Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Напрями застосування СКІ



 

Визначимо кілька перспективних класів задач, тобто напрямів застосування СКІ.

До першого напряму можна віднести ком­плексне управління складними технічними або ергатичними об'єктами (великим кораблем. АЕС, енергосистемою, комплексом протиповітряної оборони). Призначення такої СКІ — надання порад і варіантів розв'язань людині, яка приймає остаточне рішення. Позаяк робота таких СКІ прив'язана до постійного об'єкта (а отже, фіксованими є модель об'єкта, цілі функціонування, сценарії поведінки і т.п.). то в діалозі багато що "розуміється без слів". Тому в діалозі людини з такою системою можна користуватися обмеженою загально розмовною мовою (коли не бракує можливостей меню команд).

Другий напрям використання СКІ включає в себе функції електронного експерта, консультанта або аналітика для вироблення рішень. Сферами застосування можуть бути державне управління та перспективне планування, менеджмент у бізнесі, військова і стратегічна розвідка, дослідження економічних та соціальних процесів тощо. До типових функцій таких СКІ належать моніторинг реальних подій (на основі документальних даних), моделювання зовнішніх процесів і прийняття рішень. Моделі прийняття рішень можуть формуватися у СКІ шляхом навчання на прикладах та прецедентах.

Особливо слід відзначити задачі аналізу баз даних, автоматичного узагальнення інформації і виявлення закономірностей.

Для цього застосовують методи knowledge discovery in data and data mining. До основних функцій виявлення знань і збагачення інформації належать класифікація і кластерізація, виявлення асоціацій та виведення правил, формування цільової статистики (самаризація), виявлення трендів, відхилень і аномалій у динамічних даних, моделювання залежностей.

Моделювання залежностей потрібне для прогнозування і пояснення реальних явищ і процесів. Суть цих задач — аналіз взаємодії факторів у мультифакторному середовищі. Система автоматично відшукує і виділяє регулярності і презентує їх користувачеві, а користувач лише характеризує фокус свого інтересу і регулює бар'єри значущості (довіри) та сили виявлених регулярностей.

Третім напрямом застосування СКІ є інформаційне обслуговування і посередництво між людьми. Прикладом такої СКІ може бути неелектронний секретар" менеджера або керівника установи. Йдеться про системи, які, плануючи діяльність людини та збираючи потрібну інформацію, мають враховувати людські інтереси і життєві обставини, психологічні особливості користувачів, стежити за взаєминами між людьми, сприймати жаргони. Інформація може автоматично відшуковуватись у глобальних комп'ютерних мережах і фільтруватися згідно з потребами, які висловлені або логічно випливають з поведінки людини. Зібрану інформацію слід переоформити відповідно до поглядів і уявлень власника комп'ютера. СКІ може редагувати листування, огляди і витяги із звітів та бути посередником у спілкуванні.

Четвертий перспективний напрям застосування СКІ - розв'язання широкого кола наукових, пошукових та інженерних задач. Сформулювати для СКІ такі задачі загально-розмовною мовою майже неможливо з огляду на їх складність, розмаїття термінологій та неоднозначність слів і мовних конструкцій. Бази даних і знань для задач цього класу мають містити, зокрема, моделі галузей науки та описи зв'язків між галузевими знаннями, утворюючи багатогранні моделі світу.

Стартова стадія процесу розв'язання задач може охоплювати постановку задачі, формулювання завдання, формалізацію, специфікацію, кодування, програмування задачі. Найважчий етап розв'язання задачі, мабуть, - формалізація, специфікація завдання і програмування рішення. Для користувача найзручніше було б просто дати системі завдання у формі стислих вказівок, так. якби він мав справу з інженером-математиком. Ці вказівки можуть даватись у вигляді опису мети, опису шляхів та методів її досягнення, опису початкових умов та даних задачі.

За рівнем здатності сприймати і виконувати вказівки можна розрізняти два ступеня інтелектуалізації систем - частковий і глобальний. Частково інтелектуалізована система для сприйняття вказівок (запитів) користувача просто намагається ототожнити запит з одним із завдань, що зберігаються у системі. "Тямущість" такої системи обмеже­на здатністю правильно вибирати завдання з-поміж зафіксованого у ній переліку.

Про глибоку інтелектуалізацію системи можна говорити, якщо вона здатна сприймати й виконувати будь-які розумні завдання з широкої галузі, подані в узагальненій, концептуальній, неповній формі (наприклад, висловлені як умови задачі професійною мовою фахівця). Деякі властивості таких систем притаманні так званим інтелектуальним па­кетам прикладних програм. Розмаїття запитів користувача потребує їхнього глибоко­го змістовного аналізу. Система має "збагнути", які дії випливають із запиту, спланувати і організувати виконання завдання. (Одним із сучасних напрямів досліджень є автоматичний синтез програм.) Система повинна виявляти й усувати можливі помилки і суперечності у формулюванні завдання, з'ясовувати, якої інформації не вистачає, а також давати поради щодо варіанта корекції завдання. Отож, виникає ілюзія, що система "розуміє" семантику завдання.

