Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия. Евгений Шуремов

Чтение книги онлайн.

      В настоящее время ИИС применяются для решения следующих общих классов задач.

      Интерпретация данных. Выявление интересующих пользователя закономерностей в больших массивах данных.

      Диагностика. Выявление аномалий (отклонений от нормы) в живых и неживых системах.

      Мониторинг. Интерпретация данных в реальном масштабе времени и оперативное оповещение пользователей о выходе за допустимые пределы отслеживаемых параметров функционирования наблюдаемой системы. Основные проблемы мониторинга состоят в «пропуске» критической ситуации или срабатывании «ложной тревоги».

      Проектирование. Подготовка спецификаций для создания «объектов» с желаемыми свойствами.

      Прогнозирование. Предсказание будущего состояния исследуемой системы на основании анализа имеющихся данных о её прошлых и текущих состояниях.

      Планирование. Формирование планов развития управляемой системы в желаемом направлении.

      Обучение. Последовательный процесс предоставления знаний, автоматически корректируемый при выявлении ошибок учеников при их усвоении.

      Управление. Корректировка порядка функционирования системы в направлении достижения поставленных целей.

      Поддержка принятия решений. Обеспечение лиц, принимающих решения, необходимой для их выработки информацией и рекомендациями.

      Для реализации перечисленных задач ИИС должна включать следующие взаимосвязанные компоненты.

      1. Механизм обеспечения взаимодействия с пользователем.

      2. Хранилище данных и средств их обработки.

      3. Хранилище знаний о предметной области и средства обработки знаний.

      4. Механизм решения плохо формализованных задач.

      Механизм обеспечения взаимодействия с пользователем в ИИС в общем случае существенно сложнее, чем пользовательские интерфейсы традиционных ИС, поскольку он должен включать средства интерпретации плохо формализованных запросов на предоставление необходимых знаний и/или решения плохо формализованных задач. При этом желательно, чтобы пользователь мог формировать запросы на естественном языке или с помощью его не слишком ограниченного подмножества.

      Хранилище знаний о предметной области и средства обработки знаний – компонент полностью отсутствующий в традиционных ИС. Для хранения в компьютерной системе знания должны быть каким-то образом формализованы и структурированы. Кроме того, должны быть предусмотрены средства выборки знаний на основе неформализованных запросов, что является весьма сложной задачей, не имеющей такого же универсального решения как, например, язык SQL в реляционных СУБД. Способы построения баз знаний рассматриваются в отдельной главе данного СКАЧАТЬ