Смекни!
smekni.com

Застосування в інформаційній діяльності організації або установи експертних систем (стр. 1 из 8)

ЗМІСТ

ВСТУП

Розділ 1. ТЕОРЕТИЧНИЙ АСПЕКТ ПРОБЛЕМИ ДОСЛІДЖЕННЯ

1.1 Аналіз терміносистеми дослідження

1.2 Поняття та сутність інформаційної діяльності

1.3 Сутність та аналіз експертних систем

Розділ 2. ПРАКТИЧНІ АСПЕКТИ ПРОБЛЕМИ ЗАСТОСУВАННЯ В ІНФОРМАЦІЙНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ ОРГАНІЗАЦІЇ АБО УСТАНОВИ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ

2.1. Аналіз інформаційної діяльності організації або установи: сутність, складові

2.2. Можливості застосування в інформаційній діяльності організації або установи експертних систем

ВИСНОВКИ

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ


ВСТУП

Один з актуальних напрямів інформатики — інтелектуалізація інформаційнихтехнологій. Це означає, що користувач, застосовуючи комп'ютерні технології, зможе не тільки одержувати відомості на основі обробки даних, але і використовувати накопичений досвід і знання професіоналів.

Інтелектуальні системи і технології застосовуються для тиражування професійного досвіду і рішення складних наукових, виробничих і економічних задач, наприклад, аналіз інвестицій, планування рекламної кампанії, прогнозування ринку.

Експертні системи — це сфера діяльності, що бурхливо розвивається. По всій країні провідні університети, науково-дослідні центри і комерційні корпорації намагаються на практиці реалізувати переваги, які обіцяють експертні системи.

В нашій країні сучасний стан розробок з області експертних систем можна охарактеризувати як стадію зростаючого інтересу серед економістів, фінансистів, викладачів, інженерів, медиків, психологів, програмістів, лінгвістів. На жаль, цей інтерес має поки достатньо слабе матеріальне підкріплення — явний брак підручників і спеціальної літератури, відсутність символьних процесорів і робочих станцій штучного інтелекту, обмежене фінансування досліджень в цій області.

Тому розповсюджуються "підробки" під експертні системи у вигляді численних діалогових систем і інтерактивних пакетів прикладних програм, які дискредитують в очах користувачів цей надзвичайно перспективний напрям. Процес створення експертної системи вимагає участі висококваліфікованих фахівців в області штучного інтелекту, яких поки випускає невелика кількість вищих учбових закладів країни.

Сучасні експертні системи широко використовуються для тиражування досвіду і знань провідних фахівців практично у всіх сферах економіки. Традиційно знання існують в двох видах — колективний досвід і особистий досвід.

Ця проблема є актуальною, тому що набула висвітлення у працях багатьох зарубіжних та вітчизняних науковців і дослідників. Серед них, Н.В. Макарова, В.Ф. Ситник, В.С. Крисевич, Ж. Лор´єр, Д. Уотермен та багато інших. Такі науковці як Н.В. Макарова, Т.О. Гаврилова приділяли багато уваги розгляданню класифікації експертних систем та їх структурі. Т.О. Таран у своїх працях розглядав термінологічний апарат експертних систем та їх архітектуру. Д. Уотермен у своїй книзі розглядає основні організації, котрі розробляють експертні системи, намагається уявити собі їх можливі застосування в майбутньому і приводить список джерел додаткової інформації. Е.В. Попов в своїй книзі намагається ввести читача в проблематику експертних систем, та розглядає знання які необхіхні для функціонування експертних систем та способи їх представлення.

Об’єктом дослідження є експертні системи.

Предметом дослідження є їх застосування в інформаційній діяльності організації або установи.

Мета дослідження – дослідити застосування в інформаційній діяльності організації або установи експертних систем.

На основі об’єкта, предмета та мети дослідження було сформульовано наступні завдання:

– проаналізувати терміносистему дослідження;

– розглянути поняття та сутність інформаційної діяльності;

– розглянути сутність експертних систем та проаналізувати їх;

– проаналізувати інформаційну діяльність організації або установи, її сутність та складові;

– розглянути можливості застосування в інформаційній діяльності організації або установи експертних систем.

У процесі написання курсової роботи були використані наступні методи:

– На теоретичному рівні: аналіз та синтез, інформаційний, історичний, структурний підходи, дедукція та індукція та інші;

– На емпіричному рівні: огляд літератури.

Робота складається з реферату, вступу, двох розділів, висновків та списку використаних джерел. Основний текст містить сторінок, список використаних джерел налічує найменувань.


Розділ 1. ТЕОРЕТИЧНИЙ АСПЕКТ ПРОБЛЕМИ ДОСЛІДЖЕННЯ

1.1 Аналіз терміносистеми дослідження

Термін інтелект (intelligence) походить від латинського intellectus, що означає розум; розумові здібності людини. Психологи не прийшли до єдиного визначення цього поняття. Звичайно дається визначення інтелекту, поняття визначається через перелік його властивостей.

