Тема 2 Перспективные исследования и разработки интеллектуальных систем

Исследования разработчиков новых интеллектуальных систем направлены на разработку методов соединения человеческого интеллекта и компьютерных систем. В последнее время стремительно развиваются и используются аналитические технологии.

Аналитические технологии - это методики, которые на основе определенных моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров.

Простейшим примером аналитической технологии является теорема Пифагора, которая позволяет определить длину гипотенузы имея известные длины катетов по известной формуле с²=а²+b².

Другим примером аналитической технологии можно назвать алгоритм обработки информации человеческим мозгом. Даже мозг ребенка может решать задачи, неподвластные современным компьютерам, например, распознавание знакомых лиц в гурьбе или эффективное управление несколькими десятками мышц при игре в футбол. Уникальностью мозга являются способности к решению новых задач - игре в шахматы, вождению автомобиля и т.д. Но при этом, мозг плохо приспособлен к обработке больших объемов числовой информации.

Аналитические технологии нужны в первую очередь людям, принимающим важные решения - руководителям, аналитикам, экспертам, консультантам. Доход компании в большей степени определяется качеством этих решений - точностью прогнозов, оптимальностью избранных стратегий. И от качества этих решений зависит доход компании.

С помощью аналитических технологий можно решать проблемы:

• прогнозирования (курсов валют, цен на сырье, спроса, дохода компании, уровня безработицы, числа страховых случаев);
• оптимизации (расписаний, маршрутов, плана закупок, плана инвестиций, стратегии развития).

Для реальных задач бизнеса и производства не существует четких алгоритмов решения и руководители и эксперты решают такие задачи только на основе личного опыта. Часто классические методики оказываются малоэффективными для многих практических задач, поскольку невозможно точно описать реальность с помощью небольшого числа параметров модели, или расчет модели занимает слишком много времени и вычислительных ресурсов. Аналитические технологии позволяют создавать модели, существенным образом повышающие эффективность решений.

Выделяют следующие аналитические технологии:

1. Детерминированные технологии

Аналитические технологии типа теоремы Пифагора используются человеком уже много столетий. За это время было создано огромное количество формул, теорем и алгоритмов для решения классических задач - определения объемов, решения систем линейных уравнений, поиска корней многочленов. Разработаны сложные и эффективные методы для решения задач оптимального управления, решения дифференциальных уравнений и т.д
Для применения алгоритма необходимо, чтобы данная задача целиком описывалась определенной детерминированной моделью (некоторым набором известных функций и параметров). В таком случае алгоритм дает точный ответ. Например, для применения теоремы Пифагора нужно проверить, что треугольник - прямоугольный.

2. Вероятностные технологии
На практике часто встречаются задачи, связанные с наблюдением случайных величин - например, задача прогнозирования курса акций. Для подобных задач нельзя строить детерминированные модели, поэтому применяется принципиально другой, вероятностный подход.
Параметры вероятностных моделей - это распределения случайных величин, их средние значения, дисперсии и т.д. Как правило, эти параметры заранее неизвестны, а для их оценки используются статистические методы, применяемые к выборкам зафиксированных значений (исторических данных).

Такого рода методы предполагают, что известна некоторая вероятностная модель задачи. Например, в задачи прогнозирования курса можно предположить, что завтрашний курс акций зависит только от курса за последние 2 дня.  Если это верно, то наблюдение курса на протяжении нескольких месяцев позволяют довольно точно оценить коэффициенты этой зависимости и прогнозировать курс в будущем.

3. Новые технологии
В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических систем нового типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта, имитирующие естественные процессы, например, деятельность нейронов мозга или процесс естественного отбора.
При разработке аналитических технологий учитывается их способность:

• понимания задачи, общего процесса и знания возможностей других систем и людей, принимающих участие во взаимодействии;
• связь с пользователями с помощью понимания естественного языка, рисунков, изображений, и знаков;
• знания, основанные на здравом смысле;
• координирование принятия решений, планирования и действия;
• обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.

Понимание этих возможностей в людях и воплощение их при разработке программ является центральным в созданиях новейших аналитических технологий, способных приобретать и использовать знания.
При добавлении интеллекта к компьютерным системам устраняются многие ограничения в решении реальных задач.