Представления знаний в интеллектуальных системах, экспертные системы

Кодируем помаленьку

«Кодируем помаленьку» – аллюзия на высказывание изобретателя эвристической машины для «отвечания на любые вопросы» Машкина Эдельвейса Захаровича из повести А. и Б. Стругацких «Сказка о тройке».Рис. 20. СпецификацияРис. 21. СметаРис. 22. Вызов модуля создания сметы

• модуль, подключаемый в процессе работы клиентского приложения и служащий для реализации специфической функции отображения понятийной модели или решения специфической задачи предметной области;
• событие, регистрируемое в информационной системе и позволяющее задать обработчик для операций создания, удаления или изменения понятий;
• форма, создаваемая для реализации различных специфических сценариев ввода данных пользователем;
• другие понятия, необходимые для реализации требований к модели конкретной предметной области.

Рис. 23 – Клиентское приложение

Особенности профессии

Информационные системы применяются во всех сферах деятельности и решают самые разнообразные задачи. И для каждой ИС требуются специалисты: от момента ее проектирования и разработки до внедрения на предприятии на весь период действия. 

Функциональные обязанности специалиста по информационным системам можно разделить на 3 блока. 

1. Создание и сопровождение информационных систем:

• переговоры с заказчиком с целью выяснения его требований к информационной системе;
• сбор информации для моделирования предметной области проекта и требований будущих пользователей системы;
• составление совместно с заказчиком технического задания на разработку информационной системы;
• разработка информационной системы и взаимодействие со всеми участниками проекта в ходе работы;
• развертывание рабочих мест информационной системы у заказчика;
• установка и настройка прикладного программного обеспечения, необходимого для функционирования системы;
• настройка технического оборудования, участвующего в работе системы;
• интегрирование информационной системы с техническим обеспечением заказчика;
• проведение внутреннего тестирования системы с настройкой параметров;
• опытная эксплуатация информационной системы на предприятии;
• ликвидация претензий пользователей системы после опытной эксплуатации;
• выявление и устранение ошибок в процессе работы.

1. Техническая поддержка:

• проведение инсталляции информационной системы;
• сопровождение системы в ходе эксплуатации;
• кодирование ПО в определенных рамках поставленных задач;
• разработка инструкций по эксплуатации и технической документации.

• обучение пользователей информационной системы приемам работы с ней;
• консультирование пользователей информационной системы;
• создание презентаций и демонстрационных версий системы;
• составление отчета по результатам обучения.

Обязанности специалиста по информационным системам из разных блоков может исполнять группа сотрудников, в зависимости от масштаба предприятия и поставленных задач.

Хотите устроиться на работу сразу после получения профессии? Skillbox гарантирует это! При покупке курса с трудоустройством, Skillbox поможет с поиском работы по новой специальности. Если у вас не получится найти работу, Skillbox вернёт деньги за курс. Акция действует до конца 2022 года! Сейчас самое время, пока идет новогодняя распродажа со скидками до 60%!

Профстандартпрофессии разработан и утвержден относительно недавно – 18.11.2014 г. Приказом Минтруда и социальной защиты  «Об утверждении профессионального стандарта «Специалист по информационным системам»».

Представление знаний в информационных системах

Выработка решений по отношению к действиям или поведенческим ситуациям каких-либо субъектов выполняется на базе информационных процессов. Они формируют взаимоотношения субъекта и объекта и являются восприятием субъектом объективных фактов в форме данных, преобразование этих данных, согласно целевым установкам и существующими познаниями о взаимозависимостях фактов, в информацию. На базе выработанной информации обновляются познания субъекта, вырабатываются решения по допустимой коррекции состояния объекта и целевых установок субъекта. Таким образом, информационный процесс возможно рассматривать в следующих аспектах:

1. Аспект синтаксиса, который подразумевает представление объективной реальности в определённой среде или в знаках определённого языка.
2. Аспект семантики, который подразумевает восприятие и описание данных на базе познаний субъекта, отражающих зависимость и закономерность взаимовлияния объектов.
3. Аспект прагматики, который подразумевает возможность оценить полезность найденных новых знаний субъекта согласно целевым установкам для выработки решения.

В общем смысле информация является отображением всех вышеперечисленных аспектов информационного процесса. Все информационные системы дают возможность ввода данных, их сохранения, информационной обработки и выдачи итогов. Знание обладает двоякой природой:

1. Предметная природа (построенная на фактах).
2. Проблемная природа (построенная на операциях).

Предметное знание является известной информацией об объектах отображаемой окружающей действительности, и копится в базе данных.

