Информационные технологии экспертных систем реферат

Обновлено: 05.07.2024

Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень… Читать ещё >

Информационная технология экспертных систем ( реферат , курсовая , диплом , контрольная )

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.

Решение специальных задач требует специальных знаний. Однако не каждая компания может себе позволить держать в своем штате экспертов по всем связанным с ее работой проблемам или даже приглашать их каждый раз, когда проблема возникла. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.

Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия.

Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень её понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности.

Второе отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение.

Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии — знаний.

Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения.

Различают два вида объяснений:

— объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;
— объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи. Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

База знаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется.

Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.

Интерпретатор — часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Модуль создания системы — служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем.

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.

Интеллектуальная информационная система – это информационная система, которая основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения экономических задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.
Поэтому целью данной работы является изложить основные идеи, связанные с использованием информационных технологий в экспертных системах, охарактеризовать основные компоненты экспертных систем.

Прикрепленные файлы: 1 файл

контрольная работа.docx

Сегодня информацию рассматривают как один из основных ресурсов развития общества, а информационные системы и технологии как средство повышения производительности и эффективности работы людей.

Наиболее широко информационные технологии используются в производственной, управленческой и финансовой деятельности, хотя начались подвижки в сознании людей, занятых и в других сферах, относительно необходимости их внедрения и активного применения. Это определило угол зрения, под которым будут рассмотрены основные области их применения.

Главное внимание уделяется рассмотрению информационных технологий с позиций использования их возможностей для повышения эффективности труда работников информационной сферы производства и поддержки принятия решений в организациях (фирмах).

Поэтому целью данной работы является изложить основные идеи, связанные с использованием информационных технологий в экспертных системах, охарактеризовать основные компоненты экспертных систем.

Технология - это комплекс научных и инженерных знаний, реализованных в приемах труда, наборах материальных, технических, энергетических, трудовых факторов производства, способах их соединения для создания продукта или услуги, отвечающих определенным требованиям. Поэтому технология неразрывно связана с машинизацией производственного или непроизводственного, прежде всего управленческого процесса. Управленческие технологии основываются на применении компьютеров и телекоммуникационной техники.

Согласно определению, принятому ЮНЕСКО, информационная технология - это комплекс взаимосвязанных, научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительную технику и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы.

Сами информационные технологии требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой техники. Их введение должно начинаться с создания математического обеспечения, формирования информационных потоков в системах подготовки специалистов.

Используемые в производственной сфере такие технологические понятия, как норма, норматив, технологический процесс, технологическая операция и т.п., могут применяться и в информационной технологии. Прежде чем разрабатывать эти понятия в любой технологии, в том числе и в информационной, всегда следует начинать с определения цели. Затем следует попытаться провести структурирование всех предполагаемых действий, приводящих к намеченной цели, и выбрать необходимый программный инструментарий.

Необходимо понимать, что освоение информационной технологии и дальнейшее ее использование должны свестись к тому, что нужно сначала хорошо овладеть набором элементарных операций, число которых ограничено. Из этого ограниченного числа элементарных операций в разных комбинациях составляется действие, а из действий, также в разных комбинациях, составляются операции, которые определяют тот или иной технологический этап. Совокупность технологических этапов образует технологический процесс (технологию). Он может начинаться с любого уровня и не включать, например, этапы или операции, а состоять только из действий. Для реализации этапов технологического процесса могут использоваться разные программные среды.

Информационная технология, как и любая другая, должна отвечать следующим требованиям:

обеспечивать высокую степень расчленения всего процесса обработки информации на этапы (фазы), операции, действия;
включать весь набор элементов, необходимых для достижения поставленной цели;
иметь регулярный характер.

Этапы, действия, операции технологического процесса могут быть стандартизированы и унифицированы, что позволит более эффективно осуществлять целенаправленное управление информационными процессами.

Реализация технологического процесса материального производства осуществляется с помощью различных технических средств, к которым относятся: оборудование, станки, инструменты, конвейерные линии и т.п.

По аналогии и для информационной технологии должно быть нечто подобное. Такими техническими средствами производства информации будет являться аппаратное, программное и математическое обеспечение этого процесса. С их помощью производится переработка первичной информации в информацию нового качества. Выделим отдельно из этих средств программные продукты и назовем их инструментарием, а для большей четкости можно его конкретизировать, назвав программным инструментарием информационной технологии.

Определим это понятие: Инструментарий информационной технологии - один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа компьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленную пользователем цель.

В качестве инструментария можно использовать следующие распространенные виды программных продуктов для персонального компьютера: текстовый процессор (редактор), настольные издательские системы, электронные таблицы, системы управления базами данных, электронные записные книжки, электронные календари, информационные системы функционального назначения (финансовые, бухгалтерские, для маркетинга и пр.). экспертные системы и т.д.