Але чи можливо це щодо складних задач? Треба враховувати, що, по-перше, на початку розв'язання складної задачі користувач, як правило, не може цілком правильно її поставити, він розуміє лише її загальну суть і шляхи розв'язання,які уточнюються у процесі аналізу, наштовхування на перешкоди й "глухі кути". По-друге, когнітивний досвід свідчить, що після кожного, бодай невеликого, кроку до прийняття рішення буде легше знайти наступний крок, адже неясність ситуації значно зменшиться й звузиться сфера пошуку. По-третє, вибір методів та стратегій розв'язання часто залежить від даних і проміжних результатів. По-четверте, СКІ є відкритими системами, тобто призначені для таких задач, де треба працювати в умовах неповноти знань і сприймати нову інформацію у процесі розв'язання, а також узгоджувати суперечності. Зваживши на ці міркування, не треба вимагати від системи, аби вона одразу повністю "розуміла" задачу і вичерпно сформулювала завдання. Система повинна лише розпочати просування в напрямку до розв'язання задачі. Завдання розпадається на низку "розвідувальних" задач і кроків. Наскільки великі кроки треба робити?

Незначна глибина аналізу спричинює зниження сприйнятливості ("ерудиції") системи, як наслідок — вона слабо допомагає людині. Надто велика глибина аналізу, навпаки, призведе до того, що комп'ютер розглядатиме численні хибні гіпотези, збільшуватимуться затримки відповідей системи, користувач втомиться від невдалих пропозицій та запитів і зрештою може втратити контроль за операцією, не розуміючи логіку дій системи.

Тому треба регулювати глибину аналізу. Наприклад, застосувати такі механізми, як обчислення й контроль достовірності (правдоподібності) міркувань, висновків та гіпотез, контроль поточного рівня взаєморозуміння системи і користувача через наочне зображення на дисплеї робочої версії і напрямку пошуку, надання людині можливості перервати і скерувати цей процес.

Щоб користувачеві легше було осмислити відповіді (повідомлення) системи, мають бути оптимальними як зміст, так і форма цих відповідей. Тексти типових повідомлень звичайно зберігаються в готовому вигляді, а нетипових - можуть синтезуватися або комбінуватися. Досягненню взаєморозуміння сприяють засоби графічного інтерфейсу користувача.

Відомі сьогодні системи ще не можна впевнено назвати справді інтелектуальними. Наприклад, відтворення на екрані антропоморфного образу з мімікою і жестами дає змогу наочно показати, чи зрозуміла система команду людини. Однак такі ефекти можна порівняти хіба що із спілкуванням іноземного покупця з продавцем у магазині, коли вони вказують на товари і похитують чи кивають головами. Ясно, що при розв'язанні складних задач потрібні більш інформативні засоби діалогу. Скажімо, в задачах проектування та конструювання велику роль відіграє предметна комп'ютерна графіка. Відповідно при розв'язанні складних аналітичних, наукових та пошукових задач провідна роль має належати когнітивній графіці. На екрані треба відображати "внутрішній" поточний стан задачі у вигляді абстрактного, але цілісного і наочного образу.

Тепер можна стисло визначити інтелектуальні властивості СКІ як здатність системи робити кроки (дії), несподівані для людини і водночас, корисні для розв'язання задач. Для досягнення ефектів інтелектуалізації необхідно творчо використовувати багатий арсенал принципів, методів і технологій. Ключовою проблемою стає інтеграція (синтез) різних технологій у цілісну систему. Традиційні шляхи розвитку комп'ютерних систем - нові сервісні функції, нагромадження у бібліотеках комп'ютера великої кількості різноманітні програм, розширення меню, збільшення баз даних тощо - ведуть до того, що типовий користувач не зможе ефективно використати можливості такої аж надто "нашпигованої''' системи. Користувач не тільки не встигатиме засвоювати нові засоби, а й не зможе орієнтуватися в системі через відсутність її інтуїтивно зрозумілої структуризації та інтеграції. Інтелектуалізація полегшує працю кінцевого користувача за рахунок зростання працевитрат розробників і системних програмістів. Отже, інтелектуалізація, по-перше, продовжує магістральну тенденцію технологічної еволюції комп'ютерних систем, а, по-друге, є каталізатором експансії інформаційних технологій у масові сфери людської діяльності.

 

Питання для самоконтролю:

1. Що називають системою комп’ютерного інтелекту (СКІ)

2. За якими показниками визначається ефективність СКІ?

3. Назвіть основні напрями застосування СКІ.

Література до теми:

1. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык. - М., 1976.

2. Искусственный интеллект. В 3-х кн. - М., 1990. - Кн. 1. Системы общения и экспертные системы. Кн. 2. Модели и методы.

3. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. М., 1986.

 

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.