Проблемное познание показывает взаимозависимости и взаимоотношения среди объектов, которое даёт возможность интерпретации данных или получать из них информацию. Проблемные знания могут быть представлены или в формате алгоритма, или в декларативном формате в виде базы знаний.

Информационный процесс при посредстве компьютерной информационной системы может быть сведён к оптимальному объединению предметного и проблемного познания, что в разных информационных системах выполняется разными методами. В системах, которые основаны на использовании баз данных, выполняется разделение предметной и проблемной областей знаний. Предметные знания преобразуются в формат базы данных, а проблемные организуются в форме алгоритмов и необходимых программных продуктов. Посредником между ними является специальная система управления базами данных. Правило независимости программным приложений от данных даёт возможность повышения гибкости информационной системы при выполнении запросов информации, но пользователю необходимо понимать структурную организацию базы данных и знать построение алгоритма решения задачи.

К недостаткам стандартных информационных систем относятся плохая приспособляемость к вариациям в предметной сфере и отсутствие возможности решения задач с плохой формализацией. Перечисленные недостатки могут быть устранены применением интеллектуальных информационных систем. В этом случае набор проблемных знаний формируется в виде базы знаний, хранящей в декларативном формате общие для разных проблем элементы знаний. Структура управления становится универсальным механизмом разрешения поставленных задач (механизмом вывода).

Следующей ступенью в совершенствовании интеллектуальных информационных систем считается формирование самостоятельной подсистемы метазнаний (то есть знаний о знаниях), описывающих структурную организацию предметной и проблемной области знаний. Такая подсистема отображает моделирование проблемной области в форме набора данных и правил. Интеллектуальные информационные системы, которые обрабатывают метазнания, называются системами, базирующимися на моделировании. В этих системах и программные приложения, и структурная организация данных формируются или набираются из элементов знаний, которые описаны в подсистеме метаданных, каждый раз, когда меняется модель проблемной области.

Способности коммуникации интеллектуальных информационных систем являются характеристикой методики взаимообмена конечного пользователя с системой.

Не логикой единой…

Управление проектами.Рис. 15. Понятийная модель плана проектаРис. 16. Визуализация плана-графикаГенерация документов.Рис. 17. Грамматика языка текстовой репрезентацииРис. 18. Шаблон документаРис. 19. Текстовый документДругие формы репрезентации.

• графики и диаграммы (графическое представление данных линейными отрезками или геометрическими фигурами);
• инфографика (графическое представление графов, карт, рисунков, формул и т.п.);
• техническая графика (графическое представление схем, чертежей, аксонометрий);
• динамические модели бизнес-процессов в различных нотациях (графическое представление процессов и их текущих состояний).

Структура экспертной системы

1. База знаний
Знания — это правила, законы, закономерности получены в результате профессиональной деятельности в пределах предметной области.
База знаний — база данных содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области. Другими словами, это набор таких закономерностей, которые устанавливают связи между вводимой и выводимой информацией.

2. Данные
Данные — это совокупность фактов и идей представленных в формализованном виде.
Собственно на данных основываются закономерности для предсказания, прогнозирования. Продвинутые интеллектуальные системы способные учиться на основе этих данных, добавляя новые знания в базу знаний.

3. Модель представления данных
Самая интересная часть экспертной системы.
Модель представления знаний (далее по тексту — МПЗ) — это способ задания знаний для хранения, удобного доступа и взаимодействия с ними, который подходит под задачу интеллектуальной системы.

4. Механизм логического вывода данных(Подсистема вывода)
Механизм логического вывода(далее по тексту — МЛВ) данных выполняет анализ и проделывает работу по получению новых знаний исходя из сопоставления исходных данных из базы данных и правил из базы знаний

Механизм логического вывода в структуре интеллектуальной системы занимает наиболее важное место.
Механизм логического вывода данных концептуально можно представить в виде :
А — функция выбора из базы знаний и из базы данных закономерностей и фактов соответственно
B — функция проверки правил, результатом которой определяется множество фактов из базы данных к которым применимы правила
С — функция, которая определяет порядок применения правил, если в результате правила указаны одинаковые факты
D — функция, которая применяет действие

Экскурс в историю экспертных систем

История экспертных систем берет свое начало в 1965 году. Брюс Бучанан и Эдвард Фейгенбаум начали работу над созданием информационной системы для определения структуры химических соединений.

Результатом работы была система под названием Dendral. В основе системы формировалась последовательность правил подобных к «IF – THEN». Информационная система не перестала развиваться и получила множество наследников, таких как ONCOIN – информационная система для диагностики раковых заболеваний, MYCIN – информационная система для диагностики легочных инфекционных заболеваний.

