Всего на сайте:
183 тыс. 477 статей

Главная | Информатика

Структура интеллектуальной системы.  Просмотрен 37

Глава 8. Архитектура интеллектуальных систем.

Структура интеллектуальной системы.

Говоря об архитектуре систем ИИ, прежде всего понимают организацию структуры, в рамках которой происходило бы при­менение знаний и решение проблем в конкретной предметной об­ласти. Выбор соответствующей структуры, свойства и функции компонентов систем ИИ, в особенности производственных, опре­деляется и направляется формулируемыми принципами инжене­рии знаний. На формирование этих принципов в значительной степени оказывают влияние как специфика предметной области, так и характер задач и функций, решение которых возлагается на интеллектуальные системы. Обобщение структуры интеллектуальной системы рассмотрено для предметной области производства. Как отмечалось выше в производственных предприятиях достаточно полно представлены многие задачи экономической деятельности.

Как уже отмечалось, успешное решение проблемы интеграции систем и задач автоматизированного управления производством на различных уровнях связано также с их интеллектуализацией, т. е. организацией функционирования на базе технологии инжене­рии знаний. Основными функциональными и организационными частями автоматизированного производства являются проектиро­вание, планирование, организация производства и диспетчериза­ция, управление технологическими процессами, диагностирование, роботизация технологических участков в составе гибких производ­ственных систем.

В зависимости от характера выполняемых функций и области действий эксперты выполняют несколько характерных задач, ко­торые являются типичными. Их анализ послужит ориентиром при рассмотрении архитектуры производственных систем, осно­ванных на знаниях. Эти задачи следующие: интерпретация, плани­рование, управление, проектирование, прогнозирование, диспетчирование и мониторинг, диагностика. А главное — эксперт спосо­бен обновлять свои знания (т.

е. обучаться), объяснять действия, обосновывать решения, прогнозировать развитие ситуаций, актив­но взаимодействовать с внешней средой и воспринимать информа­цию различного характера, получать решения на основе имею­щихся знаний, хранить в памяти необходимую информацию и фактографические данные.

Таким образом, чтобы создать систему, работающую со зна­ниями и способную в какой-то мере заменить эксперта или по­мочь ему в принятии решений при управлении производством, не­обходимо стремиться заложить в архитектуру нашей системы возможности по реализации названных функций.

На рис.8.3 представлена обобщенная структура и компоненты интеллектуальной системы, а также ее окружение. Безусловно, наряду с компонен­тами, обязательными для любой системы, основанной на знани­ях, имеются такие, наличие которых определяется конкретными задачами, для решения которых создается эта система. Следова­тельно, характер задач может существенно повлиять на выбор архитектуры системы.

Рис.8.1. Структура интеллектуальных систем.

Производственная система ИИ организует и направляет свое функционирование в соответствии с воплощенными в нее архи­тектурными проектными принципами. Для каждой управляющей схемы могут потребоваться своя база знаний и соответствующий механизм вывода, который работает со знаниями. Обычно интеллектуальные системы взаимодействуют с конечными пользователями, экспертом, инже­нером знаний, внешними БД, прикладным программным обеспе­чением.

Пользовательский интерфейс обеспечивает связь на ограни­ченном естественном языке, речевой ввод, а также визуальные представления (графику, техническое зрение). В качест­ве пользователя может выступать либо человек-оператор, либо сам производственный процесс в случае закрытых циклических операций. Для некоторых производственных процессов бывают необходимы средства для автоматического получения данных и их обработки, а также обратной связи по управлению. С инженером знаний интеллектуальная система обычно связывается с помощью структурных ре­дакторов, которые позволяют ему получать и модифицировать компоненты базы знаний.

Взаимодействие интеллектуальной системы с прикладным программным обеспече­нием осуществляется при выполнении специальных вычислений, так как часто возникает необходимость использовать в качестве подзадач стандартные операции по обработке данных.

