Информационные системы искусственного интеллекта — это одни из новейших аналитических технологий, основанных на определённых моделях, алгоритмах, математических теоремах, позволяющих по набору исходных данных выполнить оценку значений неизвестных параметров и характеристик.
Введение
Мировая экономическая система становится всё более глобальной и интернациональной. Динамика бизнеса непрерывно возрастает, конкурентная борьба и борьба за ресурсные запасы всё чаще ведут к ситуации, когда при дефиците времени следует принять единственно правильное практическое решение. Чтобы это осуществить, руководитель должен в короткие сроки при наличии многих неопределённостей выполнить анализ ситуации, определить версии решений, выполнить оценку рисков и принять на себя всю полноту ответственности за выработанные и реализованные решения. Осуществить все эти действия с применением лишь «ручных» методов очень непросто, и поэтому риски выработки неверных решений очень значительны. По этой причине получили развитие формализованные методики выработки решений при наличии неопределённостей, которые могут быть описаны средствами нечёткой логики, а также стали разрабатываться специальные информационные системы.
Информационные системы искусственного интеллекта
Между чёткой и нечёткой логикой имеются существенные различия. При чёткой логике ожидаемые последствия должны в любом случае однозначно следовать заявленному посылу, в случае задания чётких правил осуществления условий. К примеру, «если А, то В», или «если А и В, то С».
В нечёткой логике пределы действия условий или заданы не чётко, или вовсе не заданы. Например, «если А, то во временном интервале от Т1 до Т2,В возможно будет значительно превышать С, но может быть и практически равным С». Всё определяется начальными и текущими условиями, которые способны оперативно меняться даже в пределах указанного временного интервала.
Алгоритмы, анализирующие данные ситуации, рассматривают обычно разные сценарии вероятного развития событий и оценивают риски всех вариантов. То есть, информационные системы в таком варианте, кроме типовых действий по сбору, хранению и трансляции информационных данных должны иметь компоненты, которые выполняют обработку и информационный анализ в многовариантном формате. Так как развитие ситуации в бизнесе, как правило, определяется целым набором параметров, и модель, которая описывает эти ситуации, почти всегда нелинейная, то и фактические проблемы часто могут быть сведены к задачам многофакторной оценки и оптимизации в нелинейном формате.
Искусственным интеллектом является набор теоретических методик и реальных вычислительных модулей, предназначенных для воссоздания разумных рассуждений и операций, которые имеют целью достигнуть ожидаемый или новый итоговый результат.
На сегодняшний день в сфере исследования искусственного интеллекта сформировались следующие основные направления:
- Символьное или семиотическое направление. То есть, реализация моделей процессов человеческого мышления высокого уровня, которое основано на применении знаний и отображении знаковых систем.
- Нейросетевое или нейрокибернетическое направление. То есть, построение моделей отдельных мозговых структур низкого уровня (нейронов) и формирование алгоритмических основ их деятельности.
Следовательно, научные аспекты проблемы искусственного интеллекта направлены на исследование принципов его функционирования и возможности формирования обобщённых алгоритмов его работы.
Прикладным аспектом искусственного интеллекта является разрешениепри помощи компьютера различных проблем, которые не имеют чёткого решения на основе алгоритмов, или задач, имеющих много вариантов, типа «А что, если…», то есть задач, имеющих нечёткие цели и нечёткую логику. Но вместе с тем применяются методы разрешения подобных задач, присущие человеку, то есть имитация ситуации решения подобной задачи человеком. В пятидесятые годы прошлого века были опубликованы работыН. Винера и ряда других специалистов, которые исследовали процессы разрешения разных проблемных задач. Итогом явились алгоритмы компьютерной программы «Логик-теоретик», которая предназначалась для доказательства теорем в исчислении высказываний, а также программа «Общий решатель задач». Данные работы стали началом первого этапа исследований в сфере искусственного интеллекта, который был сопряжён с формированием алгоритмов и программ, предназначенных для разрешения задач на базе использования различных эвристических методик.
Эвристические методики разрешения задачи, в отличие от алгоритмических методик, которые позволяют формально верифицировать правильность, определяются как присущие мышлению человека в общем смысле, и характеризуются появлением интуитивных предположений о направлениях разрешения задачи. То есть, обобщённой задачей применения искусственного интеллекта считается формирование компьютерной интеллектуальной системы, обладающей степенью эффективности разрешения неформальных проблем, которая сравнима с уровнем человека или даже выше. На рисунке ниже изображена структурная организация подобной системы.
Рисунок 1. Структурная организация системы. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Сфера использования методик искусственного интеллекта охватывает следующие направления:
- Осуществление доказательств неформальных теорем и разрешение задач, имеющих нечёткую логику.
- Направление теории игр, а именно, анализ игровых ситуаций и исследование возможностей синтезирования решений.
- Сфера распознавания образов, а именно, символов, текстовых фрагментов, изображений и так далее.
- Направление адаптивного программирования.
- Направление имитации творческой работы, то есть создание литературных произведений, написание стихов и музыкальных произведений.
- Направление обработки и трансформации информационных данных на естественных языках.
