Многоуровневая архитектура для распределенных приложений

Разработана специально для системы здравоохранения.

Включает в себя:

– многоуровневую структуру знаний,

– рабочую память,

– менеджера коммуникаций и

– человеко-машинный интерфейс.

– Поскольку данная архитектура предназначена в первую очередь для медицинских приложений, агент должен быть способен осуществлять оба типа поведения:

– поведение на основе знаний (например, для выбора планов, декомпозиции задач, размещения задач), и

– поведение на основе быстрой реакции на события (например, для формирования ответов в реальном времени на поступающие новые данные, изменение имеющихся данных, на изменение текущих соглашений с другими агентами).

– Следовательно, эта архитектура, как и ранее рассмотренные, является гибридной.

Интеллектуальное поведение поддерживается совместной работой таких компонент, как:

• блок решающих правил для вычисления плана,

• блок правил для управления задачами, их декомпозицией и размещением, а

• блок правил для поддержки соглашений с другими агентами при кооперативном решении задач.

Реактивное поведение реализуется с помощью управляющего уровня, который реагирует на изменение состояния рабочей памяти

(например,

• при поступлении новых результатов решения задачи, целей или сообщений,

• при изменении имеющихся данных, целей межагентских соглашений или состояний задач).

• Является архитектурой, основанной на знаниях.

• Имеет горизонтальную схему взаимодействия уровней.

• Сильно ориентирована на конкретную область приложения.

IDS-архитектура

Имеет трехуровневую структуру и является гибридной.

Предполагается, что IDS находится в некотором мире (среде) и состоит из двух базовых подсистем:

• «Мыслящей подсистемы» или «Я», («Ego») и

• «Машины» или «тела».

Понятие «мыслящая подсистема» интерпретируется как интеллектуальная, основанная на знаниях часть автономного агента, его «мозг».

«Машина» есть тело агента, которое реагирует на воспринимаемые объекты и выполняет приказы, поступающие от «мыслящей подсистемы».

Функционирование:

На основе восприятия, машина обрабатывает входную информацию, и посылает выходной сигнал в интеллектуальную подсистему.

Интеллектуальная подсистема посылает команды на исполнительные органы.

Исполнительные органы отрабатывают команды без какого-либо дополнительного управления или изменения, вызывая соответствующие изменения во внешнем мире.

InteRRaP-архитектура

Представляет агента как множество уровней, которые связаны через управляющую структуру и используют общую базу знаний.

Состоит из пяти основных блоков:

• интерфейса с внешним миром:

• компоненты, основанной на поведении;

• планирующей компоненты;

• компоненты, ответственной за кооперацию с другими агентами и

• базы знаний агента.

 

36. Основные этапы создания СОЗ.

 

Процесс разработки

Участники: инженер по знаниям, эксперт

Форма: итеративного взаимодействие

Цель: получить весь необходимый объем знаний для решения четко очерченных проблем

Роли участников:

На начальных этапах идентификации и концептуализации,

• инженер по знаниям выступает в роли ученика, 

• эксперт - в роли учителя, мастера.

На заключительных этапах реализации и тестирования 

• инженер по знаниям демонстрирует результаты,

• эксперт оценивает адекватность результатов Пробл. области.

На этапе тестирования это могут быть другие эксперты.

 

37. Системы с интеллектуальным интерфейсом.

Применение ИИ для усиления коммуникативных способностей информационных систем привело к появлению систем с интеллектуальным интерфейсом, среди которых можно выделить следующие типы.
1. Интеллектуальные базы данных. Позволяют в отличие от традиционных БД обеспечивать выборку необходимой информации, не присутствующей в явном виде, а выводимой из совокупности хранимых данных.
2. Естественно-языковой интерфейс. Применяется для доступа к интеллектуальным базам данных, контекстного поиска документальной текстовой информации, голосового ввода команд в системах управления, машинного перевода с иностранных языков. Для реализации ЕЯ-интерфейса необходимо решить проблемы морфологического, синтаксического и семантического анализа, а также задачу синтеза высказываний на естественном языке. При морфологическом анализе осуществляются распознавание и проверка правильности написания слов в словаре. Синтаксический контроль предполагает разложение входных сообщений на отдельные компоненты, проверку соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявление недостающих частей. Семантический анализ обеспечивает установление смысловой правильности синтаксических конструкций. В отличие от анализа синтез высказываний заключается в преобразовании цифрового представления информации в представление на естественном языке.
3. Гипертекстовые системы. Используются для реализации поиска по ключевым словам в базах данных с текстовой информацией. Для более полного отражения различных смысловых отношений терминов требуется сложная семантическая организация ключевых слов. Решение этих задач осуществляется с помощью интеллектуальных гипертекстовых систем, в которых механизм поиска сначала работает с базой знаний ключевых слов, а затем — с самим текстом. Аналогичным образом проводится поиск мультимедийной информации, включающей кроме текста графическую информацию, аудио- и видеообразы.
4. Системы контекстной помощи. Относятся к классу систем распространения знаний. Такие системы являются, как правило, приложениями к документации. Системы контекстной помощи — частный случай гипертекстовых и ЕЯ-систем. В них пользователь описывает проблему, а система на основе дополнительного диалога конкретизирует ее и выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. В обычных гипертекстовых системах, наоборот, компьютерные приложения навязывают пользователю схему поиска требуемой информации.
5. Системы когнитивной графики. Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменениями параметров моделируемых или наблюдаемых процессов. Когнитивная графика позволяет в наглядном и выразительном виде представить множество параметров, характеризующих изучаемое явление, освобождает пользователя от анализа тривиальных ситуаций, способствует быстрому освоению программных средств и повышению конкурентоспособности разрабатываемых ИИС. Применение когнитивной графики особенно актуально в системах мониторинга и оперативного управления, в обучающих и тренажерных системах, в оперативных системах принятия решений, работающих в режиме реального времени.

 

38. Системы управления знаниями. Основные понятия и определения. Архитектура.

Особенности проектирования СУЗ:

• Коллективное использование знаний.

Объединение и распределение источников знаний по различным субъектам - решение организационных вопросов администрирования и оптимизации деловых процессов, связывающих пользователей СУЗ.

• Состав источников знаний определяется в принципе.

 Конкретные источники знаний, могут добавляться по мере развития проекта.

Задача проектирования СУЗ приобретает непрерывный характер.

• Потребность в интеграции разнообразных источников знаний на основе единого семантического описания пространства знаний.

 

 

 

39. Системы, использующие различные источники знаний. Основные понятия и определения.

⇐ Предыдущая567891011121314Следующая ⇒

Поделиться: