Інформаційні системи в аграрному менеджменті (1999)

Вважається, що інформаційні системи зі штучним інтелектом є кібернетичні системи, але вони тільки частка кібернетики, оскільки кібернетика, за Вінером, — наука про управління і зв’язок у живому організмі і машині. Проблеми ж створення штучного інтелекту пов’язуються з комп’ютерними системами з «інтелектуальною» поведінкою.

Хоч поки що немає чіткого визначення самого поняття інтелекту, але частіше під ним розуміють здатність правильно реагувати на нову ситуацію, тим більше, коли йдеться про штучний інтелект (ШІ). Системами з штучним інтелектом можна назвати системи обчислювальних і логічних машин, що виконують властиві людині інтелектуальні дії, пов’язані зі сприйманням та обробкою знань, міркуванням і відповідним спілкуванням (гра в шахи, створення музики і віршів, проектування складних систем і т.п.). Для відповіді на запитання, які машини можна назвати «думаючими», Тьюрінг запропонував досліднику спілкуватися через посередника з невидимими йому людиною чи машиною. Інтелектуальною можна вважати ту машину, яку дослідник в процесі такого спілкування не відрізнить від людини. Проте в наш час інтелектуальними також називають людино-машинні системи, які ефективно використовують знання людини та аналітичні можливості машини (то насамперед експертні системи).

Як наголошує академік Г.С.Поспєлов, роботи зі створення ШІ ідуть у двох напрямках. Перший — біонічний напрямок із спробою змоделювати діяльність мозку в надії відтворити на ЕОМ штучний розум. Другий — прагматичний напрямок прикладного характеру, який дозволяє засобами ЕОМ відтворити процеси, що в людини є результатом її розумової діяльності.

Дослідження щодо ШІ ведуться в напрямку моделювання на ЕОМ окремих функцій творчих процесів (ігрові задачі, синтез програм, музика і т.п.); зовнішньої інтелектуалізації ЕОМ поліпшенням діалогового інтерфейсу; внутрішньої інтелектуалізації ЕОМ з використанням нової архітектури на принципах ШІ; створення інтелектуальних робототехнічних пристроїв з можливістю аналізу ситуацій і автономного вироблення рішень.

В даний час системи ШІ поділяють на інтелектуальні інформаційно-пошукові системи (ІІПС), інтелектуальні пакети прикладних програм (ІППП), розрахунково-логічні системи (РЛС), експертні системи (ЕС).

Інтелектуальні інформаційно-пошукові системи забезпечують в процесі діалогу взаємодію кінцевих користувачів-непрограмістів з базами даних і знань професійними мовами користувачів, близьких до природних; основними складовими ІІПС є системи спілкування, база знань і база даних; ІІПС називають також природномовними системами спілкування, чи ПМ-системами, що є системами типу «питання-відповідь» і системами перекладу.

Інтелектуальні пакети прикладних програм, серед яких у країнах СНД найбільш відомий пакет МАВР (для проектування технічних об’єктів), автоматизують побудову математичнх моделей, використовують фрейми для побудови бази знань на предметному рівні.

Розрахунково-логічні системи дозволяють кінцевим користувачам вирішувати свої задачі на ЕОМ в діалоговому режимі з використанням складних математичних методів і відповідних прикладних програм, забезпечують розподілене мультисистемне рішення задач на системі ЕОМ, що відрізняється від відомої обробки даних в мережах ЕОМ як моносистемах, і дозволяють ефективно здійснювати планування, проектування, наукові дослідження і т.ін.

Досягти виконання головних задач, наприклад, планування можливо на основі використання ЕОМ в єдиній системі комунікаційних стосунків планових працівників, використанні реалізованих на ЕОМ оптимізаційних моделей планування та прийняття рішень, що забезпечується розрахунково-логічними системами штучного інтелекту і програмно-цільовим підходом до планування. Такий підхід полягає у визначенні мети соціального розвитку, виконанні плануючим органом на основі міжгалузевого балансу виробничої і невиробничої сфери після докладної розробки планів та виявлення розходжень повторних коригуючих багаторівневих перерахунків.

