе приобретения знаний в диалоге редактируются отдельные правила, но и восполняются недостатки существующих правил, т.е. ведется редактирование базы знаний.

Если знания заданы во внешнем формате, например на естественном языке, то следует преобразовать их во внутренний формат. Для этого необходимо понимать внешнее представление, т.е. естественный язык, графические данные и т.п. Фактически приобретение знаний и их понимание тесно связаны. Проблема понимания сводится не только к преобразованию структуры предложений - необходимо получить формат, удобный для применения.

Аналогичная проблема - преобразование во внутренний формат советов, подсказок по решению задач. В этом заключается одна из центральных проблем искусственного интеллекта. Она, в частности, изучает преобразование советов, подсказок, рекомендаций, представленных в терминах проблемной области, в процедуры. [1, стр. 91]

Выявление источников знаний и работа с ними - основная задача инженера знаний. Инженер знаний выполняет важные функции при разработке БЗ. Он должен хорошо ориентироваться в проблемной области и быть неплохим психологом, чтобы общаться с экспертом в процессе приобретения знаний. Вместе с тем он должен хорошо знать и возможности программного обеспечения компьютеров, чтобы структурировать знания для хранения и работы с ними.

Основным источником знаний о проблемной области является человек-эксперт. Инженер знаний работает с ним в режиме диалога или интервью и формирует необходимый объем знаний и сведений для работы с объектом. Возможно также использование опросников, которые затем соответствующим образом обрабатываются. Для некоторых задач источниками дополнительной информации являются книги, технологические описания, инструкции, документы. Используются также методы так называемого «мозгового штурма», когда группа специалистов в определенной обстановке в оперативные сроки генерирует необходимую информацию, помогающую разрешение проблемы и лучшему исследованию предметной области. Для некоторых областей применения интеллектуальных систем знания об объекте можно формировать путем использования статистической обработки информации и информации о результатах имитационных экспериментов. В последнее время все чаще начинают использовать методы автоматизированного заполнения БЗ.

2.3 Инструментальные средства  проектирования интеллектуальных  информационных систем

Программные средства инженерии знаний и реализации интеллектуальных информационных систем (ИИС) можно разделить на следующие группы: универсальные языки программирования (в том числе традиционные), универсальные языки представления знаний и оболочки.

ИИС представляют собой некоторый программный комплекс, позволяющий решать производственный и экономические задачи на уровне человека - оператора или управленца (эксперта). Однако очевидно, что любую программу можно написать на машинно - ориентированном языке (ассемблере) или на универсальном языке высокого уровня (ПЛ/1, Си, Бейсик, Алгол, Ада, Фортран, Паскаль и т.д.). В этой связи возникает вполне справедливый вопрос: зачем рассматривать специализированные средства, для изучения которых требуется определенное время, если универсальным языком высокого уровня (либо языком ассемблера) владеет практически любой программист? Ответ на этот вопрос взят из практики: процесс программирования систем ИИ на специализированных средствах занимает в 2-3 раза меньше времени, чем на универсальных. Однако следует всегда помнить, что параметры эффективности (объем памяти и быстродействие) ИИС, реализованных на базе специализированных средств, в большинстве случаев ниже, чем при реализации ИИС на универсальных средствах.

Еще одним фактором, существенным для выбора ИИС инструментальных программных средств при разработке ИИС, является потенциальная возможность взаимодействия с программными средствами, используемыми на различных уровнях иерархии интегрированных корпоративных информационных систем.

В этой связи оптимальным решением задачи выбора программных средств для реализации ИИС следует считать следующее: первый прототип (или прототипы: исследовательский, демонстрационный) реализуется на специализированных средствах. В случае достаточной эффективности этих средств на них могут быть написаны действующий прототип, и даже промышленная система. Однако в большинстве случаев прототип и даже промышленная система. Однако в большинстве случаев прототип следует «переписать» на традиционных программных средствах.

Рассмотрим наиболее известные и широко применяемые программные средства интеллектуальных систем.

2.3.1 Анализ традиционных  языков программирования и представления  знаний

Одним из самых популярных языков программирования в системах ИИ является язык LISP. Этот язык был создан в 60-х годах американским ученым Дж. Маккарти и его учениками. На сегодняшний день существует около 20 диалектов этого языка. Наиболее известными являются INTERLISP, FRANZLISP, QLISP, COMMONLISP. На языке LISP написаны многие экспертные системы (MYCIN, INTERNIST, KEE и др.), системы естественно-языкового общения (MARGIE, SHRDLU, ДИЛОС и др.), интеллектуальные операционные системы (FLEX).

Популярность языка LISP в первую очередь объясняется тем, что он с помощью довольно простых конструкций позволяет писать сложные и изящные системы обработки символьной информации. К сожалению, почти все существующие LISP - системы имеют низкую вычислительную эффективность. Именно это не дает возможность языку LISP выйти за рамки «академических» экспериментальных систем. Однако бурное повышение производительности современных компьютеров, а также разработка LISP - машин типа С/330, SYMBOLICS и т.д. вселяет оптимизм в отношении будущего языка.

