Название: Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта
Автор: Олег Варламов
Издательство: Автор
Жанр: Компьютеры: прочее
isbn: 9785256016500
isbn:
Глобальные познающе-диагностические системы (ГПДС) должны решать задачу мониторинга и прогнозирования сложной предметной области. Обобщенная схема таких систем показана на рисунке 1.
Рисунок 1 – Схема познающе-диагностических систем реального времени
Отметим, что основой работы глобальных познающе-диагностические систем является информация – глобальная же модель предметной области, включающая и все данные, и все правила, и все отношения и т.д. В терминологии миваров это и есть эволюционная база данных и правил. Именно на ее основе можно по кратким фрагментам получаемых сообщений делать обоснованные выводы и прогнозы. Эти краткие сообщения представляют собой лишь горные вершины или вершины айсбергов, за которыми скрываются огромные описания, хранящиеся в базах данных.
Для решения задачи мониторинга и прогнозирования сложной предметной области (ПО) необходимо создать автоматизированную систему информационного моделирования и прогнозирования. Прежде всего, необходимо создать информационную модель предметной области и решить задачи сбора требуемых данных, обработки информации и прогнозирования развития объекта наблюдения. Эта классическая задача имеет большое множество возможных решений, зависящих от особенностей предметной области, имеющихся ресурсов, заданных требований по достоверности, своевременности, надежности, точности прогнозирования и т.п. В любом случае, необходимо выделение и создание трех подсистем:
· сбора данных;
· накопления и обработки информации;
· прогнозирования и имитационного моделирования.
Создание информационной модели сложной предметной области является творческой задачей с применением информационных технологий баз данных, экспертных систем, систем поддержки принятия решений, интеллектуальных систем и др. Успех решения задачи зависит от концептуального моделирования предметной области (выделяют концептуальный, логический и физический уровни моделирования ПО). Отметим, что анализ разработки существующих аналогов показывает необходимость изначального применения эволюционных (развивающихся, обучаемых) систем. В настоящее время существуют современные и перспективные методы моделирования самых сложных предметных областей в предельно жестких ограничениях и внешних условиях. К таким информационным технологиям относится отечественная технология создания самоорганизующихся программно-аппаратных комплексов оперативной диагностики (СПАКОД) на основе эволюционного многомерного информационного пространства универсального представления данных и правил [72, 46-126, 303, 354-355, 503-504].
При решении задач моделирования и прогнозирования сложных предметных областей невозможно изначально определить требуемые ресурсы и возможные проблемы. Такая задача относится к классу познавательных задач и не имеет однозначных, тем более, СКАЧАТЬ