Информационни технологии & Интернет

Интелект – способността за мислене, познание, мислене разсъдък.
Изкуствен интелект – компютърна програма, която дава решения.
Експертната система (Експерт + Знание = Съвет) е компютърна програма, която съдържа знания и извършва логически извод относно специализирана предметна област с цел решаване на определени задачи или даване на подходящи съвети. Това е приложение, което изпълнява задача сякаш би я изпълнил човешки експерт. Например, има експертни системи които могат да поставят диагноза за човешки болести, правят финансови прогнози, и да планират оптимални маршрути за превозни средства . Някои експертни системи са разработени да извършват болшинството от функциите на експерти , докато други са разработени да им помогнат . Експертните системи са част от обща категория компютърни приложения известени като изкуствен интелект .
Средата за създаване на Експертни системи  – CLIPS (C Language Integrated Production System) е разработка на NASA’s Johnson Space Center. Представлява инструментално средство за изграждане на експертни системи. До 1986 година не е била достъпна извън НАСА. А след 1996 година сериозно внимание е отделено в програмите, финансирани от Европейската общност Европейска Мрежа за Развитие на Техниките на Неопределеността с Приложение в Информационните Технологии (ERUDIT);  Европейска Мрежа за Съвършенство за Интелигентни Технологии и Адаптивни Интелигентни Системи (EUNITE); програмата Информационно Технологично Общество (IST).

ЕКСПЕРТНИ СИСТЕМИ

Експертните системи са компютърно базирани информационни системи, които представят знания и ги правят достъпни за потребителите за решаване на специфични проблеми, свързани с знания. Експертните системи се разработват с цел да решат редица различни типове проблеми в няколко категории: интерпретиране, прогнозиране, диагностика, проектиране, планиране, наблюдение, проследяване, възстановяване, ръководство, управление. Приложните области за Експертни системи са: агрономия, химия, компютърни системи, електроника, инженеринг, геология, юриспруденция, индустрия, математика, медицина, метеорология, военни науки, физика, управление на процеси, космически технологии. Експертните системи могат също така да бъдат използвани за обучение в съответната област по метода на използване на техния опит в решения на проблема и техните организирани знания.

СИСТЕМИ С ИЗПОЛЗВАНЕ НА ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ. ЕКСПЕРТНИ

СИСТЕМИ. КОМПОНЕНТИ, РАЗРАБОТВАНЕ И ПРИЛОЖЕНИЕ

Бързото развитие на информационните технологии и приложението им в промишлеността създават необходимост от решаване на редица сложни проблеми. За решаването им са необходими различни подходи. Изкуственият интелект предлага подходяща възможност за решаване на някои комплексни проблеми на промишлеността. Основната задача на технологията, базирана на изкуствен интелект и знания се състои в създаване на интелигентни програмни системи. Такива системи осигуряват решение на проблеми, свързани с голямо пространство на търсене при неточно дефинирани ограничителни условия и непълни данни, с прилагане на евристични стратегии и използване на знания в предметната област. Събирането, структурирането и представянето на достъпните знания, това е основния проблем на системите, базирани на знания. Интелигентните системи, базирани на знания намират приложение в областта на производството, поддържане на съоръженията и техническата диагностика. В много проблеми на производството решенията са неопределени и предполагат много алтернативни действия. Решенията обикновено зависят от експертизата на тези проблеми, към които те се прилагат.

Приложение на експертните системи

• Типични задачи на експертните системи:
• Интерпретация на данни (например звукови сигнали)
• Диагностика на повреди или заболявания
• Структурен анализ на сложни обекти (например химични съединения)
• Конфигурация на сложни обекти (например компютърни системи)
• Планиране на последователности от действия

