 |
Тема 1. Перспективные исследования и разработки интеллектуальных
систем
Компьютерные системы окружают нас повсюду и являются важнейшим
компонентом в функционировании бизнеса, правительственных и военных
организаций, учреждениях здравоохранения и являются частью многих
образовательных программ обучения. Компьютерные системы помогают
человечеству справляться с непредвиденными возможностями окружающей
среды.
Эффективность компьютерных систем зависит от возможностей доступа,
обработки и анализа информации. Анализ и передача данных с помощью
компьютера предоставляют большое количество информации. Для полного
сотрудничества с пользователем, компьютерные системы должны иметь
зачатки интеллекта, чтобы квалифицированно сохранять и обрабатывать
большие объемы информации, используя аналоги естественных средств
коммуникации.
Исследования разработчиков новых интеллектуальних систем направлены
на разработку методов соединения человеческого интеллекта и компьютерных
систем. В последнее время стремительно развиваются и используются
аналитические технологии.
Аналитические технологии - это методики, которые на основе определенных
моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным
данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров.
Простейшим примером аналитической технологии является теорема Піфагора,
которая позволяет определить длину гипотенузы имея известные длины
катетов по известной формуле с2=а2+b2.
Другим примером аналитической технологии можно назвать алгоритм
обработки информации человеческим мозгом. Даже мозг ребенка может
решать задачи, неподвластные современным компьютерам, например,
распознавание знакомых лиц в гурьбе или эффективное управление несколькими
десятками мышц при игре в футбол. Уникальностью мозга являются способности
к решению новых задач - игре в шахматы, вождению автомобиля и т.д.
Но при этом, мозг плохо приспособлен к обработке больших объемов
числовой информации - человек не может перемножить два многозначных
числа, не используя калькулятора или алгоритма вычисления в столбик.
Реальные задачи с числами, намного сложнее, чем умножение и человеку
для решения таких задач необходимы дополнительные методики и инструменты.
Аналитические технологии нужны в первую очередь
людям, принимающим важные решения - руководителям, аналитикам, экспертам,
консультантам. Доход компании в большей степени определяется качеством
этих решений - точностью прогнозов, оптимальностью избранных стратегий.
И от качества этих решений зависит доход компании. С помощью аналитических
технологий можно решать проблемы прогнозирования (курсов валют,
цен на сырье, спроса, дохода компании, уровня безработицы, числа
страховых случаев) и оптимизации (расписаний, маршрутов, плана закупок,
плана инвестиций, стратегии развития).
Для реальных задач бизнеса и производства не существует четких
алгоритмов решения и руководители и эксперты решают такие задачи
только на основе личного опыта. Часто классические методики оказываются
малоэффективными для многих практических задач, поскольку невозможно
точно описать реальность с помощью небольшого числа параметров модели,
или расчет модели занимает слишком много времени и вычислительных
ресурсов. Аналитические технологии позволяют создавать модели, существенным
образом повышающие эффективность решений.
Традиционные технологии
Детерминированные технологии
Аналитические технологии типа теоремы Пифагора используются человеком
уже много столетий. За это время было создано огромное количество
формул, теорем и алгоритмов для решения классических задач - определения
объемов, решения систем линейных уравнений, поиска корней многочленов.
Разработаны сложные и эффективные методы для решения задач оптимального
управления, решения дифференциальных уравнений и т.д. Все эти методы
действуют по одной и той же схеме.
Для применения алгоритма необходимо, чтобы данная задача целиком
описывалась определенной детерминированной моделью (некоторым набором
известных функций и параметров). В таком случае алгоритм дает точный
ответ. Например, для применения теоремы Пифагора нужно проверить,
что треугольник - прямоугольный.
Вероятностные технологии
На практике часто встречаются задачи, связанные с наблюдением случайных
величин - например, задача прогнозирования курса акций. Для подобных
задач нельзя строить детерминированные модели, поэтому применяется
принципиально другой, вероятностный подход.
Параметры вероятностных моделей - это распределения случайных величин,
их средние значения, дисперсии и т.д. Как правило, эти параметры
заранее неизвестны, а для их оценки используются статистические
методы, применяемые к выборкам зафиксированных значений (исторических
данных).
Такого рода методы предполагают, что известна некоторая вероятностная
модель задачи. Например, в задачи прогнозирования курса можно предположить,
что завтрашний курс акций зависит только от курса за последние 2
дни (авторегрессионная модель). Если это верно, то наблюдение курса
на протяжении нескольких месяцев позволяют довольно точно оценить
коэффициенты этой зависимости и прогнозировать курс в будущем.
Новые технологии
В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических систем
нового типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта,
имитирующие естественные процессы, например, деятельность нейронов
мозга или процесс естественного отбора.
При разработке аналитических технологий учитывается их способность:
- понимания задачи, общего процесса и знания возможностей других
систем и людей, принимающих участие во взаимодействии;
- связь с пользователями с помощью понимания естественного языка,
рисунков, изображений, и знаков;
- знания, основанные на здравом смысле;
- координирование принятия решений, планирования и действия;
- обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.
Понимание этих возможностей в людях и воплощение их при разработке
программ является центральным в созданиях новейших аналитических
технологий, способных приобретать и использовать знания.
От возрастания мощностей для проведения информационного анализа,
принятия решения, гибкого проектирования и производства зависит
национальная конкурентоспособность. При добавлении интеллекта к
компьютерным системам устраняются многие ограничения в решении реальных
задач.
|
