Искусственный интеллект.

Вопросы:

1. Понятие ИИ. Система ИИ.

2. Экспертная система и ее характеристика (ЭС).

3. Модели представления знаний.

4. Системы поддержки принятия решений и ее характеристика (СППР).

5. Геоинформационные системы и их характеристика (ГИС).

6. Использование систем ИИ в экономике (предметной области).

1.

интеллект – ум, рассудок, разум человека.

Искусственный интеллект (или машинный) – это свойства автоматизированных систем брать на себя некоторые функции интеллекта человека.

Наиболее известными ИИ:

1. Экспертная система – система ИИ, которая включает в себя БЗ с набором правил и машины логического вывода и которая на основании представленных пользователем фактов позволяет установить диагноз и указать способы его решения.

2. Система поддержки принятия решений (СППР) – это система ИИ, которая используется при принятии решений в ситуациях, где нежелательно иметь автоматическую систему, которая полностью выполняет весь процесс решения.

3. Нейросеть – связ. ориентированный граф, моделирующий организацию и функции нервных клеток из ЦНС

ЭС отличается от систем обработки данных тем, что в них используется в основном символьный способ представления информации. Основу любой ЭС составляет БЗ с правилами и машина логического вывода. В общем статистическая ЭС выделяет 6 основных компонентов:

1. БЗ создают факты или утверждаются и правила. Факты – краткосрочная информация. Они могут изменяться в ходе консультации. Правила – более долговременная информация о том, как порождать новые факты из того, что сейчас известно. БЗ обладает большими творческими возможностями в силу того, что она пополняется новой и недостающей информацией.

2. логическая машина вывода. Она формирует такую последовательность правил, которая приводит к решению задачи, использую исходные данные из рабочей памяти и БЗ. Она связана с цепочкой рассуждений. Различают прямую и обратную цепочку рассуждении. Прямая ведет от данных к гипотезе, при этом в процессе диалога может быть задано большое количество вопросов. Обратная - попытка найти данные для доказательства или опровержения некоторой гипотезы. На практике в чистом виде не используются ни одна из цепочек рассуждений.

3. компонент преобразования знаний. Он автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями. Источником таких знаний являются эксперты или группы экспертов.

4. объяснительный компонент. Он разъясняет пользователю, как система получила решение задачи и какие знания она при этом использовала. Это повышает доверие пользователя к полученному результату.

5. диалоговый. Он ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения данных.

6. БД и банк данных. БД предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Банк данных – автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использования данных. В его состав входят несколько БД: справочник БД, СУ БД и библиотека запросов и прикладных программ.

2.

ЭС бывают статистические и динамические.

ЭС работают в двух режимах:

1. приобретения знаний. Общение с ЭС осуществляет эксперт. Он наполняет систему информацией, которая позволяет ЭС в режиме консультации самостоятельно решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности правил и данных. Данные определяют характеристику объекту, правила – способы проведения манипулирования данными, характерные для рассматриваемой области.

2. режим решения задач или режим консультации. В этом режиме данные о задаче после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, данных имеющихся в базе о проблемной области и правил, формирует решение задачи. Принято ЭС классифицировать по различным признакам:

3.

модели представления знаний обычно делятся на логические (формальные) и эвристические (формализованные).

В основе логических лежит понятие формальной системы или теория. В них используется исчисления предикатов.

Принятие решений – это основа основ любого бизнеса. Независимо от функций организации и ее подразделений или от уровня руководства постоянно требуется принимать те или иные решения. Решения принимаются как для хорошо, слабоструктурированных и неструктурированных задач.

Хорошо структурированные задачи - задачи, у которых четко установленные зависимости.

Задачи, у которых зависимости устанавливаются на семантическом уровне (описывается словами) называется неструктурированными.

Задачи, у которых имеются как структурные зависимости, так и неструктурные зависимости (т.е. зависимости описывается символьно) называется слабоструктурированными.

4.

системы поддержки принятия решений как правило используются для слабоструктурированных задач, поэтому.

СППР – компьютерная система, позволяющая сочетать собственные субъекты предпочтения с компьютерным анализом, ситуацией при выработке рекомендаций в процессе принятия решений.

В СППР используются следующий методы:

1. метод анализа иерархий, основанный на парных сравнениях альтернативных вариантов по различным критериям. Такой метод называется методом Саати.

2. метод Парето, который позволяет произвести многокритериальную оптимизацию.

3. метод кусочно-линейной аппроксимации.

Принято СППР классифицировать по различным признакам:

1. по количеству используемых экспертных систем

1.1. сосредоточенные. Включают в себя одну экспертную систему, установленную на одной вычислительной машине.

1.2. распределительные. Если СППР включает в себя несколько ЭС, то такая СППР называется распределительной и используется для принятия решений в различных областях.

2. по периоду использования.

2.1. операционная. Используется для принятия решений на достаточно короткий период времени (1-5 дней).

2.2. стратегические

5.

геоинформационная система – система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, доступ, отображение и распределение пространственно координируемых данных. Это многофункциональные средства анализа сведенных воедино табличных, текстовых и картографических бизнес-данных, демографические, статистические, земельные, муниципальные, адресные и другие информации.

Главное достоинство ГИС перед другими информационными технологиями заключено в наборе средств создания и объединения БД с возможностями их географического анализа и наглядной визуализации в виде различных карт, графиков, диаграмм, прямой привязки друг к другу всех атрибутивных и графических данных.

ГИС используется в различных областях бизнеса:

1. для анализа и отслеживания текущего состояния и тенденций изменения сегментов рынка.

2. для выбора кратчайших и безопасных маршрутов перевозок и путей распределения продукции.

3. при планировании деловой активности.

4. в процессе анализа риска материальных возможностей и урегулирования разногласий.

5. для демографических исследований определения привязанного к территории спроса продукции.

6. при создании и географической привязке БД и землевладении.

В настоящее время особенно успешно и выгодно использовать ГИС при массовых перевозках грузов и людей, при создании сетей оптимально размещенных торговых точек, при анализе существующих и потенциальных рисков и районов сбыта продукции, в нефтяной, газовой и эклектической компаниях, а также в коммерческих фирмах, занимающихся операциями с недвижимостью, для обоснования расширения и поддержки банковских операций, для определения места строительства учреждений, поддерживающих социальную инфраструктуру.

В настоящее время наиболее известной и наиболее используемой является ГИС Sinteks ABRIS (используют в Москве, Волгограде, Иркутске, Смоленске).Начали использовать в Минске 3 года назад.

Перспективы развития ГИС:

Тема 5: