Введение в теорию интеллектуальны х информационны х систем

представления на суть проблемы или задачи и принцип ее решения.

Центральная парадигма интеллектуальных технологий - это обра­ботка знаний.
Системы, ядром которых является база знаний или модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, прибли­женном к естественному языку, называют интеллектуальными.

связанных с использованием слабо формализованных знаний специалистов - практиков, а

также с логической обработкой информации. Например, поддержка принятия решения в сложных ситуациях, анализ визуальной информации, управление в электрических цепях электрооборудования и сетях распределения электроэнергии; поиск неисправностей в электронных устройствах, диагностика отка­зов контрольно - измерительного оборудования и т. д.

берущие на себя решение вопросов извлечения и структурирования знаний, а

также технологические аспекты разработки систем, основанных на знаниях.

интеллекта. Современные ЭС представляют собой сложные программные комплексы, аккумулирую­щие знания

специалистов в конкретных предметных областях и распростра­няющие этот эмпирический опыт для консультирования менее квалифици­рованных пользователей.

функционирования ИС:
формализация знаний – преобразование экспертом проблемного знания в форму,

предписанную выбранной моделью представления знаний;
формирование базы знаний (БЗ) – вложение формализованных знаний в программную систему;
дедукция – решение задачи логического вывода на основе БЗ.

нехватка специалистов, затрачивающих значительное время для оказания помощи другим;
выполнение небольшой

задачи требует многочисленного коллектива спе­циалистов, поскольку ни один из них не обладает достаточным знанием;
сниженная производительность, поскольку задача требует полного ана­лиза сложного набора условий, а обычный специалист не в состоянии просмотреть за отведенное время все эти условия;
большое расхождение между решениями самых хороших и самых плохих исполнителей;
большое расхождение между решениями самых хороших и самых плохих исполнителей;
наличие экспертов, готовых поделиться своим опытом.

пригодна для применения пользователем, если у него нет опыта работы

с такими системами;
вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет получение решений;
существует проблема приведения знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию;
человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или здравому смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги таких задач.

решению суда изобретателем первого цифрового электронного компьютера признан Джон Винсент

Атанасов и его ассистент Клиффорд Берри (Университет штата Айова). Половинчатое признание первенства Атанасова является следствием скандального судебного решения. По этому решению первые компьютерные инженеры Джон Мочли и Джон Эккерт лишились права на патент, полученный ими в 1964 году, и права называться изобретателями электронно-цифрового компьютера. Однако именно они после нескольких экспериментальных моделей создали в 1945 году в Университете Пенсильва­нии более известный компьютер ENIAC, с которого началось развитие индустрии.

Питтсом и Уорреном МакКуллочем нейронные сети с обратной связью. Примерно

в то же время Норберт Винер создал область кибернетики, кото­рая включала математическую теорию обратной связи для биологических и инженерных систем. Важным аспектом данного открытия стала концепция о том, что разум - это процесс получения и обработки информации для достижения определенной цели.

открыл способ создания самообучающихся искусственных нейронных сетей. Этот процесс, позволяет

изменять весовые коэффициенты в нейронной сети так, что данные на выходе отражают связь с информацией на входе.

как годы рождения искусственного интеллекта. Алан Тьюринг предложил специальный тест

в качестве способа распознать разумность машины. В этом тесте один или несколько людей должны задавать вопросы двум тайным собеседникам и на основании ответов определять, кто из них машина, а кто человек. Если не удавалось раскрыть машину, которая маскировалась под человека, предполагалось, что машина разумна. В 1950-е гг. были также разработаны два языка ИИ. Первый, язык IPL, был создан Ньюэллом, Симоном и Шоу для программы Logic Theorist. IPL являлся языком обработки списка данных и привел к созданию более известного языка LISP. LISP появился в конце 1950-х и вскоре заменил IPL, став основным языком приложений ИИ. Язык LISP был разработан в лабораториях Массачусетского технологического института (MIT). Его автором был Джон МакКарти, один из первых разработчиков ИИ.

было представление знаний. Были построены игру­шечные миры. С помощью этих

миров со­здавалась окружающая среда, в которой тестировались идеи по компьютерному зрению, роботехнике и обработке человеческого языка

была применена на практике Лотфи Заде нечеткая логика для управления

процессами. В 1970-х продолжалось создание языков для ИИ. Был разработан язык ПРОЛ0Г. Язык ПРОЛОГ предназначался для разработки программ, которые управляли символами и работал с правилами и фактами. В то время как ПРОЛОГ распространился за пределами США, язык LISP сохранял свой статус основного языка для приложений ИИ.

разработок и продаж экспертных систем на языке LISP, которые становились

лучше и дешевле. Экспертные системы использовались многими компаниями для разработки полезных ископаемых, прогнозирования и инвестиций. Также были идентифицированы ограничения в работе экспертных систем, поскольку их знания становились все больше и сложнее. Нейронные сети в эти годы также нашли при­менение при решении ряда различных задач, таких как распознавание речи и воз­можность самообучения машин.

в развитии приложений ИИ. Элементы ИИ были интегрированы в ряд

приложений, такие как системы распознавания фальшивых кредитных карт; системы распознавания лиц; системы автоматического планирования; системы предсказания прибыли и потребности в персонале; конфигурируемые системы «добычи данных» из баз данных; системы персонализации и другие.