Связь с распределенной БД интегрированной системы управ­ления производством и Интернет используется интеллектуальными системами для получения данных и знаний, рассредоточенных на различных уровнях иерархии уп­равления. Кроме того, организуется взаимодействие с внешними базами данных и Интернет.

В задачах управления производством экспертом обычно ис­пользуются три уровня знания: «умения», соответствующие по­верхностному знанию рефлекторных реакций; правила для случа­ев стандартных рассуждений; глубинные знания для трудных, не­ординарных ситуаций. При проектировании базы знаний интеллект необходимо стремиться принимать в расчет глубинные здания, чтобы создать систему, способную при поддержке решений поль­зователя предлагать (рекомендации, наиболее адекватные возни­кающим ситуациям.

При проектировании интеллектуальных систем и выборе их архитектуры следует разрабатывать не просто независимое программное обеспечение, которое оценивает существующий производственный объект. На­до стремиться к тому, чтобы интеллектуальная система была приближена к различ­ным элементам процесса, выступала в качестве одного из основ­ных звеньев технологической цепочки управления и организации.

Важное значение при создании интеллектуальных систем имеют способы пред­ставления знаний о предметной области и моделирования мысли­тельной деятельности человека, методов рассуждения и поиска при принятии решений.

Разработчик интеллектуальной системы (инженер знаний) длительное время работает совместно со специалистом-экспертомв данной области, который является источником информации для создания базы знаний. В результате нескольких итераций изби­раются схема представления знаний в системе и стратегия логи­ческого вывода.

Помимо проблемы структуризации знаний в базе знаний и ор­ганизации механизмов вывода, рассуждений и поиска важное зна­чение имеют функции объяснения решений и выводов. Как прави­ло, интеллектуальные системы объясняют и подтверждают свои заключения и реко­мендации, тем самым увеличивая к ним доверие со стороны поль­зователей.

Чтобы реализовать и представить объяснение, интеллектуальная система обычно преобразует экспертные эвристические правила в цепочку рассуж­дений, которая показывает, как начальное множество данных и утверждений, а также набор эвристических или иных правил при­водят систему к заключению. Это свойство интеллектуальной системы реализуется пользователем также для периодической оценки качества функ­ционирования системы.

Оценка ситуаций, складывающихся во внешней среде, а так­же необходимость оценки развития событий в результате принятия решения ИС, т. е. определение и прогнозирование наиболее важных свойств процесса или объекта на основе интерпретации имеющихся данных, является важнейшей операцией во многих задачах управления производством. На основании этих оценок и прогнозов принимаются управляющие решения, вырабатываются обоснованные рекомендации. Они являются результатом функцио­нирования компонента интеллектуальной системы, реализующего обоснование реше­ний и прогнозирование.

Структура интеллектуальных систем, представленная на рис.8.1, безусловно не универсальна. Ни одна из существующих интеллектуальных систем не содержит все описанные компоненты. Вместе с тем наличие этих элементов отражает важность реализации различных функций системы, пре­тендующей на интеллектуальность не в абстрактном, а в прик­ладном аспекте. Включение тех или иных компонентов и связей в интеллектуальную систему в значительной степени определяется ее назначением, функциями, предметной областью, формой взаимодействия с про­изводственным процессом. Например, нецелесообразна реализация функций объяснения в системах управления технологически­ми процессами на базе интеллектуальных систем регулирования. В то же время ясно, что такие компоненты интерфейса ПСИИ, как систе­мы технического зрения и речевого ввода информации, преимуще­ственно используются в производственных робототехнических комплексах. Некоторые компоненты могут встречаться в составе практически каждой интеллектуальной системы.

Структура интеллектуальной СПР в значительной мере определяется предметной экономической областью и характером решаемых задач при наличии определенных модулей, реализующих функции, определяющих систему как интеллектуальную.

 

Предыдущая статья:Автоматизация процесса извлечения знаний и формирования модели. Следующая статья:Проектирование базы знаний.
page speed (0.1286 sec, direct)