В розрахунково-логічних системах зі штучним інтелектом забезпечується прямий доступ плановиків на звичній їм мові до ЕОМ і використання необхідних складних математичних моделей та планування в натуральних показниках. Завдяки внутрішньомашинному (а в разі мереж — міжмашинному) обміну даними між різними структурними одиницями (в тому числі на рівні об’єднань і підприємств) є можливість створювати єдиний комплексний план з узгодженими розділами з випуску продукції, матерільно-технічного постачання, виробничих потужностей і т.ін. Певний досвід складання таких планів уже набутий із застосуванням, наприклад, системи ГРАНІТ для планування розвитку галузі, типової системи планування ТИСПЛАН і ін.

Групою київських розробників створена універсальна інтелектуальна моделююча система для прогнозування розвитку економіки «Victoria», про яку президент Російської асоціації штучного інтелекту академік Д.А.Поспєлов сказав, що вона за своїм задумом та виконанням є інтелектуальною комп’ютерною системою і знаходиться на рівні світових розробок в області інтелектуальних систем такого типу. Вона дозволяє одержати економію в капіталовкладеннях, в ресурсах, за рахунок зменшення нанесення шкоди навколишньому середовищу в мільярди доларів. Цей програмний продукт базується на широкому використанні експертних систем.

Експертні системи — це комп’ютерні системи, в яких знання можуть бути представлені у вигляді опису знань фахівців, а використовувати складні математичні моделі обтяжливо чи зовсім неможливо. Вони мають інтерактивний характер, оскільки беруть участь у діалозі з користувачем, але від них не вимагається набувати досвіду шляхом прямого контакту з навколишнім світом. Знання засвоює експерт і потім ділиться ними з машиною.

Системи ШІ орієнтуються на знання, а тому подальший їх розвиток залежить від вирішення головних проблем:

 подання знань;

 комп’ютерної лінгвістики, вирішення якої забезпечує процес природномовного спілкування з ЕОМ і автоматичного перекладу з іноземних мов;

 комп’ютерної логіки, що має важливе значення для розвитку експертних систем і моделювання людських міркувань.

Під знаннями розуміють інформацію, що потенційно необхідна суспільству чи індивідууму, а діяльність з добування, формалізації, зберігання і видачі нових знань називається інженерією знань.

З появою систем ШІ появилось нове поняття «база знань», яке від бази даних відрізняється:

 внутрішньою інтерпретованістю,

 структуроємністю,

 пов’язаністю,

 активністю.

На даний час виділяють чотири основні види моделей і відповідно мов подання знань: моделі (мови) семантичних мереж, системи фреймів, логічні моделі (мови) і продукційні системи.

В семантичній мережі вершинам відповідають поняття (процеси, об’єкти, події), а дугам — відношення на множині понять, через що мову семантичних мереж називають ще реляційною.

Фреймові моделі (мови) пов’язуються з уявленням про предмет, ситуацію, об’єкт як обрамлений характеристиками і властивостями (frame — рамка), розміщуваними в так званих слотах фрейма.

Під фреймом переважно розуміють структуру виду:

f[<v1,g1>,<v2,g2>,...,<vі,gі>],

де f — ім’я фрейма; пара <vі,gі> — і-й слот з v-м іменем і g-м значенням.

Логічні моделі знань — як основа людських міркувань та висновків з описом відповідними логічними численнями типу висловлювань і предикатів, силогістики Арістотеля та інших.

Логічні числення можуть бути подані як формальні системи у вигляді кортежа

М=<T,P,A,F>,

де М — множина логічних висловлювань;

Т — множина базових елементів (наприклад, букви алфавіту);

Р — множина синтаксичних правил, на основі яких із Т формуються правильно побудовані формули;

А — множина правильно побудованих формул, елементи яких називаються аксіомами;

F — правила виводу, які з множини А дозволяють одержати нові правильно побудовані формули-теореми.

Прикладами формальної логічної системи М є обчислення висловлювань і предикатів. Наприклад, логічне висловлювання «Петренко А.І. є фермер» відображається у вигляді предиката

є (Петренко А.І., фермер).

Продукційні системи (моделі) пов’язані з можливістю опису пар: ситуація  дія, посилання  висновок, причина  наслідок і т.п. У найпростішому випадку продукція є логічна операція, з допомогою якої з двох висловлювань утворюється умовне висловлювання «якщо..., то...». База правил складається із фраз типу:

ЯКЩО ВИТРАТИ підвищились

І УРОЖАЙНІСТЬ знизилась,

ТО СОБІВАРТІСТЬ ПРОДУКЦІЇ підвищилась.