Интеллектуальная информационная система тесно связана с понятием искусственного интеллекта, однако среди ученых до сих пор нет трактовки данного понятия.
Искусственный интеллект – модель рациональной мыслительной составляющей психики
Искусственный интеллект – область исследований, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддающимися формализации и автоматизации.
Искусственный интеллект - научная дисциплина, задачей которой явл.разработка математических описаний функций человеческого интеллекта, с целью аппаратной программной и технической реализации этих описаний средствами вычислительной техники.
Существует огромное множество интеллектуальных систем, например, самоорганизующиеся системы, системы эвристического поиска( к ним относятся робототехнические системы, системы распознавания), игровые системы; системы основанные на знаниях(экспертные системы, пакеты прикладных программ)
Наиболее широкое распространение получили системы искусственного интеллекта, основанных на знаниях. Под знанием данных систем понимается информация о предметной области, представленная определенным способом и используемая в процессе логического вывода. По своему содержанию эта информация явл некоторым набором суждений и умозаключений, описывающих состояние и механизм функционирования выбранной как правило весьма ограниченной предметной области. Указанные суждения и умозаключения высказываются экспертом в этой области, либо формулируется в анализе литературы по данному предметному направлению. Форма представления знаний имеет отличия от формы представления данных.
Данные – факты и идеи, представленные в формализованном виде, позволяющие лишь передавать, хранить или обрабатывать эти факты. В отличии от данных знания предполагают сосредоточение не только фактов и идей, в указанном выше смысле, но и дополнительных данных, которые описывают первичные данные с точки зрения след.составляющих : того, что представляют собой эти данные, какие м/у ними имеются связи, какие действия с ними и каким образом могут выполняться.
В системах, основанных на знаниях предполагается что исходные знания способны в соответствии с запросами пользователей в системе порождать новые знания. Процедура порождения новых знаний наз.логическим выводом.
Методы представления знаний
Для того, чтобы манипулировать всевозможными знаниями, необходимо осуществить их моделирование. При проектировании модели представления знаний должны выполняться 2 требования: однородность представления и простота понимания. Методы:
1) Представление знаний тройкой: объект, атрибут, значений. Этот метод используется для представления фактических знаний в простейших системах. (объект-студент, атрибут – успеваемость, значение-отличник).
2) Продукционная модель или модель правил. Данная модель предусматривает разработку системы правил вида: ЕСЛИ А1 и А2…..и Аn, то В1 или В2 или… или Вm. А и В- некоторые высказывания. Если левая часть – истина, то и высказывания в правой части также истина. Данная модель явл.наиболее проработанной и распространенной. Полнота базы знаний или базы правил определяет возможности системы по удовлетворению системы пользователей. Логический вывод в таких моделях основан на построении цепочек заключений, образуемых в результате последовательного просмотра левых и правых частей соответствующих правил. Вплоть до получения окончательного заключения.
Правила:
1.если в стране происходит падение курса нац.валюты, то материальное положение население ухудшается;
2. если объемы производства в стране падают, то курс нац.валюты снижается
3.если материальное положение население ухудшающих, то уровень смертности в стране возрастает
Факт правило 2 правило 1 заключение1(3пункт)-промежуточный вывод
Правило 3 заключение 2 (окончательное)
В современных системах может храниться несколько тысяч подобных правил. Однако, при большом числе правил возникает проблема связанная с трудностью обеспечения, непротиворечивости правил и их большом числе, что требует создание специальных правил, так называемых мето-правил для разрешения возникающих в ходе логического вывода противоречий.
3) Модель сигматической сети – направленный граф с поименованными вершинами и дугами. Причем вершины или узлы обозначают конкретные объекты, а дуги – отношения м/у ними. Сигматическую сеть можно построить для любой предметной области и для разных объектов и отношений. Например: «Студент Иванов добросовестно изучает план счетов перед сдачей экзамена по бух.учету»
Иванов кто ? студент что делает изучает
Что? Как? Когда?
Перед сдачей
План счетов добросовестно
4) Предикатная модель. Например : Р(к1,к2, … кn) Р- выражение наз.предметной переменной -логическая форма или значение предикат, м/б 0 или1. Предикат Р задает отношение м/у элементами (к1,к2, …кn) и обозначает что высказывание находятся м/у собой в отношении Р.
