Интеллектуальные информационные системы

Однако общепринятого единого определения интеллектуальной информационной системы нет.

или комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной

задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

задач называют те системы, в которых логическая обработка информации превалирует

над вычислительной.
Таким образом, любая информационная система, решающая интеллектуальную задачу или использующая методы искусственного интеллекта, относится к интеллектуальным

решать сложные плохо формализуемые задачи;
способность к самообучению;
адаптивность.

системой, в частности возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с

ИИС на языке, максимально приближенном к естественному.

оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой

могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.

решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций.

Адаптивность – способность к

развитию системы в соответствии с объективными изменениями модели проблемной области.

на :
системы с коммутативными способностями (с интеллектуальным интерфейсом);
экспертные системы (системы

для решения сложных задач);
самообучающиеся системы (системы, способные к самообучению);
адаптивные системы (адаптивные информационные системы).

по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а

выводиться из имеющейся в базе данных.

знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического

анализа и синтеза высказываний на естественном языке.

по словарям, синтаксический контроль – разложение входных сообщений на отдельные

компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей

решает обратную задачу преобразования внутреннего представления информации в естественно-языковое.

текстовой информации;
голосового ввода команд в системах управления;
машинного перевода с иностранных

языков.

базах текстовой информации.
Механизм поиска работает прежде всего с

базой знаний ключевых слов, а уже затем непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное распространяется и на поиск мультимедийной информации, включающей, помимо текстовой, и цифровую информацию.

и естественно-языковых систем.
В отличие от обычных систем помощи, навязывающих

пользователю схему поиска требуемой информации, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию).

поиск относящихся к ситуации рекомендаций.
Такие системы относятся к классу

систем распространения знаний (Knowledge Publishing) и создаются как приложение к системам документации (например, технической документации по эксплуатации товаров).

помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями.

Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой ситуации.

на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее

выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации.

системах на основе использования принципов виртуальной реальности, когда графические образы

моделируют ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия.

знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.
Многоагентные системы.

Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе.

основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий;
распределенное

решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний;
применение множества стратегий работы механизма вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы;

математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей;
способность

прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем.

реальной практики.
Характерными признаками самообучающихся систем являются:
самообучающиеся системы «с

учителем», когда для каждого примера задается в явном виде значение признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классобразующего признака);
самообучающиеся системы «без учителя», когда по степени близости значений признаков классификации система сама выделяет классы ситуаций.