Следующим этапом стали 70-е годы. Период не выделялся особыми разработками. Было создано множество разных прототипов системы Dendral. Примером служит система PROSPECTOR, областью деятельности которой являлась геологические ископаемые и их разведка.
В 80-ых годах появляются профессия – инженер по знаниям. Экспертные системы набирают популярность и выходят на новый этап эволюции интеллектуальных систем. Появились новые медицинские системы INTERNIS, CASNE.

С 90-ых годов развитие интеллектуальных систем приобретает новые и новые методы и особенности. Нововведением становится парадигма проектирования эффективных и перспективных систем. Гибкость, четкость решения поставленных задач дало новое название – мультиагентных систем. Агент – фоновый процесс который действует в целях пользователя. Каждый агент имеет свою цель, «разум» и отвечает за свою область деятельности. Все агенты в совокупности образуют некий интеллект. Агенты вступают в конкуренцию, настраивают отношения, кооперируются, все как у людей.

В 21 век, интеллектуальной системой уже не удивишь никого. Множество фирм внедряет экспертные системы в области своей деятельности.

Быстродействующая система OMEGAMON разрабатывается c 2004 года с IBM, цель которой отслеживание состояния корпоративной информационной сети. Служит для моментального принятия решений в критических или неблагоприятных ситуациях.

G2 – экспертная система от фирмы Gensym, направленная на работу с динамическими объектами. Особенность этой системы состоит в том, что в нее внедрили распараллеливание процессов мышления, что делает ее быстрее и эффективней.

Сущность понятия «представление знаний»

Вопрос представления знаний возникает в разных научных направлениях, в частности в когнитологии (область деятельности по анализу знаний), в информационных системах и при изучении искусственного интеллекта. В когнитологической сфере этот вопрос связывается с тем, как человек сохраняет и перерабатывает информацию. В области информатики он связан с выбором отображения отдельных и общих познаний, данных и фактического материала с целью накопления и анализа информации с помощью компьютерного оборудования. Основной проблемой искусственного интеллекта является умение сохранить познания в таком формате, чтобы программные приложения имели возможность осмысленно перерабатывать их и стать, таким образом, аналогом интеллекта человека. Термин «представление знаний», как правило, означает методы отображения познаний, которые ориентированы на их обработку в автоматическом режиме передовым компьютерным оборудованием. Частным случаем является представление знаний, которое состоит из реальных объектов и из их описаний или утверждений. Знания, представленные в явном формате, дают возможность компьютерному оборудованию осуществить выводы из хранящихся знаний на основании метода дедукции.

Интеллектуальные информационные системы являются итогом прогресса стандартных информационных систем, сосредоточивших внутри себя самые передовые научные достижения в сфере технологии с высокой степенью автоматизации как действий по анализу информации для выработки управляющих воздействий, так и самих операций по формированию версий управления, которые опираются на найденные данные.

В заключение: сложности и преимущества

• прозрачность – использование предельно общих и естественных методов анализа предметной области, унификация обследования предприятия перед внедрением информационной системы;
• настраиваемость – возможность учета отраслевой специфики предприятий, применимость на предприятиях любого размера и сферы деятельности, быстрота и поэтапность внедрения;
• адаптируемость – возможность формирования понятийных подмоделей для конкретных пользователей и их групп, использование единого унифицированного интерфейса пользователя, широкие возможности по настройке прав доступа к понятийной модели или ее части;
• гибкость – быстрое реагирование на изменения в предметной области, простая актуализация понятийной модели в соответствии с изменяющимися внешними условиями, легкая модифицируемость информационной системы;
• открытость – небольшое число унифицированных и устойчивых межслойных интерфейсов, способность взаимодействовать с другими информационными системами;
• масштабируемость – возможность создания и использования сложных и многоаспектных понятийных моделей, расширяемость информационной системы путем увеличения числа серверов в каждом слое и динамического распределения нагрузки на серверы нижележащих слоев;
• интегрированность – легкий перенос данных из других информационных систем на основе языка понятийной модели, репрезентация знаний с помощью сторонних программных средств.

• проектные риски, связанные с созданием информационной системы;
• технологические риски, связанные с потерей или искажением данных в процессе актуализации модели;
• эксплуатационные риски, связанные с поддержанием информационной системы в работоспособном состоянии и обеспечением независимости от поставщика;
• риски сопровождения, связанные с изменчивостью предметной области.