А -предметная область-множество различных чисел. Предикат Р(а) задает высказывание, что а- положительное число. Тогда предикат Р (а)=1 (истина), если а>0, предикат =0, если а ≤0
Из подобного рода элементарных высказываний с помощью логических связок образует более сложные высказывания. В аппарат исчисления предикатов также могут входить функции и специальные числа кванторы общности и существования.
+ =
27.01.12
1.Методы представления задач формулирование задач так, чтобы ее легче можно было решить
2.Методы поиска или вывода ответа- заключаются в стремлении создать достаточно хитроумные способы управления ходом решения задачи, обеспечивающий приемлемый расход машинных ресурсов
Эти группы не принесли успехов.
Только в конце 70 был сделан принципиальный вывод. Эффективность программ при решении интеллектуальных задач в большей степени зависит от знаний, которыми обладает не только от используемых
Чтобы сделать систему интеллектуальной, ее надо снабдить множеством качественных знаний о некоторой предметной области. Это и послужило основой для концепции развития системы искусственного интеллекта, т.е. создание
Такие программы в дальнейшем стали называть экспертными системами. Огромный интерес к экспертным системам обусловлен 3 мя основными обстоятельствами:
1) Экспертные системы ориентированы на решение определенного круга задач в раннее не формализированных областях, которые считались малодоступными для ЭВМ
2) Экспертные системы предназначены для решения задач в диалоговом режиме со специалистами. В данном случае экспертная система выступает как инструмент подкрепления знаний специалистов и усиление его способностей к логическому выводу
3) Специалист, использующий экспертную систему для решения своих задач может достигать, а иногда превосходить возможности экспертов в данной области, что позволяет повысить квалификацию рядовых специалистов за счет аккумуляции знаний в экспертной системе.
Экспертные системы получили название:
1) Информацию для них поставляют эксперты в данной области
2) Экспертная система выдает решения аналогичные тем, которые формулируют эксперты
Эксперт- человек, который за годы обучения и практики научился чрезвычайно эффективно решать задачи, относящиеся к конкретной предметной области.
Экспертная система – программная система, выполняющая действия аналогичные тем, который выполняет эксперт в некоторой прикладной экспертной области, делая определенные заключения в ходе выдачи советов и консультаций.
Структура экспертной системы (перепечатать из блокнота)
Обозначения:
СОЗ- система, основанная на знаниях;
ЛП – лингвистический процессор;
РП (БД) – рабочая память (база данных)
БЗн- база знаний
МЛВ – механизм логического вывода
КПЗн – компонент приобретения знаний
Коб – компонент объяснений
СОЗ – представляет собой программную систему, состоящую из 3 –х основных элементов:
БЗн, МЛВ, РП (БД)
БЗн – часть экспертной системы, Предназначенная для генерации и поддержания динамической модели знаний о предметной области. В качестве модели знаний могут выступать продукционные модели и сетевые модели знаний.
МЛВ – часть экспертной системы, реализующая анализ, поступающий в экспертную систему и имеющейся в ней информации и формирование на ее основе новых заключений в ответ на запрос к системе.
РП (БД) – часть экспертной системы, предназначенная для информационного обеспечения механизма логического вывода, прежде всего в части хранения и обработки поступивших новых фактов и промежуточных результатов логического вывода
ЛП – предназначен для обеспечения комфортного интерфейса м/у конечным пользователем и экспертной системы. В нем реализуются процедуры морфологического, синтаксического и семантического контроля поступивших в систему запросов и приведение к виду понятного ЭВМ. При выдачи обратной информации осуществляется обратная операция. Заключения переводятся с машинного языка на естественный, понятный конечному пользователю.
Компонент приобретения знаний предназначен для обеспечения работы инженера знаний по поддержанию моделей знаний в состоянии, адекватном реальной предметной области.
Компонент объяснений – его наличие, обеспечивающий по запросу пользователя выдачу информации о ходе и исходе логического вывода, принципиально отличает экспертную систему от всех других видов информационных систем, т.к. в большинстве случаев пользователю не достаточно сообщить лишь конечное заключение экспертной системы, который должен или может использовать в своей профессиональной деятельности. Гораздо большее доверие вызывают понятный вывод, подтвержденный промежуточными расчетами. Эту задачу и выполняет компонент объяснений.
