Система эвристического анализа и искусственного интеллекта

Система интеллектуального информационного поиска Stocona Search
В системе Internet накоплен огромный объем информации по различным предметным областям и темам. В этой информации содержатся и постоянно обновляются всеобъемлющие сведения и знания. Однако доступ к ним со стороны многомиллионной пользовательской аудитории затруднен. Это обусловлено недостаточной эффективностью современных поисковых систем.
Технология информационного поиска, обеспечивает реализацию в реальном масштабе времени эффективных процедур комплексного морфологического, синтаксического и семантического анализа и логического вывода на больших объемах текстовой информации. При этом становится возможным решение сложнейшей задачи - непосредственного извлечения информации и знаний из текстовых документов, а также создаются условия для синтеза интеллектуальных систем с линейной зависимостью времени логических и информационно-поисковых процедур от объема обрабатываемой информации.

Комплексная защита компьютерных систем
от несанкционированного доступа
Для эффективного функционирования информационных систем - глобальных (Internet), корпоративных или ведомственных - необходима их комплексная защита от различного рода информационных воздействий. Одним из наиболее слабо защищенных процессов является обработка информации в компьютере, когда программы выполняются, а данные обрабатываются в явном виде с использованием исходных кодов команд и данных. Именно в процессе обработки программы и данные оказываются наиболее подверженными воздействию "хакеров", программных закладок и вирусов.
Средства защиты информации от несанкционированного доступа (НСД) к компьютерным системам развиваются путем совершенствования типового набора функций защиты: аутентификации пользователей, разграничения доступа к информации, обеспечения ее целостности, криптографического шифрования данных при передаче и хранении, применения электронной цифровой подписи. Использование криптографических методов с гарантированной стойкостью обеспечивает защиту информации в процессах ее передачи и хранения. Проблема же защиты информации в процессе ее обработки в указанных изделиях не имеет решения ни на методическом, ни на технологическом уровнях. Это обусловлено тем, что данные средства ориентированны на традиционную технологию, когда программы выполняются, а данные обрабатываются с использованием исходных кодов команд и данных.
Технология применения стохастических кодов для представления и обработки символьной информации позволяет не только защитить алгоритм выполнения программы, но и обеспечить целостность закрытых данных при реализации информационно-логических процедур.

3. Экспертные системы

Экспертная система — это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.
Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Другими словами, система (техническая или социальная), требующая принятия решения, может получить его непосредственно от программы или через промежуточное звено — человека, который общается с программой. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, и в этом случае программа может "оправдать" свое существование, повышая эффективность его работы. Альтернативный вариант — человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого качества. Вообще говоря, правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.
Технология экспертных систем является одним из направлений новой области исследования, которая получила наименование искусственного интеллекта (Artificial Intelligence — AI). Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества — органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике. Перечень типовых задач, решаемых экспертными системами, включает:
• извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);
• диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);
• структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);
• выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);
• планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).
Хотя известны и "обычные" программы, специализирующиеся на определенных задачах из представленного перечня (или аналогичных им в смежных областях), в следующей главе мы покажем, в чем состоит существенная разница между "обычным" подходом и прелагаемым в сфере искусственного интеллекта и почему экспертные системы можно выделить в отдельный, достаточно хорошо различимый класс программ. Четкого формального определения экспертной системы, которое всех бы удовлетворило, не существует — приведенное выше тоже довольно расплывчато. Но тем не менее существует довольно много важных признаков, присущих в той или иной степени всем экспертным системам.
Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков. Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования или компьютерной анимации. Нельзя, конечно, сказать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста в этой предметной области (эксперта), но важно, что основное внимание все-таки уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом, -т.е. выполнению некоторой части задач так же (или даже лучше), как это делает эксперт.
Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.
При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния (rule of thumb), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.
Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта. Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют "игрушечными" проблемами), а целью выполнения такой программы является "повышение уровня интуиции" или отработка методики. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.
Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы искусственного интеллекта могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях, поскольку, в конце концов, — это инструмент исследования, а не программный продукт.
Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято "не с потолка". В отличие от этого, исследовательские программы "общаются" только со своим создателем, который и так (скорее всего) знает, на чем основывается ее результат. Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной.
Заключение

Экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека (или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных для этой области. Этим экспертные системы отличаются от прочих, "традиционных" систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим. Процесс создания экспертной с

1 2 3

скачать работу

Отправка СМС бесплатно