Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия - страница 9
Прежде всего, ИИС нужны как средство поддержки решения плохо формализуемых задач, не имеющих заранее известного способа решения. Однако они могут применяться и для задач, решение которых ранее осуществлялось, но нужно напомнить пользователю о порядке решения такой же или очень похожей задачи. В этом случае ИИС должна «предъявить» пользователю нужные сведения, извлекая их из имеющегося у неё хранилища знаний (базы знаний). Отсюда следует, что ИИС должна уметь каким-то образом накапливать знания и предъявлять их пользователю, интерпретируя его запрос о помощи в решении возникшей проблемы.
В настоящее время ИИС применяются для решения следующих общих классов задач.
Интерпретация данных. Выявление интересующих пользователя закономерностей в больших массивах данных.
Диагностика. Выявление аномалий (отклонений от нормы) в живых и неживых системах.
Мониторинг. Интерпретация данных в реальном масштабе времени и оперативное оповещение пользователей о выходе за допустимые пределы отслеживаемых параметров функционирования наблюдаемой системы. Основные проблемы мониторинга состоят в «пропуске» критической ситуации или срабатывании «ложной тревоги».
Проектирование. Подготовка спецификаций для создания «объектов» с желаемыми свойствами.
Прогнозирование. Предсказание будущего состояния исследуемой системы на основании анализа имеющихся данных о её прошлых и текущих состояниях.
Планирование. Формирование планов развития управляемой системы в желаемом направлении.
Обучение. Последовательный процесс предоставления знаний, автоматически корректируемый при выявлении ошибок учеников при их усвоении.
Управление. Корректировка порядка функционирования системы в направлении достижения поставленных целей.
Поддержка принятия решений. Обеспечение лиц, принимающих решения, необходимой для их выработки информацией и рекомендациями.
Для реализации перечисленных задач ИИС должна включать следующие взаимосвязанные компоненты.
1. Механизм обеспечения взаимодействия с пользователем.
2. Хранилище данных и средств их обработки.
3. Хранилище знаний о предметной области и средства обработки знаний.
4. Механизм решения плохо формализованных задач.
Механизм обеспечения взаимодействия с пользователем в ИИС в общем случае существенно сложнее, чем пользовательские интерфейсы традиционных ИС, поскольку он должен включать средства интерпретации плохо формализованных запросов на предоставление необходимых знаний и/или решения плохо формализованных задач. При этом желательно, чтобы пользователь мог формировать запросы на естественном языке или с помощью его не слишком ограниченного подмножества.
Хранилище знаний о предметной области и средства обработки знаний – компонент полностью отсутствующий в традиционных ИС. Для хранения в компьютерной системе знания должны быть каким-то образом формализованы и структурированы. Кроме того, должны быть предусмотрены средства выборки знаний на основе неформализованных запросов, что является весьма сложной задачей, не имеющей такого же универсального решения как, например, язык SQL в реляционных СУБД. Способы построения баз знаний рассматриваются в отдельной главе данного издания.
Ещё более сложным является механизм решения плохо формализованных задач. В самой приблизительной интерпретации он должен содержать комплекс средств интерпретации поставленной пользователем задачи, поиск знаний, необходимых для её решения, а также правила поиска решения на основе уже имеющихся знаний о предметной области.