Информационная технология обработки данных предназначена для решения хорошо структурированных задач, по которым имеются необходимые входные данные и известны алгоритмы и другие стандартные процедуры их обработки. Эта технология применяется на уровне операционной (исполнительской) деятельности персонала невысокой квалификации в целях автоматизации некоторых рутинных постоянно повторяющихся операций управленческою труда. Поэтому внедрение информационных технологий и систем на этом уровне существенно повысит производительность труда персонала, освободит его от рутинных операций, возможно, даже приведет к необходимости сокращения численности работников.

На уровне операционной деятельности решаются следующие задачи:

Примером может послужить ежедневный отчет о поступлениях и выдачах наличных средств банком, формируемый в целях контроля баланса наличных средств, или же запрос к базе данных по кадрам, который позволит получить данные о требованиях, предъявляемых к кандидатам на занятие определенной должности.

Существует несколько особенностей, связанных с обработкой данных, отличающих данную технологию от всех прочих:

выполнение необходимых фирме задач по обработке данных. Каждой фирме предписано законом иметь и хранить данные о своей деятельности, которые можно использовать как средство обеспечения и поддержания контроля. Поэтому в любой фирме обязательно должна быть информационная система обработки данных и разработана соответствующая информационная технология;
решение только хорошо структурированных задач, для которых можно разработать алгоритм;
выполнение стандартных процедур обработки. Существующие стандарты определяют типовые процедуры обработки данных и предписывают их соблюдение организациями всех видов;
выполнение основного объема работ в автоматическом режиме с минимальным участием человека;
использование детализированных данных. Записи о деятельности фирмы имеют детальный (подробный) характер, допускающий проведение ревизий. В процессе ревизии деятельность фирмы проверяется хронологически от начала периода к его концу и от конца к началу;
акцент на хронологию событий;
требование минимальной помощи в решении проблем со стороны специалистов других уровней.

Многие данные на уровне операционной деятельности необходимо сохранять для последующего использования либо здесь же, либо на другом уровне. Для их хранения создаются базы данных.

В информационной технологии обработки данных необходимо создавать документы для руководства и работников фирмы, а также для внешних партнеров. При этом документы могут создаваться как по запросу или в связи с проведенной фирмой операцией, так и периодически в конце каждого месяца, квартала или года.

Язык пользователя - это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры; электронных карандашей, пишущих на экране; джойстика; "мыши"; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.

Знания пользователя - это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.

Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:

Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии — знаний.

Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются : интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы

Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным.

Различают два вида объяснений:

• объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

• объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи. Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

База знаний. Она содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется.

Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Модуль создания системы. Он служит для создания набора (иерархии ) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем.

Для представления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой известный алгоритмический язык.

Министерство науки и высшего образования РФ

с оценкой ____________

___________ Ю.В. Царев

Структура и особенности экспертных систем. Перспективы и направления развития
экспертных систем.
Реферат по дисциплине

студент группы ДСИТ-27

________П. П. Тимофеев

Оглавление стр.

1. Определение и назначение экспертных систем 3

2. Участники экспертной системы 5

4. Основные этапы развития экспертных систем в 1970-2000 годы 7

5. Структура современной экспертной системы 8

7. Современные направления развития экспертных систем 15

9. Список использованной литературы 17

1. Определение и назначение экспертных систем

Экспертная система ˗ это программное средство, использующее ранее накопленные знания (экспертные знания) для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области. Экспертные системы начали свое развитие в 70-х годах и сформировались как самостоятельное направление в начале 80-х годов в исследованиях по искусственному интеллекту, при решении трудных для человека задач.

Основная цель экспертных систем ˗ получение результатов, не уступающие по качеству и эффективности решениям получаемым человеком-экспертом. Экспертные системы используются для решения так называемых неформализованных задач, общим для которых является то, что:

• задачи не могут быть заданы в числовой форме;

• цели нельзя выразить в терминах точно определенной целевой функции;

• не существует алгоритмического решения задачи;

• если алгоритмическое решение есть, то его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память, объем данных).

Кроме этого, неформализованные задачи обладают ошибочностью, неполнотой, неоднозначностью и противоречивостью как исходных данных, так и знаний о решаемой задаче. Поэтому основой экспертных систем составляет база знаний о предметной области, которая накапливается в процессе построения и эксплуатации этой системы. Накопление и организация знаний ˗ важнейшее свойство всех экспертных систем.