ПРИЛОЖЕНИЕ НА ИНТЕЛИГЕНТНИ СИСТЕМИ

Системите, базирани на знания са приложими към широк клас проблеми. Съгласно D.Sriram [2] те трябва да бъдат използвани за такива задачи, като проектиране (инженерно проектиране), диагностика, интерпретация, управление, планиране и прогнозиране. Проектиране, планиране и прогнозиране изграждат обекти от високо ниво по метода на интеграция на класове обекти от по-ниско ниво. Диагностика, интерпретация и управление предоставят и интерпретират данни и знания до фаза на извеждане на заключения и предоставяне на възможни решения. Всеки от тези проблеми се декомпозира частично в неговите характеристики, което подпомага разбирането на разсъжденията на експерта в специфичната област.
1. Проектиране
Проектирането е процес на създаване на система или обект, удовлетворяващ дадени изисквания. Една такава система е XCON (в оригинал наименована R1). Тази система е предназначена за конфигурация на компютри VAX. Системата работи с използване на метода на частично решените схеми.
FADES е система за проектиране и планиране на оборудване. Знанията са представени чрез правила, изпълнени във вид на логически процедури и предикати от първи ред. Базата знания съдържа знания за следните области: технологично работно място, икономически анализ на капиталовложенията, избор на назначените алгоритми, схема за планиране и възстановяване на информацията, получаваща се по метода на логическите правила из съществуващата база данни и други знания. Изискванията към проектиращите системи включват удовлетворение на цели без голям разход на ресурси. С цел разрешаване на възможни конфликти е необходимо да се въведат приоритети. Системите трябва да бъдат гъвкави, изискванията към тях могат да се менят във времето или с неизбежно непредвидени замени на проектните параметри. Ключовите проблеми на този тип системи, базирани на знания, са следните:
не трябва да се предсказва предварително цялата последователност от проектни решения, докато проектирането не се придвижи напред в значителна степен;
необходимо е да се изгради йерархия от подпроблеми;
ограниченията при проектирането произхождат от множеството източници;
препроектирането е неизбежно и замените на проектните параметри могат да бъдат забелязани само в перспектива;
необходими са специални релации между проектните параметри, те не могат да бъдат лесно апроксимирани с отчитане на качеството.
2. Диагностика
Диагностиката се разглежда като процес на откриване на грешки и повреди в някаква система. Най-добрият пример на диагностична система се явява системата MYCIN, разработена от Shortliffe.
Друга известна диагностична система е DELTA, разработена от Bonissone за фирмата General Electric с цел откриване на неизправности в локомотивите. За избор на определен обхват от неизправности на локомотива, системата задава серия детайлни въпроси на потребителя на системата. На всяка стъпка системата обяснява разсъжденията на експерта, които е приложила. Накрая, когато неизправността на локомотива е идентифицирана, системата създава специфични обратни инструкции. Базата знания на системата DELTA съдържа повече от 500 правила, описани на собствен език за представяне. Системата използва гъвкав механизъм за търсене. Отначало системата е разработена на езика LISP, а след това е препрограмирана на езика FORT.
ACE е диагностична система, която осигурява откриване и диагностика на повреди в телефонната мрежа като идентифицира лошите места в мрежата и препоръчва подходяща поправка и рехабилитационна поддръжка. Системата анализира данните от дейностите по поддръжка и генерира изходни данни, описващи физическата локация на повредата и характеристиките на мрежата на това място. ACE оперира без човешка намеса анализирайки данните от поддръжката, генерирани ежедневно от CRAS, компютърна програма за администриране на кабелни повреди. ACE решава кои части от телефонната мрежа могат да изискват смяна или рехабилитация и пази обща информация от тези заключения в специална база данни, до която има достъп потребителя. Когато системата локализира повредените телефонни кабели, тя решава дали те се нуждаят от превантивна поддръжка и избира типа на поддръжката да бъде възможно най-ефективна, като препоръките се записват в базата данни, до която потребителите имат достъп. ACE взема решения като използва приложни знания за кабелните центрове, CRAS ежедневните данни за поддръжка и стратегии за анализ на мрежата. ACE може да генерира заключения, но не може да обясни разсъжденията преди тях, като вместо това добавя към заключенията си обобщение на данните, които водят до тях, това задоволява системните потребители.
Системата ACE е разработена в OPS4 и FRANZ LISP за VAX-11/780 компютри, основно тествана и после трансформирана към AT&T 3B-2 Model 300 супер микрокомпютри, които се намират в службите за анализ на кабелната мрежа. Тя е разработена от Bell Laboratories at Whippany, New Jersey.
NDS локализира съставни многократни повреди в комуникационната мрежа COMNET чрез прилагане на стратегии на експерти-диагностици, базирани на знания за мрежовата топология и композиция. Системата предлага да се изпълни диагностичен тест и резултата от всеки тест осигурява доказателство за съществуване на повреди или не в някакво множество от компоненти. Компонентите включват телекомуникационни процесори, модеми, телефонни връзки и компютърни терминали. NDS е базирана на правила система и е изпълнена в ARBY. Системата е разработена в Smart Systems Technology в кооперация с Shell Development Company.
Експертизата при диагностичните системи включва намиране на съгласуващи се коректни и некоректни интерпретации на данни и в разбиране на взаимоотношенията между подсистемите. Ключовите проблеми, които се явяват в този тип системи са следните:
данните могат да бъдат частични, противоречиви и несвързани;
многократните грешки могат да бъдат замаскирани или да пораждат симптоми, които се разглеждат по друг начин от експертите;
оборудването може да допуска грешки, резултатите от тестовете могат да бъдат некоректни;
някои данни могат да бъдат недостъпни или могат да бъдат получени случайно.
3. Интерпретация
Интерпретацията е процес на анализиране u1085 на данни с цел да се определи тяхното значение. Система от този тип е DENDRAL, разработена от Buchanan. Системата е в състояние да имитира химическа експертиза. Изискванията към интерпретациите са такива, както и към диагнозите, т.е. умението на системата се състои в намиране на съгласуващи се коректни данни за интерпретации и без отхвърляне на възможни кандидати докато не се намерят достатъчно доказателства за да бъдат отхвърлени. Проблемите, свързани с интерпретацията са същите, както и при диагностиката, с една добавка: схемите на образците за разпознаване в интерпретацията са по-дълги и по-сложни от схемите, свързани с диагностиката.
4. Управление
Управлението се разглежда като процес на непрекъсната или периодична интерпретация на сигнали и включване на сигнала тревога, когато интерпретацията изисква това (обикновено в реално време). Една такава система е AAMS, разработена от Harau, за акустично управление на процеса на откриване на дефекти на железопътни колела. Друга система за управление е NAVEX, разработена от Gilbert, за контрол на полети. Освен интерпретации и частична диагностика, системите от този тип трябва да бъдат в състояние да реагират на различни ситуации на тревога и да бъдат в състояние да не допускат лъжлива тревога. Практическият проблем с такива системи се състои в това, че условието за тревога често е контекстно зависимо и свързано с очакване на сигнали, с времето и със ситуацията.
5. Планиране
Планирането е процес на създаване на програми за достигане на множество цели. Планирането в производството се явява област, която изисква значително количество знания и експертизи. Тази област е много подходяща за прилагане на системи, базирани на знания.
Първата планираща система MOLGEN, разработена от Stefik, е за планиране на експерименти в молекулярната генетика. Друг пример е системата ESFAS, разработена от Culber, за оказване на помощ при проектиране на полети на NASA. Системата GERI е базирана на знания за процеса на планиране. Тези знания са представени като продукционни правила. Базата знания на системата се състои от описание на характеристиките, размерите и геометричните релации между обектите от предметната област на системата.
Изискванията и проблемите на планирането са подобни на тези при проектирането с добавяне на изискване за наличие на разписание.
6. Прогнозиране
Прогнозирането се разглежда като процес на предсказване на бъдещето на основата на модели на миналото и настоящето, както и разсъждения за времето и случайни последователности. Проблемите при този тип системи са следните:
прогнозиращата теория има предвид случващи си ситуации в бъдещето;
изобилие на различни видове информация;
повторение на характеристики е винаги възможно, те трябва да бъдат описани в приоритетен порядък.
При прогнозиране, така както и при планиране и проектиране броят на възможните решения понякога е много по-голям в сравнение с количеството на разумните решения.