Этапы разработки экспертных систем
Разработка экспертных систем включает несколько этапов:
1. Идентификация (как охарактеризовать важные аспекты знаний) в результате ответа формируются требования к информацион. системе
2. Концептуация (какие понятия необходимы для решения) в результате ответа выделяются понятия информ.системы.
3. Формализация (как формально представить знания?) создается структура знаний
4. Реализация (какие правила воплощают знания?)
5. Тестирование системы (как подтвердить правила?)
Перепроектирование и уточнение- необязательны, нужны тогда когда Эксп.сист. не дает адекватных результатов
Разработка ЭС явл.комплексным трудом, в котором принимают участие различн.специалисты
Центральное место в схеме взаимодействий
Именно он организует все важнейшие работы и осуществляет их координацию. Он работает с предметными экспертами, генерирует, тестирует, уточняет и пополняет базу знаний.
Взаимодействие создателей эксп.системы.(схема в тетр)
Существует ряд подходов, когда же разработка ЭС явл.рациональной. Подход Вотермена.
Разработка ЭС возможна
Существуют подлинные эксперты в данной области, эксперты способные описать свои методы к решению задачи. Эксперты единодушны в своих решениях или по крайней мере их мнения хорошо согласованы. Задача понятна и не слишком трудна.
Разработка ЭС оправдана, если выполняются хотя бы 1 из следующих условий. Получение решения задачи высокорентабельно. Человеческий опыт по различным причинам оттачивается. Число экспертов в рассматриваемой экспертной области мало, опыт решения задачи востребован. Опыт задач можно применять во враждебных человеку условиях.
Разработка ЭС разумна если совместно выполняются следующие условия: задача требует эвристических решений, задача требует оперирования символами. Задача не слишком проста. Задача представляет практический интерес. Задача имеет размерность, допускающую реализацию.
10.02.12
Основными целями защиты информации явл.- предотвращение утечки, хищения, подделки и искажения информации; обеспечение безопасности личности общества, государства; предотвращение несанкционированного ознакомления, копирования, уничтожения, блокирования информации в информационных системах. Сохранение тайны в документированной информации. Сохранение правового режима использования массивов использования, обработки информации, обеспечения полноты, целостности, достоверности информации в системах обработки; возможность сохранения управления процессом обработки и использования информации.
Основными задачами защиты информации явл. обеспечение доступности информации, т.е. возможность за приемлемое время получить требуемую информационную услугу, обеспечение защищенности информации от несанкционированного ознакомления, обеспечение целостности информации, актуальность и непротиворечивость информации, ее защищенность от ..;обеспечение юр.значимости информации. Проблемы информ.безопасности решаются как правило созданием специализированных систем защиты информации, которые должны обеспечивать безопасность информационной системы от несанкционированного доступа к информации и ресурсам, несанкционированных и непреднамеренных вредоносных воздействий.
Система защиты информации должна выполнять след.функции:
1) Регистрация и учет пользователей, носителей информации, информационных массивов;
2) Обеспечение целостности системности и прикладного программного обеспечения и обрабатываемой информации
3) Защита коммерческой тайны, в т.ч. с использованием средств криптозащиты.
4) Создание защищенного электронного документооборота с использованием средств криптопреобразования и электронной цифровой подписи
5) Централизованное управление системы защиты информации, реализованное на рабочем месте администратора информационной безопасности.
6) Защищенный удаленный доступ мобильных пользователей на основе использования технологии виртуальных частных сетей
7) Управление доступом
8) Обеспечение эффективной антивирусной защиты.
С организацией информацион. безопасности в информац. системе должна строится на:
-организация защиты на физическом уровне, должна уменьшить возможность доступа несанкционированных лиц, а также снизить влияние техногенных источников.
-защита на технологическом уровне направлена на уменьшение возможных проявлений угроз безопасности информации, связанных с использованием некачественного программного продукта и технических средств обработки информации, а также некорректных действий разработчиков программного обеспечения, система защиты на этом уровне д/б автономной, но обеспечивать реализацию единой политики безопасности и строится на основе использования совокупности защитных функций, встроенных систем защиты информационной системы и системы управления базами данных.
На локальном уровне организуется разделение информационных ресурсов информационной системы на сегменты по степени конденфициальности, территориальному, а также обособленному….
…
Дополнительно могут использоваться технологии виртуальных сетей и при графической защиты, и при передачи данных по открытым каналам.
