Лекция 3. Интеллектуальные системы управления

‹ |  | ›
Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Вс

Лекции | Практические | Дополнительно | О сайте

##
Лекция 3. Интеллектуальные системы управления

Цель: Изучить основные понятия интеллектуальных систем управления.

План:

Принципы интеллектуального управления

1 Принципы интеллектуального управления

На рубеже XXI века тематика интеллектуальных систем и интеллектуального управления претерпевает значительные изменения. Наметились тенденции перехода от игрушечно-модельного подхода к интеллекту к его восприятию как некоторого характеристического свойства систем высокой организационной сложности, свойству достаточно специфическому и выразимому в достаточной степени только на языках контекстно-зависимого уровня. Столь же полезной тенденцией можно считать и постепенное осознание исследователями, что компьютер фон Неймановской архитектуры, конечный автомат по своей сущности, не может быть эффективным инструментом создания интеллектуальных систем, интеллектуального управления ибо является системой контекстно-независимого уровня.

Под "интеллектуальными системами управления" (ИСУ), в общем случае, понимается предельный по сложности класс систем автоматизированного управления (САУ), ориентированных на приобретение, обработку и использование некоторой дополнительной информации, понимаемой как "знание". Такие системы предназначены для работы в условиях неопределенности (невозможности точного математического описания) информации о свойствах и характеристиках системно-сложных объектов и среды их функционирования.

В условиях работы реальных систем с высоким уровнем неопределенности информации для построения систем управления (СУ) неизбежно применение новых информационных технологий, ориентированных на потоки контекстно-зависимой информации, то есть фактическая разработка новых принципов построения интеллектуального управления - теории ИСУ для систем высших уровней системной сложности.

Теория ИСУ опирается на системный подход в том смысле, что она, ориентируясь на системную, а не на описательную сложность, оставляет систему во внешнем мире и признает существование внутренней целевой установки хотя бы на уровне поддержания стабильности своего существования. Внутреннее и внешнее управление интеллектуальны во взаимодействии, в акте взаимной контекстной ситуационной оценки информации.

Управление, как САУ, дополнено экспертными и эвристическими подходами. Управление же, как руководство, считается деятельностью, достаточно обеспеченной математикой и требующей только вычислительных мощностей для решения систем из многих дифференциальных уравнений, или даже просто решения задач линейного или нелинейного программирования.

Автоматизация, как включение человека в процесс принятия решений, устраняла все проблемы в корне: нет функционала - есть "экспертно" полученное решение. Теоретическая несостоятельность и практическая неуспешность такого подхода давно стали очевидными.

Рассмотрим некоторые возможные перспективы тематики интеллектуальных систем измерений и интеллектуального управления.

Управление и информация требуют использования баз знаний.

Интеллектуальное управление возникает там, где информация трактуется как количественно неопределяемая совокупность данных (фактов, знаков, утверждений и тому подобного) и отношений между ними в семантически ясномконтексте их текущей трактовки. Для восприятия управления как осмысленного потока информации необходимо использование базы данных, если контекст и отношения сообщений постоянны и могут быть заданы конечным набором записей и базы знания, если семантика информации достаточно сложна, контекст переменен, цель управления корректируется в процессе управления, что, как минимум, требует реструктуризации внутренних связей базы данных при акте обработки информационного потока. Указанное требование реструктуризации, обеспечивающее практическую возможность активного (актуализированного) отношения к информации, является отличительным моментом возникновения интеллектуального управления.

Ниже даются некоторые положения теории ИСУ.

Интеллект является атрибутом сложной системы и характеристикой ее отношения к внешнему миру.

Интеллект, как атрибут сложной системы, определяется формированием "образа" (изменением структуры внутренних связей в базе знания), влияющего на реакцию на внешние воздействия. Он проявляется только в актах общения со столь же сложными объектами и активизируется в системе в процессе реорганизации внутренних информационных связей.

Основной цикл управления интеллектуальной системы основан на работе со знанием. Классический основной цикл управления не может быть распространен на системы, требующие интеллектуального управления, потому, что управление через "образ" во-первых требует существенного учета конкретного накопленного знания, формально распределенного между руководителем и системой, а во-вторых, более критично к изменению информации в процессе принятия решения. Соответственно, ИСУ, опирающаяся на принятие решений с использованием знания, имеет совершенно отличный основной цикл управления.

Следующие два пункта рассматривают теоретическую возможность реализации интеллектуальной системы с использованием конечного автомата.

Интеллектуальные свойства системы "объект - управление" имеют дискретное проявление.

Теория ИСУ утверждает, что при ориентации на определение интеллектуальности, данное через базу знания, система управления может обладать интеллектуальными свойствами лишь на некоторых отрезках времени, в течение которых происходят модификации базы знания, что эквивалентно восприятию системой нового контекста. В каждом акте управления при фиксированной текущей структуре базы знания "интеллектуальные" свойства системы не являются строго необходимыми (база знания структурно фиксирована и не отличается в текущий момент времени от базы данных).

Аппарат реструктуризации баз знания базируется на механизмах, аналогичных "функции расстановки". Теория ИСУ базируется на механизмах реструктуризации данных, по реализации аналогичных конечной аппроксимации функции расстановки, которая по существу не является рекурсивной, а может быть и рекурсивно-перечислимой (т.е. не является множеством значений некоторой рекурсивной функции). Исходя из сказанного, для правомерного использования конечного автомата (компьютера) в составе интеллектуальной системы, теория должна рассматривать возможность построения абстрактных конструкций, реализующих невычислимые в обычном смысле объекты.

Рекомендуемая литература:

Ван Стеен М, Танненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.:Питер, 2003.-877с.

Abdellah Bedrouni, Ranjeev Mittu, Abdeslem Boukhtouta, Jean Berger. Distributed Intelligent Systems: A Coordination Perspective. Springer Science & Business Media, 2009, P. 181.

Bond and L. Gasser. Readings in Distributed Artificial Intelligence. Morgan Kaufman, San Mateo, CA, 1988.

Контрольные вопросы:
1. В чем заключаются принципы интеллектуальных систем?

ПОИСК