интерпретация, т. е. описание ситуации по наблюдаемым данным, определение смысла данных;
диагностика ˗ заключение о нарушениях в системе, составленное на основе наблюдений;
отладка, исправление неисправностей ˗ составление рекомендаций и выполнение последовательности действий по устранению неисправностей в системе;
мониторинг ˗ непрерывное сравнение результатов наблюдений с критическими точками плана;
прогноз ˗ предсказание будущих событий на основе анализа имеющихся данных о прошлом и настоящем;
проектирование, конструирование ˗ подготовка спецификаций для создания объектов с заранее определёнными свойствами;
планирование ˗ нахождение плана действий для достижения заранее поставленной цели;
обучение какой-либо дисциплине или приёмам использования чего-либо;
управление ˗ решение задач проектирования и планирования, а также интерпретации и диагностики с корректировкой имеющихся планов;
поддержка принятия решений ˗ помощь в формировании или выборе варианта действий среди множества альтернатив.

2. Участники экспертной системы

В обобщенном виде экспертная система включает следующих участников:

Эксперт ˗ это человек, способный ясно выражать свои мысли и пользующийся репутацией специалиста, умеющего находить правильные решения проблем в конкретной предметной области. Эксперт использует свои приемы и ухищрения, чтобы сделать поиск решения более эффективным, и экспертная система моделирует все его стратегии.

Инженер знаний ˗ человек, как правило, имеющий познания в информатике и искусственном интеллекте и знающий, как надо строить экспертную систему. Эта профессия появилась вместе с экспертными системами. Инженер знаний опрашивает экспертов, организует знания, решает, каким образом они должны быть представлены в системе, и может помочь программисту в написании программ.

Средство построения экспертных систем ˗ это программное средство, используемое инженером знаний или программистом для построения экспертных систем. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий.

Пользователь ˗ это человек, который использует уже построенную экспертную систему. Так, пользователем может быть юрист, использующий ее для квалификации конкретного случая: студент, которому система помогает изучать информатику, на определенных этапах инженер знаний, другой эксперт и т. д.

3. Особенности экспертных систем

Особенности экспертных систем, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать следующими качествами.

достигать экспертного уровня решений, т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди;
быть умелой, т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений;
иметь адекватную робастность (robustness), т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных.

представлять знания в символьном виде;
переформулировать символьные знания. На языке искусственного интеллекта символ – это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в экспертной системе они называются символьными структурами.

работать в предметной области, содержащей трудные задачи;
использовать сложные правила, т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество.

исследовать свои рассуждения, т.е. проверять их правильность;
объяснять свои действия.

4. Основные этапы развития экспертных систем в 1970-2000 годы

Впервые экспертные системы были представлены в 1965 году в ходе программы Heuristic Programming Project Стэнфордского университета под руководством Эдварда Альберта Фейгенбаума, которого и считают "отцом" экспертных систем. Вместе с профессором Джошуа Ледербергом и присоединившимся позднее профессором Брюсом Бучананом они начали работу над созданием информационной системы для определения структуры химических соединений.

Следующим этапом стали 70-е годы. Период не выделялся особыми разработками. Было создано множество разных прототипов системы Dendral. Примером служит система PROSPECTOR, областью деятельности которой являлась геологические ископаемые и их разведка.

В 80-ых годах появляются профессия – инженер по знаниям. Экспертные системы набирают популярность и выходят на новый этап эволюции интеллектуальных систем. Появились новые медицинские системы INTERNIS, CASNE.

5. Структура современной экспертной системы

В современных реалиях выделяют два типа экспертных систем: статические и динамические. Статические экспертные системы используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые экспертные системы, получившие практическое использование, были статическими. Динамические экспертные системы по сравнению со статическими содержат дополнительно два компонента: подсистему моделирования внешнего мира и подсистему взаимодействия с внешним миром.

На рисунке ниже представлена структура экспертной системы динамического типа по составу подсистем 1 :

механизм логического вывода, называемый также интерпретатором, решателем;
рабочую память, называемую также рабочей базой данных;
база знаний (БЗ);
подсистема приобретения и пополнения знаний;
подсистема объяснения;
подсистема диалога;
подсистему взаимодействия с внешним миром.

S – процедура сопоставления правил и фактов, в результате которой определяется множество фактов к которым применимы правила для присвоения значений;

K – процедура разрешения конфликтов, определяющая порядок использования правил, если в заключении правила указаны одинаковые имена фактов с разными значениями;

W – процедура, осуществляющая выполнение действий, соответствующих полученному значению факта (заключению правила).

Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных фактов решаемой в текущий момент задачи. Как правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности (КУ) в истинности этих фактов.

База знаний (cледующий элемент в структуре экспертной системы, который не менее важен, чем механизм логического вывода) предназначена для хранения долгосрочных фактов, описывающих рассматриваемую область, правил, описывающих отношения между этими фактами и других типов декларативных знаний о предметной области. Кроме правил и фактов, образующих декларативную часть базы знаний, в нее может входить процедурная часть – множество функций и процедур, реализующих оптимизационные, расчетные и другие требуемые алгоритмы. О базах знаний будет рассказано подробнее в следующем разделе.

