Шпаргалка по дисциплине "Современные информационные системы"

• программное обеспечение общего назначения, предназна¬ченное для решения типовых задач обработки информации.

Техническая документация на разработку программных йредств должна содержать описание задач, задание на алгорит¬мизацию, экономико-математическую модель задачи, контроль¬ные примеры.

Техническое обеспечение  — совокупность всех технических  Средств, используемых при функционировании АИС [4].

К техническим  средствам относят:

• используемую вычислительную технику разного назначе¬ния (серверы, рабочие станции);

• специальные устройства сбора, накопления, обработки, пе¬редачи и вывода информации;

• устройства передачи данных и линии связи;

• устройства автоматического съема информации;

• оргтехнику, эксплуатационные материалы и т. д.

Выбор технических  средств, организация их эксплуатации, технологический процесс обработки  данных, технологическое оснащение  документально оформляются.

Документацию  технического обеспечения можно условно разделить на группы:

• общесистемная документация, включающая государствен¬ные и отраслевые стандарты по техническому обеспече¬нию;

• специализированная документация, содержащая комплекс методик по всем этапам разработки технического обеспе¬чения;

• нормативно-справочная документация, используемая при выполнении расчетов по техническому обеспечению.

Эргономическое  обеспечение — совокупность реализованных  решений в ЛИС по согласованию психологических, психофи¬зиологических, антропометрических, физиологических характе¬ристик и возможностей пользователей АИС с техническими ха¬рактеристиками комплекса средств автоматизации АИС и пара¬метрами рабочей среды на рабочих местах персонала АИС [4].

Охрана здоровья трудящихся, обеспечение безопасности ус¬ловий труда, ликвидация профессиональных заболеваний и про¬изводственного травматизма составляют одну из главных забот человеческого общества. Обращается внимание на необходи¬мость широкого применения прогрессивных форм научной ор¬ганизации труда, сведения к минимуму ручного, малоквалифи-цированного труда, на создание обстановки, исключающей про¬фессиональные заболевания и производственный травматизм.

 

22 в.

Назначение экспертных систем

В начале восьмидесятых  годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов".

Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в  дальнейшем будем использовать их как  синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

 технология  экспертных систем существенно  расширяет круг практически значимых  задач, решаемых на компьютерах,  решение которых приносит значительный  экономический эффект;

 технология  ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений;

высокая стоимость  сопровождения сложных систем, которая  часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.;

 объединение  технологии ЭС с технологией  традиционного программирования  добавляет новые качества к  программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации  приложений пользователем, а не программистом; большей "прозрачности" приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.

По мнению ведущих специалистов , в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

 ЭС будут  играть ведущую роль во всех  фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи,  поддержки и оказания услуг;

 технология  ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

ЭС предназначены  для так называемых неформализованных  задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

 ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и  противоречивостью исходных данных;

 ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и  противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

 большой размерностью  пространства решения, т.е. перебор  при поиске решения весьма  велик;

 динамически  изменяющимися данными и знаниями.

Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.

Экспертные системы  и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).

Экспертные системы  применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление ) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

Коммерческие  успехи к фирмам-разработчикам систем искусственного интеллекта (СИИ) пришли не сразу. На протяжении 1960 - 1985 гг. успехи ИИ касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность СИИ для практического использования. Начиная примерно с 1985 г. (в массовом масштабе с 1988 - 1990 гг.), в первую очередь ЭС, а в последние годы системы, воспринимающие естественный язык (ЕЯ-системы), и нейронные сети (НС) стали активно использоваться в коммерческих приложениях.

Следует обратить внимание на то, что некоторые специалисты (как правило, специалисты в программировании, а не в ИИ) продолжают утверждать, что ЭС и СИИ не оправдали возлагавшихся на них ожиданий и умерли. Причины таких заблуждений состоят в том, что эти авторы рассматривали ЭС как альтернативу традиционному программированию, т.е. они исходили из того, что ЭС в одиночестве (в изоляции от других программных средств) полностью решают задачи, стоящие перед заказчиком. Надо отметить, что на заре появления ЭС специфика используемых в них языков, технологии разработки приложений и используемого оборудования (например, Lisp-машины) давала основания предполагать, что интеграция ЭС с традиционными, программными системами является сложной и, возможно, невыполнимой задачей при ограничениях, накладываемых реальными приложениями. Однако в настоящее время коммерческие инструментальные средства (ИС) для создания ЭС разрабатываются в полном соответствии с современными технологическими тенденциями традиционного программирования, что снимает проблемы, возникающие при создании интегрированных приложений.

Причины, приведшие  СИИ к коммерческому успеху, следующие.

Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта (ИС ИИ), легко  интегрирующиеся с другими информационными  технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т.п.).

Открытость и  переносимость. ИС ИИ разрабатываются с соблюдением стандартов, обеспечивающих открытость и переносимость [14].

Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от ИС ИИ, реализованных на языках ИИ (Lisp, Prolog и т.п.), к ИС ИИ, реализованным на языках традиционного программирования (С, C++ и т.п.), упростил обеспечение интегриро-ванности, снизил требования приложений ИИ к быстродействию ЭВМ и объемам оперативной памяти. Использование рабочих станций (вместо ПК) резко увеличило круг приложений, которые могут быть выполнены на ЭВМ с использованием ИС ИИ.

Архитектура клиент-сервер. Разработаны ИС ИИ, поддерживающие распределенные вычисления по архитектуре  клиент-сервер, что позволило:снизить  стоимость оборудования, используемого  в приложениях, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность (так как сокращается количество информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном ему оборудовании).

Проблемно/предметно-ориентированные  ИС ИИ. Переход от разработок ИС ИИ общего назначения (хотя они не утратили свое значение как средство для создания ориентированных ИС) к проблемно/предметно-ориентированным  ИС ИИ [9] обеспечивает: сокращение сроков разработки приложений; увеличение эффективности использования ИС; упрощение и ускорение работы эксперта; повторную используемость информационного и программного обеспечения (объекты,классы,правила,процедуры).

Структура экспертных систем

Типичная статическая  ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 1.):

• решателя (интерпретатора);

• рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

• базы знаний (БЗ);

• компонентов приобретения знаний;

• объяснительного компонента;

• диалогового компонента.

 

База данных (рабочая память) предназначена для  хранения исходных и промежуточных  данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую  область (а не текущих данных), и  правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Решатель, используя  исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую  последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный  компонент объясняет, как система  получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие  знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

 

Диалоговый компонент  ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как  в ходе решения задач, так и  в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих  специальностей:

эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);

программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения  разработки ЭС.

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие  проблемную область, обеспечивает полноту  и правильность введенных в ЭС знаний.

Инженер по знаниям  помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист разрабатывает  ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его  сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

Экспертная система  работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).