ШІ в трактуванні Джорджа Ф. Люгера визначається як область комп'ютерної науки, що займається автоматизацією розумної поведінки. І. Річ вважає, що ШІ – це область досліджень, яка направлена на створення комп'ютерів, виконуючих такі функції, які в даний час людина виконує краще. Тут мовиться про функції, пов'язані з умінням сприймати, аналізувати, міркувати, використовувати знання, планувати свої дії і т.і., в яких природний вияв інтелекту. Причому ці функції зараз добре виконуються людиною і погано – комп'ютером. Дж.Ален вважає, що ШІ – це наука про створення машин, які будуть вирішувати задачі, які можуть вирішувати люди. В трактуванні М.Т.Джонса ШІ – це процес створення машин, здатних діяти таким чином, що сприйматимуться людиною як розумні [10, c.7].

Психологи (Нікерсон, Перкінс і Сміт, 1985) перераховують такі особливості інтелекту:

1. Здібність розділяти неідентичні стимули на класи.

2. Здібність до адаптивної зміни поведінки – до навчання.

3. Здібність до дедуктивного мислення.

4. Здібність до індуктивного мислення – до узагальнення. Це означає здатність виходити за межі даної інформації, тобто породжувати нове знання.

5. Здатність розробляти і використовувати концептуальні моделі.

6. Здібність до розуміння. Це означає уміння бачити відносини в задачах і оцінювати їх значення для вирішення задач. Оцінка розуміння – одна з самих невловимих проблем у вивченні інтелекту.

Як робоче визначення приймемо визначення інтелектуальної діяльності, дане В.К.Фіном:

1. Здібність до організації знань по їх істотності і встановленню відношення релевантности між даними, що є, і знаннями.

2. Здатність використовувати логіку в широкому значенні цього терміну.

3. Наявність рефлексії, тобто можливість оцінювати результати своєї діяльності.

4. Навчання новим знанням і корекції раніше придбаних знань.

5. Уміння породжувати гіпотези [10, c.8].

Експертна система — це система, яка включає інформацію про поняття і об'єкти деякої області, інформацію про способи їх поведінки і взаємодії і програми логічного виведення і призначена для імітації роботи людини–експерта в цій області.

За допомогою експертних систем встановлюються діагнози захворювань, відкриваються родовища корисних копалин, визначаються причини збоїв в роботі приладів і механізмів.

В процесі роботи з експертною системою користувач має нагоду поповнювати базу даних і базу знань — «навчати» систему. Таким чином, експертна система в своїй роботі використовує ту базу знань, яка була закладена в неї при розробці і бути поповнений в процесі експлуатації. Це — знання і досвід людей — фахівців в конкретній області. Своїх власних знань, отриманих без допомоги людини, експертна система в процесі роботи не придбає [3, c.121].

Оскільки термінологія в області розробки ЕС постійно модифікується, визначимо основні терміни в рамках даної області.

Інженер знань – людина, яка проектує і створює експертну систему.

Інженер по знаннях — фахівець в області штучного інтелекту, виступаючий в ролі проміжного буфера між експертом і базою знань. Синоніми: когнитолог, інженер–інтерпретатор, аналітик.

Інженерія знань – процес створення експертної системи.

Інструмент – скорочене позначення засобу побудови експертної системи.

Штучний інтелект – розділ інформатики, пов'язаний з розробкою інтелектуальних програм для комп'ютерів.

Кінцевий користувач – людина, яка використовує закінчену експертну систему; людина, для якої розроблена система.

Пошук – продумано організований перегляд простору можливих рішень, гарантуючий ефективне знаходження необхідного рішення.

Користувач – людина, яка використовує експертну систему, наприклад кінцевий користувач, експерт, інженер знань, розробник інструменту або лаборант.

Користувач — фахівець предметної області, для якого призначена система. Звичайно його кваліфікація недостатньо висока, і тому він потребує допомоги і підтримки своєї діяльності з боку ЕС.

Уявлення – процес формулювання або опису проблеми так, щоб її легко вирішити.

Засоби підтримки – програми і апаратура, пов'язана із засобами побудови експертної системи, які допомагають користувачу взаємодіяти з експертною системою. До них відносяться складні налагоджувальні засоби, зручні програми редагування і розвинуті пристрої графічного виведення [2, c.13].

Засіб побудови експертної системи – мова програмування і підтримуючий пакет програм, що використовується при створенні експертної системи.

Експерт – людина, яка за роки навчання і практики навчилася надзвичайно ефективно вирішувати задачі, що відносяться до конкретної предметної області.

Експертна система – комп'ютерна програма, яка використовує експертні знання для забезпечення високоефективного рішення задач у вузькій предметній області.

Інтерфейс користувача — комплекс програм, які реалізують діалог користувача з ЕС як на стадії введення інформації, так і при отриманні результатів.