Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow Информационные системы и технологии на предприятиях

Квазиалгоритмы

Обобщением понятия алгоритма является квазиалгоритм. В отличие от алгоритма инструкции квазиалгоритма могут быть не совсем четкими, поэтому результат квазиалгоритма не может быть гарантировано.

Иногда алгоритм решения задачи вообще отсутствует. В этом случае его могут заменить предложенные пользователем метазнання в виде набора эвристик, которые позволяют найти приемлемое (хотя, возможно, не оптимальное) решение для определенной подмножества входных данных. Этот путь ближайший к тому способа принятия решений, который обычно применяет человек при отсутствии четких знаний и опыта решения подобных задач для выполнения любых действий, приводящих к изменению ситуации.

Интеллектуальность работы ИС оценивается по аналогии с оценкой деятельности человека в сложных ситуациях, способностью анализировать пространственно-временные и причинно-следственные связи, создавать и использовать для этого соответствующие алгоритмы.

Академик В.М. Глушков формализовал такие важные свойства систем искусственного интеллекта, как адаптация, самоорганизация и самосовершенствование. Интеллектуальность ИС непосредственно связана со степенью структурированности информации и методов ее обработки, со способностью системы к выбору целей, составление планов и целенаправленного их осуществления.

Есть разные типы процессов относительно решения - за известного и неизвестного планов решения. В соответствии с этим управленческие системы делятся на два класса: системы, не имеющие средств генерации планов решения, и системы, формируют планы решения. Системы, включающие средства формирования планов решения, называются системами планирования решения.

Включение в состав информационных систем средств планирования решений принципиально меняет организацию процессов решения, распределение функций между человеком и ЭВМ, открывает возможности автоматизации творческих процессов в различных сферах человеческой деятельности.

Основной, а часто и единственной информацией о проблеме, которая используется для формирования плана решения, постановка задачи. Методы формирования планов решения включают анализ цели задачи, выделение подцелей, выбор действий, обеспечивающих достижение цели или подцели. В результате появляются взаимосвязанные последовательности подцелей и действий. Процесс целое-возложение (генерация подцелей) при решении задачи неразрывно связан с процессом выбора действий. План решения может включать такие структурные единицы, как модели действий (план действий), подцели (план целей) и подзадачи.

Все интеллектуальные задачи можно разделить на два класса: познания и преобразования. В задачах познания целью является определение характеристик объектов, ситуаций, процессов. Процессы решения задач познания традиционно являются процессами исследования, анализа, проверки, поиска. В задачах преобразования цель заключается в создании новых объектов, ситуаций, процессов. Процессы решения задач преобразования, как правило, являются процессами синтеза, проектирования, конструирования. В практической деятельности элементы познания и преобразования тесно взаимосвязаны и взаимопереплетенные.

Основными типами действий, выполняемых при решении интеллектуальных задач, являются: преобразование связей объектов; создание новых объектов; подбор объекта, удовлетворяющего заданным требованиям; вычисление значений параметров; поиск данных, удовлетворяющих определенным условиям; вывод; поиск заданных элементов в модели объекта; формирование понятия.

Современные ИС имеют разный уровень интелектуальности, что определяет их способность к автономной работе: интеллектуальные ИС могут функционировать автономно, а интеллектуализированные требуют определенных усилий пользователя для решения проблемы.

Интеллектуальные автоматизированные информационные системы состоят из следующих компонентов:

o решателя (машина вывода);

o информационной среды;

o интеллектуального интерфейса.

Информационная среда состоит из базы фактов и базы знаний. Интеллектуальный интерфейс обеспечивает диалог с пользователем, демонстрацию результатов работы системы и обучение работе с ней.

От уровня интеллектуальности ИС зависит то, на сколько шагов система способна прогнозировать свое поведение и реакцию среды на свои действия (например, гроссмейстер может оценить последствия своих решений на много ходов вперед, как начинающий шахматист - лишь на несколько ходов). На уровень интеллектуальности системы влияют как способность учиться, так и самообучаться, то есть использовать знания в новых, неизвестных ситуациях.

Понятие интеллектуализации ИС включает такие аспекты, как повышение "грамотности" ИС, наличие метазнаний о О и расширения способов получения новых знаний. Уровень интеллектуальности ИС отражает, насколько быстро достигают поставленной цели.

Новые знания формируются путем применения имеющихся знаний - информации о процессах решения, логическое выведение, закономерности, в результате чего генерируется новая информация.

Интеллектуализация ИС - это процесс повышения уровня интеллекта ИС. Предлагаем такое определение.

Пусть есть два ИС - А и В, способны находить решения ЯА(<И) и Яв(в) соответственно в задачах и с определенной предметной области 2).

Система В полученная в результате интеллектуализации А, В = /п*(А), если:

o система В всегда получает решение в задачах, в которых его находит и система А ЗЯЛ (си) => ЗЯп(си)

o есть задачи, в которых А не находит решения, а В находит. Можно выбрать за критерий оценки уровня интеллектуальности

ИС функцию И(А) = г(Т, X, £,, С, Р, К), где Т - тип атомарных элементов; X - количество атомарных элементов; Ь - количество связей между ними; С - количество команд в нормализованном алгоритме; Г - соотношение количества успешных экспериментов с количеством проведенных; К - класс задач и такой, что всегда выполняется условие (1) - при интеллектуализации определенной ИС уровень ее интеллектуальности должно увеличиваться, что использует систему параметров оценки ИС, которые пользователь системы

способен сам определить количественно с точки зрения своих индивидуальных предпочтений и целей:

Сложность структуры данных, которые способна обрабатывать ИС, характеризующие тип атомарных элементов Т, их количество Х и количество связей между ними Ь. Сложность методов преобразования данных характеризует количество команд в нормализованном алгоритме С.

Вероятность того, что действия ИС приведут к декларируемой им цели, оценивается как соотношение количества успешных экспериментов с количеством проведенных1.

 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Региональная экономика
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее