Интеллектуальные информационные технологии

ИТ имеют дело с информацией в виде фактов, данных, документов. Интеллектуальные ИТ преобразуют информа­цию в знания. Знания - вид информации, хранимой в базах знаний и отражающей зна­ние человека-специалиста (эксперта) в определенной предметной области; множество всех текущих ситуаций в предметной области и способы перехода от одного описания объекта к другому. Для знаний характерна внутренняя интерпретируемость (толкова­ние), структурируемость, связность и активность. Говоря образно:

знания = факты + убеждения + правила.

Знания связаны с человеческим фактором, так как в его определение входит «убе­ждение», что присуще только человеческому интеллекту. Поэтому информационные технологии, связанные с обработкой знаний или использующие алгоритмы, аналогичные принципам деятельности человеческого мозга, стали называть интеллектуальными.

Одновременно с появлением первой ЭВМ начали проводить работы по созданию искусственного интеллекта. Искусственный интеллект из области фантастики стал превращаться в научные ис­следования после появления в сороковых годах прошлого века книги Норберта Винера «Кибернетика, или управление и связь в животном и в машине». Термин «Кибернетика» обозначает науку об общих закономерностях процессов управления и передачи информа­ции в машинах, живых организмах и обществе. Сегодня этот термин используется редко. Его заменяют многочисленные практические направления исследований: искусственный интеллект, информационное моделирование, аналитические технологии, интеллектуаль­ные информационные системы, теория управления, распознавание образов, экспертные системы и системы поддержки принятия решений, нейронные сети, робототехника и др.

Искусственный интеллект - свойство автоматических и автоматизированных систем выполнять отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и при­нимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального ана­лиза внешних условий. Создание искусственного интеллекта связано с моделированием нервной высшей деятельности.

Выделяют два основных подхода к его исследованию и моделированию - имитационный и прагматический.

Имитационный подход ставит своей целью имитировать и результаты работы мозга и принципы его действия, т.е. понять, как именно работает мозг.

Прагматический подход не интересуется тем, как работает мозг. Он ставит цель найти методы, позволяющие машине решать сложные интеллектуальные задачи, какие умеет решать только человек.

В действительности оба метода дополняют друг друга. Имитационный подход по­рождает основные идеи, а прагматический доводит их до стадии практически полезных разработок.

В имитационном подходе обучение строится следующим образом. Накапливается статистическая информация о комбинации входных сигналов (образов). В тот момент, когда система «понимает», что некая комбинация входных сигналов не случайна, она обучается (запоминает) распознавать эту комбинацию как образ. Распознавание комби­нации образов обучает систему формировать образы более высокого порядка.

Такой подход позволил создавать системы управления, способные находить способ управления в соответствии с меняющимися окружающими условиями и даже корректиро­вать этот способ, т.е. создавать само развивающиеся самообучающиеся системы. Цель такой системы - улучшение своего, а не нашего состояния. Поэтому, ставя цель построить модель природного мозга, мы лукавим, так как на самом деле хотим построить идеального испол­нителя наших задач и воли, т.е. искусственного раба, а не искусственный интеллект.

На этих же принципах «чего изволите?» строятся экспертные системы, лингвисти­ческие процессоры, промышленные роботы.

Интеллектуальные ИТ строятся с использованием тех­нологий гипертекста, мультимедиа, когнитивной графики совместно с методами имита­ционного и информационного моделирования, лингвистических процессоров, семанти­ческих и нейронных сетей и др. Они используются для:

· создания экспертных систем;

· нахождения решений в сфере управления всех уровней;

· решения задач аналитического характера на основе структуризации текста для создания аналитических докладов, записок;

· прогнозирования природных, экологических катастроф, техногенных аварий;

· нахождения решений в социальной и политической сферах с повышенной напряженно­стью и т.д.