Язык LISP имеет очень простой синтаксис, поскольку возможны только две его конструкции: атом и список.

Атом - элементарная конструкция языка LISP, характеризуемая своим именем и значением. В некоторых LISP - системах с атомом связывается также определенный список свойств. Примерами атомов могут служить: А, В, А1, ВРЕМЯ ВЫЛЕТА, ВЫПУСК, АИ-93 и т.д.

Список - конструкция LISP, состоящая из множества атомов и подсписков. В LISP принята скобочная нотация описания списков. Примеры списков (А1, А2,…,АК), (А,В) (ВРЕМЯ ВЫЛЕТА, 15_40) (ВЫПУСК АИ-93).

Существенной особенностью языка LISP является то, что здесь «данные» и «программы» внешне ничем не отличаются друг от друга. Это дает возможность писать на LISP «программы», манипулирующие не только данными, но и «программами». Именно данное свойство позволяет LISP стать изящным средством программирования систем ИИ. Понятия «данные», и «программа» в LISP не используются, их заменяют такие понятия, как выражение и функция.- функциональный язык. Все процедуры обработки информации оформляются в виде функций. Благодаря стандартному набору системных функций, LISP может быть «расширен» за счет пользовательских функций. Системные функции делятся на арифметические, списковые функции, функции ввода - вывода, предикаты и др.- это рекурсивный язык, т.е. обеспечивает возможность определения функций с помощью самих себя.

Рекурсивность LISP удобна при решении очень популярной в искусственном интеллекте задачи «поиска по дереву», которая является довольно обобщенной и охватывает широкий класс конкретных задач, начиная шахматными и кончая задачами «принятия решений» или управления сложными объектами. В каждом конкретном случае вершины дуги будут иметь свою семантику. Например, при решении шахматной задачи вершинам могут соответствовать возможные позиции, а дугам те или иные ходы, приводящие к этим позициям. Последовательность ходов, обязательно приводящих к «выигранной» позиции, и будет решением данной задачи. Древовидная структура очень часто имеет также и сценарий диалога человека с ЭВМ. В этом случае с вершинами соотносятся состояния (шаги) диалога, а с дугами - возможные переходы из одного состояния в другое.

Одним из известных языков представления знаний является язык FRL (Frame Representation Language), относящийся к классу фрейм - ориентированных. Основная единица знания в таких языках - фрейм, представляющий собой информационную модель (или описание) некоторой стереотипной ситуации. «Стереотипная ситуация», является обобщением таких понятий, как действия, процессы, события, объекты, свойства, модификаторы и т.д.

Фрейм в FRL - это совокупность поименованных, ассоциативных списков, содержащая до пяти уровней подструктур. Подструктурами фреймов могут быть слоты, аспекты, данные, комментарии и сообщения. Основной структурной единицей во фрейме являются слоты, отражающие взаимосвязи между понятиями предметной области. Слот характеризуется своим именем и значением. Имена слотов назначаются проектировщиками БЗ. Однако FRL имеет также и зарезервированные имена слотов: АКО, INSTANSE, CLAS SIFICATON. В качестве значения слотов могут выступать числа, символы, имена других фреймов, имена процедур.

Важным свойством FRL является наличие в нем встроенного механизма «наследования свойств». Суть этого механизма заключается в следующем. Все понятия предметной области в БЗ организовываются в виде иерархической классификационной системы, где каждое понятие связывается с помощью специальных отложений с более конкретными. Для реализации этих отложений существуют слоты АКО и INSTANSE. Слот АКО связывает понятие с более общим (родовым). Слот INSTANSE связывает понятие с более конкретным (видом). Свойства присущие всему классу, описывают только во фрейме класса, а остальные фреймы этого класса могут наследовать это свойство в случае надобности.

Процедуры обработки FRL подразделяются на независимые и присоединенные. Независимо от типа эти процедуры пишутся обычно на языке реализации самого FRL. На сегодняшний день большинство FRL - систем написаны на LISP.

В последнее время к разработке ЭС все чаще стал привлекаться язык программирования Пролог. Свое наименование Пролог получил от сокращения «Программирование логики» (PRogramming in LOGic). Математической основой Пролога являются исчисление предикатов преимущественно первого порядка, метод резолюции Робинсона, теория рекурсивных функций.

Основной конструкцией языка (в форме, принятой для Пролога), является импликация:

А? В1, В2, …., Вn, называемая правилом, где А1,В1,В2….,Вn - предикаты.

Смысл ее таков «А истинно, если истинно В1 и истинно В2 и … и истинно Вn».

Существующие системы программирования Пролога имеют большой набор «встроенных» предикатов (т.е. предикатов, понимаемых самим Прологом), которые обеспечивают выполнение арифметических операций, строковую (символьную) обработку, функции ввода-вывода и целый ряд специфических функций. За счет наличия встроенных предикатов язык Пролог можно отнести к универсальным языкам программирования и даже к языкам системного программирования.