Інтелектуальна інформаційна система (ІІС) - комплекс програмних, лінгвістичних і логіко-математичних засобів для реалізації основного завдання - здійснення підтримки діяльності людини і пошуку інформації в режимі просунутого діалогу на природній мові. [1] ІІС є різновидом інтелектуальної системи, а також одним з видів інформаційних систем.


1. Класифікація ІВС

ІІС можуть розміщуватися на якому-небудь сайті, де користувач задає системі запитання на природній мові (якщо це питально-відповідна система) або, відповідаючи на питання системи, знаходить необхідну інформацію (якщо це експертна система). Але, як правило, ЕС в інтернеті виконують рекламно-інформаційні функції (інтерактивні банери), а серйозні системи (такі, як, наприклад, ЕС діагностики обладнання) використовуються локально, оскільки виконують конкретні специфічні завдання.
Інтелектуальні пошуковики відрізняються від віртуальних співбесідників тим, що вони досить безликі і у відповідь на питання видають деяку вичавлювання з джерел знань (інколи досить великого обсягу), а співбесідники володіють характером, особливою манерою спілкування (можуть використовувати сленг, ненормативну лексику), і їх відповіді мають бути гранично лаконічними (інколи навіть просто у формі смайликів, якщо це відповідає контексту).

Для розробки ІІС раніше використовувалися логічні мови ( Пролог, Лісп і т. д.), а зараз використовуються різні процедурні мови. Логіко-математичне забезпечення розробляється як для самих модулів систем, так і для стикування цих модулів. Однак на сьогоднішній день не існує універсальної логіко-математичної системи, яка могла б задовольнити потреби будь-якого розробника ІІС, тому доводиться або комбінувати накопичений досвід, або розробляти логіку системи самостійно. В області лінгвістики теж існує безліч проблем, наприклад, для забезпечення роботи системи в режимі діалогу з користувачем на природній мові необхідно закласти в систему алгоритми формалізації природної мови, а ця задача виявилася куди складнішою, ніж передбачалося на зорі розвитку інтелектуальних систем. Ще одна проблема - постійна мінливість мови, яка обов'язково повинна бути відображена в системах штучного інтелекту.


2. Забезпечення роботи ІІС

  • Математичне
  • Лінгвістичне
  • Інформаційне
  • Семантичне
  • Програмне
  • Технічне
  • Технологічне
  • Кадрове

3. Класифікація завдань, що вирішуються ІІС

  • Інтерпретація даних. Це одна з традиційних завдань для експертних систем. Під інтерпретацією розуміється процес визначення змісту даних, результати якого мають бути погодженими і коректними. Зазвичай передбачається багатоваріантний аналіз даних.
  • Діагностика. Під діагностикою розуміється процес співвідношення об'єкту з деяким класом об'єктів і / або виявлення несправності в деякій системі. Несправність - це відхилення від норми. Таке трактування дозволяє з єдиних теоретичних позицій розглядати і несправність устаткування в технічних системах, і захворювання живих організмів, і всілякі природні аномалії. Важливою специфікою є тут необхідність розуміння функціональної структури ("анатомії") диагностирующей системи.
  • Моніторинг. Основне завдання моніторингу - безперервна інтерпретація даних в реальному масштабі часу і сигналізація про вихід тих або інших параметрів за допустимі межі. Головні проблеми - "пропуск" тривожної ситуації і інверсна задача "помилкового" спрацьовування. Складність цих проблем в розмитості симптомів тривожних ситуацій і необхідність обліку тимчасового контексту.
  • Проектування. Проектування полягає в підготовці специфікацій на створення об'єктів із заздалегідь визначеними властивостями. Під специфікацією розуміється весь набір необхідних документів-креслення, пояснювальна записка і т.д. Основні проблеми тут - здобуття чіткого структурного опису знань про об'єкт і проблема "сліду". Для організації ефективного проектування і в ще більшому ступені перепроектування необхідно формувати не лише самі проектні рішення, але і мотиви їх прийняття. Таким чином, в завданнях проектування тісно зв'язуються два основні процеси, виконуваних в рамках відповідної ЕС: процес виведення рішення і процес пояснення.
  • Прогнозування. Прогнозування дозволяє передбачати наслідки деяких подій або явищ на підставі аналізу наявних даних. Прогнозуючі системи логічно виводять вірогідні наслідки з заданих ситуацій. У прогнозуючої системі зазвичай використовується параметрична динамічна модель, в якій значення параметрів "підганяються" під задану ситуацію. Виведені з цієї моделі слідства складають основу для прогнозів з ймовірнісними оцінками.
  • Планування. Під плануванням розуміється знаходження планів дій, що відносяться до об'єктів, здатним виконувати деякі функції. У таких ЕС використовуються моделі поведінки реальних об'єктів з тим, щоб логічно вивести наслідки планованої діяльності.
  • Навчання. Під навчанням розуміється використання комп'ютера для навчання якоїсь дисципліни або предмету. Системи навчання діагностують помилки при вивченні якої-небудь дисципліни за допомогою ЕОМ і підказують правильні рішення. Вони акумулюють знання про гіпотетичний "учня" і його характерних помилках, потім в роботі вони здатні діагностувати слабкості в пізнаннях учнів і знаходити відповідні засоби для їх ліквідації. Крім того, вони планують акт спілкування з учнем залежно від успіхів учня з метою передачі знань.

Нейронні мережі не програмуються у звичному розумінні цього слова, вони навчаються. Можливість навчання - одна з головних переваг нейронних мереж перед традиційними алгоритмами. Технічно навчання полягає в знаходженні коефіцієнтів зв'язків між нейронами. У процесі навчання нейронна мережа здатна виявляти складні залежності між вхідними даними і вихідними, а також виконувати узагальнення. Це означає, що, у разі успішного навчання, мережа зможе повернути вірний результат на підставі даних, які були відсутні в навчальній вибірці.

  • Управління. Під управлінням розуміється функція організованої системи, що підтримує певний режим діяльності. Такого роду ЕС здійснюють управління поведінкою складних систем відповідно до заданих специфікацій.
  • Підтримка прийняття рішень. Підтримка прийняття рішення - це сукупність процедур, що забезпечує особа, яка приймає рішення, необхідною інформацією і рекомендаціями, що полегшують процес ухвалення рішення. Ці ЕС допомагають фахівцям вибрати і / або сформувати потрібну альтернативу серед безлічі виборів при ухваленні відповідальних рішень.

У загальному випадку всі системи, засновані на знаннях, можна підрозділити на системи, які вирішують завдання аналізу, і на системи, які вирішують завдання синтезу. Основна відмінність завдань аналізу від завдань синтезу полягає в тому, що якщо в завданнях аналізу безліч рішень може бути перераховане і включене в систему, то в завданнях синтезу безліч рішень потенційно не обмежена і будується з вирішень компонент або під-проблем. Завданнями аналізу є: інтерпретація даних, діагностика, підтримка ухвалення рішення; до завдань синтезу відносяться проектування, планування, управління. Комбіновані: навчання, моніторинг, прогнозування.