Възможности за обучение
Системите, базирани на знания могат да бъдат използвани за обучение по метода на използване на техния опит в решения на проблема и техните организирани знания.

Общи характеристики на експертните системи

• Експертните системи извършват извод на базата на някакво представяне на човешки знания
• Експертните системи обикновено решават задачи с помощта на евристични или приблизителни методи
• Експертните системи моделират начина, по който хората правят изводи в определена предметна област, а не самата област
• Евристики
• Евристиките са правила, извлечени от опита, които кодират определени знания за начина за решаване на даден проблем от определена област.
• Евристичните методи са приблизителни в смисъл, че не изискват точни данни и решенията могат да бъдат изведени от системата с определена степен на сигурност.

Архитектура на интелигентни системи

Архитектурата на системите, базирани на знания, включва следните компоненти:
база знание (общо знание за проблема, т.е. факти и правила);
база данни (информация за текущия проблем, т.е. входни данни);
механизъм за извод (методи за прилагане на общото знание към проблема);
компонент за обяснение (който информира потребителя как са направени заключенията); потребителски интерфейс
и компонент за добиване на знание; работно пространство (област от паметта за съхранение на описание и статус на проблема, построена от факти, доставени от потребителя или изведени от базата знание).

Сходни статии:

1. Информационни системи за управление СИСТЕМА ЗА ОБРАБОТКА НА ТРАНЗАКЦИИ Предназначение – за обработка на първични данни на изпълнителско ниво. Използват се за решаване на добре структурирани (формализирани) задачи, за които са известни изходните данни...
2. Информационните системи в производството 1.Интеграция – различни системи обслужват различни функции. Трудно е свързването м/у различните организационни нива. За интеграцията в големите корпорации плановете са за интеграция повече от десетилетие 2.Разширява се обхвата на...
3. Операционни системи, процесори, компютри и оперативна памет Операционната система е сложна програмна система (съвкупност от програми), която служи като интерфейс (посредник, начин на връзка) както между потребителя и хардуера на компютъра, така и между приложните програми и...
4. Проектиране и разработка на Web системи и приложения Проектиране на системата Основни стъпки в проектирането Проектирането е ключов момент в разработването на всяка една система и проект като цяло. На този етап от цялостният проект трябва да се...
5. Системи за откриване на атаки Откриване на атаки (intrusion detection) Процес на идентификация и реагиране на подозрителна дейност, насочена към компютърните или мрежовите ресурси. Атака – всяко несанкционирано действие, което води до реализация на заплаха...