Интеллектуальные системы

«Интеллектуальные системы» Компьютерные системы окружают нас повсюду и являются важнейшим компонентом в функционировании бизнеса, правительственных и военных организаций, учреждений здравоохранения, программ обучения и т.д. Эффективность компьютерных систем зависит от возможностей доступа, обработки и анализа информации.Для полного сотрудничества с пользователем компьютерные системы должны иметь зачатки интеллекта, чтобы квалифицированно сохранять и обрабатывать большие объемы информации, используя аналоги естественных средств коммуникации.

Искусственный интеллект (интеллектуальная система) - это концепция, позволяющая компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумно.Область применения: доказательства теорем, игры, распознавание образов, принятие решений, адаптивное программирование, сочинение машинной музыки, обработка данных на естественном языке, обучающиеся сети (нейросети), вербальные концептуальные системы обучения и т.д. Аналитические технологии - это методики, которые на основе определенных моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров.

Другим примером аналитической технологии можно назвать алгоритм обработки информации человеческим мозгом. Для применения алгоритма необходимо, чтобы данная задача целиком описывалась определенной детерминированной моделью.В таком случае алгоритм дает точный ответ. Но на практике часто встречаются задачи, связанные с наблюдением случайных величин - например, задача прогнозирования курса акций.

Для подобных задач применяется принципиально другой, вероятностный подход. Параметры вероятностных моделей - это распределения случайных величин, их средние значения, дисперсии и т.д. Как правило, эти параметры заранее неизвестны, а для их оценки используются статистические методы, применяемые к выборкам зафиксированных значений.В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических систем нового типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта, имитирующие естественные процессы, например, деятельность нейронов мозга или процесс естественного отбора.

При разработке аналитических технологий учитывается их способность:  понимания задачи, общего процесса и знания возможностей других систем и людей, принимающих участие во взаимодействии;  связь с пользователями с помощью понимания естественного языка, рисунков, изображений и знаков;  знания, основанные на здравом смысле;  координирование принятия решений, планирования и действия;  обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.

Компьютерные технологии для интеллектуальных вычислений переживают свой расцвет.Сейчас происходит стремительный рост числа программных продуктов, использующих новые технологии, а также типов задач, где их применение дает значительный экономический эффект. Элементы автоматической обработки и анализа данных, которые называют Data Mining (добыча знаний) становятся неотъемлемой частью концепции электронных хранилищ данных и организации интеллектуальных вычислений.

Хотя инструментарий интеллектуального анализа и освобождает пользователя от возможных сложностей в применении статистических методов, он все-таки требует от него понимания работы и алгоритмов, на которых он базируется. Кроме этого, технология нахождения нового знания в базы данных не может дать ответа на не заданные вопросы.Она не заменяет аналитиков или менеджеров, а дает им современный, мощный инструмент для улучшения выполняемой работы.

Современные технологии интеллектуального анализа перерабатывают информацию с целью автоматического поиска шаблонов, характерных для каких-нибудь фрагментов неоднородных многомерных данных.Тяжесть формулирования гипотез и выявления необычных шаблонов переведена с человека на компьютер. Ключом к успешному применению методов интеллектуальных вычислений служит не просто выбор алгоритма, а мастерство человека, создающего модель и возможности программы, моделирующей процесс.

Существуют две стороны успеха. Во-первых - четкое и ясное формулирования задачи, подлежащей решению. Во-вторых - использование правильных данных и методов. После выбора данных из всех доступных источников (или получения данных из внешних источников) необходимо их преобразовать или сгруппировать в определенном порядке.Чем больше аналитик может «играть» с данными, строить модели, оценивать результаты, тем лучше может быть результат.

Работа с данными становится эффективней, при интеграции следующих компонентов: визуализации, графического инструментария, средств формирования запросов, оперативной аналитической обработки, позволяющей понять данные и интерпретировать результаты.Выделяют следующие алгоритмы интеллектуальных вычислений:  нейронные сети;  деревья решений;  системы размышлений на основе аналогичных случаев;  алгоритмы определения ассоциаций и последовательностей;  нечеткая логика;  генетические алгоритмы;  эволюционное программирование;  визуализация данных;  комбинация По мнению специалистов, в недалекой перспективе интеллектуальные системы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг.

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

Коммерческий рынок продуктов искусственного интеллекта в мире в 1993 году оценивался примерно в 0,9 млрд. долларов. Использование экспертных систем и нейронных сетей приносит значительный экономический эффект.Так, например: American Express сократила свои потери на 27 млн. долларов в год благодаря экспертной системе, определяющей целесообразность выдачи или отказа в кредите той или иной фирме; DEC ежегодно экономит 70 млн. долларов в год благодаря системе XCON/XSEL, которая по заказу покупателя составляет конфигурацию вычислительной системы VAX - её использование сократило число ошибок от 30% до 1%. Одним из основных направлений в этой области являются экспертные системы реального времени.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Курс лекций «Организация интеллектуальных вычислений», режим доступа: http://victoria.lviv.ua/html/oio/. 2. Курс лекций «Системы искусственного интеллекта», режим доступа: http://www.isuct.ru/~ivt/books/IS/IS6/.