Системы с интеллектуальным интерфейсом

Классификационные признаки систем искусственного интеллекта

 

Интеллектуальная информационная система (ИИС) основа­на на концепции использования базы знаний для генерации ал­горитмов решения прикладных задач различных классов в зави­симости от конкретных информационных потребностей пользо­вателей.

На рисунке 1.1 приведена класси­фикация ИИС, признаками которой являются следующие интел­лектуальные функции:

• коммуникативные способности – способ взаимодействия конечного пользователя с системой;

• решение сложных плохо формализуемых задач, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределенностью и динамичностью исходных данных и знаний;

• способность к самообучению – умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач;

• адаптивность – способность системы к развитию в соответ­ствии с объективными изменениями области знаний.

 

 

Рисунок 1.1 – Классификация интеллектуальных информационных систем.

 

Каждому из перечисленных признаков условно соответствует свой класс ИИС. Различные системы могут обладать одним или несколькими признаками интеллектуальности с различной сте­пенью проявления.

 

 

Применение ИИ для усиления коммуникативных способностей информационных систем привело к появлению систем с интеллектуальным интерфейсом, среди которых можно выделить следующие типы.

Интеллектуальные базы данных. Позволяют в отличие от традиционных БД обеспечивать выборку необходимой информации, не присутствующей в явном виде, а выводимой из совокупности хранимых данных.

Естественно-языковой интерфейс. Применяется для доступа к интеллектуальным базам данных, контекстного поиска документальной текстовой информации, голосового ввода команд в системах управления, машинного перевода с иностранных языков. Для реализации ЕЯ-интерфейса необходимо решить проблемы морфологического, синтаксического и семантического анализа, а также задачу синтеза высказываний на естественном языке. При морфологическом анализе осуществляются распознавание и проверка правильности написания слов. Синтаксический контроль предполагает разложение входных сообщений на отдельные компоненты, проверку соответствия грамматическим правилам языка и, при необходимости и возможности, устранение ошибок. Семантический анализ обеспечивает установление смысла сообщения. Синтез высказываний – задача, обратная анализу – заключается в преобразовании информации в представление на естественном языке.

Гипертекстовые системы. Используются для реализации поиска по ключевым словам в базах данных с текстовой информацией. В интеллектуальных гипертекстовых системах, механизм поиска сначала работает с базой знаний ключевых слов, а затем – с самим текстом. Аналогичным образом проводится поиск мультимедийной информации, включающей, кроме текста, графическую информацию, аудио- и видеообразы.

Системы контекстной помощи. Относятся к классу систем распространения знаний. Такие системы являются, как правило, приложениями к документации. Системы контекстной помощи – частный случай гипертекстовых и ЕЯ-систем. В них пользователь описывает проблему, а система конкретизирует ее и выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций.

Системы когнитивной графики. Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменениями параметров моделируемых или наблюдаемых процессов. Когнитивная графика позволяет в наглядном виде представить множество параметров, характеризующих изучаемое явление, освобождает пользователя от анализа тривиальных ситуаций, способствует быстрому освоению программных средств и повышению конкурентоспособности разрабатываемых ИИС. Применение когнитивной графики актуально в системах мониторинга и оперативного управления, в обучающих и тренажерных системах и оперативных системах принятия решений, работающих в режиме реального времени.