Интеллектуальные системы

Реферат

«Интеллектуальные системы»

Компьютерные системы окружают нас повсюду и являются важнейшим компонентом в функционировании бизнеса, правительственных и военных ор-ганизаций, учреждений здравоохранения, программ обучения и т.д. Эффектив-ность компьютерных систем зависит от возможностей доступа, обработки и анализа информации. Для полного сотрудничества с пользователем компью-терные системы должны иметь зачатки интеллекта, чтобы квалифицированно сохранять и обрабатывать большие объемы информации, используя аналоги ес-тественных средств коммуникации.

Искусственный интеллект (интеллектуальная система) — это концепция, по-зволяющая компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разум-но. Область применения: доказательства теорем, игры, распознавание образов, принятие решений, адаптивное программирование, сочинение машинной музы-ки, обработка данных на естественном языке, обучающиеся сети (нейросети), вербальные концептуальные системы обучения и т.д.

Аналитические технологии — это методики, которые на основе определенных моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров. Другим примером аналитической технологии можно назвать алгоритм обработки информации че-ловеческим мозгом. Для применения алгоритма необходимо, чтобы данная за-дача целиком описывалась определенной детерминированной моделью. В та-ком случае алгоритм дает точный ответ. Но на практике часто встречаются за-дачи, связанные с наблюдением случайных величин — например, задача прогно-зирования курса акций. Для подобных задач применяется принципиально дру-гой, вероятностный подход. Параметры вероятностных моделей — это распреде-ления случайных величин, их средние значения, дисперсии и т.д. Как правило, эти параметры заранее неизвестны, а для их оценки используются статистиче-ские методы, применяемые к выборкам зафиксированных значений.

В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических систем но-вого 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 сис-тем и людей, принимающих участие во взаимодействии;
  •  связь с пользователями с помощью понимания естественного языка, ри-сунков, изображений и знаков;
  •  знания, основанные на здравом смысле;
  •  координирование принятия решений, планирования и действия;
  •  обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.

Компьютерные технологии для интеллектуальных вычислений переживают свой расцвет. Сейчас происходит стремительный рост числа программных про-дуктов, использующих новые технологии, а также типов задач, где их примене-ние дает значительный экономический эффект.

Элементы автоматической обработки и анализа данных, которые называют Data Mining (добыча знаний) становятся неотъемлемой частью концепции элек-тронных хранилищ данных и организации интеллектуальных вычислений.

Хотя инструментарий интеллектуального анализа и освобождает пользова-теля от возможных сложностей в применении статистических методов, он все-таки требует от него понимания работы и алгоритмов, на которых он базирует-ся. Кроме этого, технология нахождения нового знания в базы данных не может дать ответа на не заданные вопросы. Она не заменяет аналитиков или менедже-ров, а дает им современный, мощный инструмент для улучшения выполняемой работы.

Современные технологии интеллектуального анализа перерабатывают ин-формацию с целью автоматического поиска шаблонов, характерных для каких-нибудь фрагментов неоднородных многомерных данных. Тяжесть формулиро-вания гипотез и выявления необычных шаблонов переведена с человека на компьютер.

Ключом к успешному применению методов интеллектуальных вычислений служит не просто выбор алгоритма, а мастерство человека, создающего модель и возможности программы, моделирующей процесс. Существуют две стороны успеха. Во-первых — четкое и ясное формулирования задачи, подлежащей ре-шению. Во-вторых — использование правильных данных и методов. После вы-бора данных из всех доступных источников (или получения данных из внешних источников) необходимо их преобразовать или сгруппировать в определенном порядке. Чем больше аналитик может «играть» с данными, строить модели, оценивать результаты, тем лучше может быть результат. Работа с данными ста-новится эффективней, при интеграции следующих компонентов: визуализации, графического инструментария, средств формирования запросов, оперативной аналитической обработки, позволяющей понять данные и интерпретировать ре-зультаты.

Выделяют следующие алгоритмы интеллектуальных вычислений:

  •  нейронные сети;
  •  деревья решений;
  •  системы размышлений на основе аналогичных случаев;
  •  алгоритмы определения ассоциаций и последовательностей;
  •  нечеткая логика;
  •  генетические алгоритмы;
  •  эволюционное программирование;
  •  визуализация данных;

 комбинация

По мнению специалистов, в недалекой перспективе интеллектуальные сис-темы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Их техно-логия, получив коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально — взаимодейст-вующих модулей.

Коммерческий рынок продуктов искусственного интеллекта в мире в 1993 году оценивался примерно в 0,9 млрд. долларов.

Использование экспертных систем и нейронных сетей приносит значитель-ный экономический эффект. Так, например: American Express сократила свои потери на 27 млн. долларов в год благодаря экспертной системе, определяющей целесообразность выдачи или отказа в кредите той или иной фирме; DEC еже-годно экономит 70 млн. долларов в год благодаря системе XCON/XSEL, кото-рая по заказу покупателя составляет конфигурацию вычислительной системы VAX — её использование сократило число ошибок от 30% до 1%.

Одним из основных направлений в этой области являются экспертные сис-темы реального времени.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[Электронный ресурс]//URL: https://urveda.ru/referat/intellektualnyie-tehnologii/

1. Курс лекций «Организация интеллектуальных вычислений», режим дос-тупа: .

2. Курс лекций «Системы искусственного интеллекта», режим доступа: .

Интеллектуальные системы 1

Другие рефераты