Подсистема приобретения и пополнения знаний автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом, и адаптации базы знаний системы к условиям ее функционирования. Адаптация экспертной системы к изменениям в предметной области реализуется путем замены правил или фактов в базе знаний.

повышается доверие пользователей к полученным результатам;
облегчается отладка системы;
создаются условия для пользователей по вскрытию новых закономерностей предметной области;
объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений.

6. Методы организации базы знаний

Экспертные системы относятся к классу интеллектуальных систем, основывающихся на понимании факта. Другими словами, экспертные системы основываются на знаниях специалиста-эксперта о предметной области. Высококачественный опыт наиболее квалифицированных специалистов, доступный для всех пользователей системы, становится фактором, резко повышающим качество принимаемых решений для организации, использующей экспертные системы в целом.

На рисунке ниже представлена примерная база знаний по приготовлению шашлыка:

Для организации базы знаний получили распространение четыре основных модели представления знаний:

Продукционная модель – в основе продукционной модели представления знаний находится конструктивная часть, продукция (правило):
IF , THEN .

В базе данных продукционной системы хранятся правила, истинность которых установлена к за ранее при решении определенной задачи. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в базе данных с антецедентом правила, которое подвергается проверке, имеет место совпадение. Результат работы правила заносится в базу данных.

класс – подкласс;
свойство – значение;
пример элемента класса.

Фреймовая модель – Предложил Марвин Мински в 1970 году. В основе фреймовой модели МПЗ лежит фрейм. Фрейм – это образ, рамка, шаблон, которая описывает объект предметной области, с помощью слотов.

Слот – это атрибут объекта. Слот имеет имя, значение, тип хранимых данных.

Демон – процедура автоматически выполняющаяся при определенных условиях. Имя фрейма должно быть уникальным в пределах одной фреймовой модели. Имя слота должно быть уникальным в пределах одного фрейма.

Модель знаний представляет собой сеть фреймов:

Формально логическая модель. В основе формально логической МПЗ лежит предикат первого порядка.

Подразумевается, что существует конечное, не пустое множество объектов предметной области. На этом множестве с помощью функций интерпретаторов установлены связи между объектами. В свою очередь на основе этих связей строятся все закономерности и правила предметной области.

Важное замечание: если представление предметной области не правильное, то есть связи между объектами настроены не верно или не в полной мере, то правильная работоспособность системы будет под угрозой.

IF A1 AND A2 THEN взять зонтик >

7. Современные направления развития экспертных систем

В 21 веке, интеллектуальной системой уже не удивишь никого. Мы сталкиваемся с экспертными системами повсеместно даже того не подозревая. Поисковые системы Яндекс и Гугл, сервисы такси, навигаторы, сервисы контекстной рекламы – все это примеры экспертных систем работающих в быту, иногда без нашей прямой воли.

За ростом количества созданных экспертных систем следует рост объема инвестиций в их инфраструктуру и инструментарий. Активно развиваются технологий создания специализированных микросхем, оптимизированных для ускорения расчетов машинного обучения. Такие микросхемы работают с алгоритмами экспертных систем в сотни и тысячи раз быстрее, чем собрынные на обычных центральных процессорах суперкомпьютеры.

Экспертные системы активно проникают и в сферу развлечений. В 2018 году корпорацией NVidia была выпущена серия видеокарт GeForce RTX, включающая специализированные тензорные ядра, направленные на ускорение вычислений по технологии машинного обучения. В качестве презентации возможностей новинки, была продемонстрирована технология Deep Learning Anti-aliasing.

DLSS производит сглаживание изображения на экране монитора посредством алгоритмов машинного обучения, связанных с центральным сервером, который хранит базу информации об оптимальных техниках сглаживания для каждой видеоигры. Таким образом, экспертные системы становятся не только частью нашей повседневной работы, но и досуга.
Множество фирм внедряет экспертные системы в области своей деятельности. Быстродействующая система OMEGAMON разрабатывается c 2004 года с IBM, цель которой отслеживание состояния корпоративной информационной сети. Служит для моментального принятия решений в критических или неблагоприятных ситуациях.

G2 – экспертная система от фирмы Gensym, направленная на работу с динамическими объектами. Особенность этой системы состоит в том, что в нее внедрили распараллеливание процессов мышления, что делает ее быстрее и эффективней.
8. Заключение

Экспертные системы действительно имеют широкое применение в нашей жизни. Они позволяют экономить время реальных экспертов в определенной предметной области. Модели представления знаний это неотъемлемая часть интеллектуальных систем любого уровня. Поэтому, я считаю, что каждый уважающий себя IT-специалист, должен иметь даже поверхностные знания в этих областях.

9. Список использованной литературы

1 Подсистема — это совокупность однородных взаимосвязанных элементов системы, обладающая свойствами системы, способная выполнять некоторые относительно независимые функции системы, ее подцели

Читайте также: