Baze de date sisteme de management și sisteme expert
2.4. Baze de date sisteme de management și sisteme expert
2.4.10. Expert și sisteme de învățare
Sistemele expert sunt una dintre principalele aplicații ale inteligenței artificiale. Inteligența artificială este una din secțiunile de informatică, care se ocupă de sarcini de modelare hardware și software a acelor tipuri de activități umane considerate intelectuale.
Rezultatele cercetărilor asupra inteligenței artificiale utilizate în sistemele inteligente, care sunt capabili să rezolve probleme creative, care aparține unui anumit domeniu, dintre care cunoștințele sunt stocate în sistemul de memorie (cunoștințe de bază). sistem de inteligență artificială cu scopul de a rezolva o clasă mare de probleme, care includ așa-numita problemă semi-structurate sau nestructurate (slab formalizate și nici sarcina formală).
Sistemele informatice utilizate pentru a rezolva sarcinile parțial structurate sunt împărțite în două tipuri:
- Crearea rapoartelor de management (efectuarea procesării datelor: căutare, sortare, filtrare). Decizia este luată pe baza informațiilor conținute în aceste rapoarte.
- Dezvoltarea de posibile alternative la soluție. Decizia este redusă la alegerea uneia dintre alternativele propuse.
Sistemele informatice care dezvoltă soluții alternative pot fi model sau expert:
- Sistemele informaționale model oferă modelele utilizatorilor (matematice, statistice, financiare etc.) care ajută la asigurarea dezvoltării și evaluării alternativelor la soluție.
- Sistemele informatice de specialitate oferă dezvoltarea și evaluarea alternativelor posibile de către utilizator prin crearea de sisteme bazate pe cunoaștere obținute de la experți experți.
Sistemele de experți sunt programe pentru calculatoare care acumulează cunoștințe de experți - experți în domenii specifice, care sunt concepute pentru a obține soluții acceptabile în procesul de procesare a informațiilor. Sistemele expert transformă experiența experților în orice domeniu specific de cunoștințe într-o formă de reguli euristice și sunt destinate consultațiilor specialiștilor mai puțin calificați.
Se știe că cunoașterea există în două forme: experiența colectivă, experiența personală. Dacă subiectul este reprezentat de o experiență colectivă (de exemplu, matematică superioară), atunci această arie nu necesită sisteme expert. Dacă în domeniul de activitate majoritatea cunoștințelor reprezintă experiența personală a specialiștilor de nivel înalt și această cunoaștere este slab structurată, atunci o astfel de regiune are nevoie de sisteme expert. Sistemele moderne de experți au găsit o aplicare largă în toate sferele economiei.
Baza de cunoștințe este nucleul sistemului expert. Trecerea de la date la cunoaștere este o consecință a dezvoltării sistemelor informatice. Baza de date este utilizată pentru a stoca date, iar bazele de cunoștințe sunt folosite pentru a stoca cunoștințele. În baza de date, de regulă, seturile mari de date sunt stocate cu un cost relativ mic, iar bazele de cunoștințe stochează mici dimensiuni, dar cu o gamă de informații scumpe.
Baza de cunoștințe este un set de cunoștințe descrise utilizând forma selectată a prezentării. Completarea bazei de cunoștințe este una dintre cele mai dificile sarcini, care implică alegerea cunoștințelor prin formalizarea și interpretarea lor.
Sistemul expert constă în:
- Baza de cunoștințe (în memoria de lucru și baza de reguli), pentru stocarea faptelor prime și intermediare în memoria de lucru (numit, de asemenea, baza de date) și modele de depozitare și reguli pentru a manipula modele în baza de reguli;
- rezolvarea sarcinilor (interpret), care prevede implementarea unei secvențe de reguli pentru rezolvarea unei probleme specifice bazate pe fapte și reguli stocate în baze de date și baze de cunoștințe;
- explicațiile subsistemului, permit utilizatorului să obțină răspunsuri la întrebarea: "De ce a luat decizia acest sistem?";
- un subsistem de achiziție de cunoștințe destinat să adauge noi norme la baza de cunoștințe, precum și să modifice normele existente;
- interfața utilizator, un set de programe care implementează dialogul utilizatorului cu sistemul în stadiul de introducere a informațiilor și obțin rezultate.
Sistemele de experți diferă de sistemele tradiționale de procesare a datelor prin aceea că folosesc de obicei o metodă de reprezentare simbolică, o ieșire simbolică și o căutare euristică a soluțiilor. Pentru a rezolva sarcinile slab formalizate sau informale, rețelele neuronale sau neurocomputerele sunt mai promițătoare.
Baza neurocomputere cuprind rețele neuronale - ierarhice conexiuni paralele organizate elemente adaptive - neuroni care asigură interacțiunea cu lumea reală obiecte, precum și a sistemului nervos biologic.
Succesuri majore în utilizarea rețelelor neuronale s-au realizat atunci când s-au creat sisteme expert de auto-învățare. Rețeaua este configurată, adică trenul, trece prin toate soluțiile cunoscute și obținerea răspunsurilor necesare la ieșire. Setarea constă în selectarea parametrilor neuronului. Utilizați frecvent un program specializat de formare, care este implicat în formarea în rețea. După antrenament, sistemul este gata de utilizare.
În cazul în care sistemul expert stabilesc în prealabil cunoștințele creatorilor într-o anumită formă, rețeaua neuronală nu este cunoscut chiar promotori, cum ar fi cunoașterea structurii sale formate în procesul de învățare și de auto-învățare, adică rețeaua este o "cutie neagră".
Neurocomputerele, ca sisteme de inteligență artificială, sunt foarte promițătoare și pot fi îmbunătățite infinit în dezvoltarea lor.
În prezent, sistemele de inteligență artificială, sub forma unor sisteme expert și rețele neuronale, sunt utilizate pe scară largă în rezolvarea problemelor financiare și economice.
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: