Transcript Document

INTELEKTUALIZUOTOS
INFORMACINĖS SISTEMOS
Doc. Dr. DALĖ DZEMYDIENĖ
[email protected]
Tel. 2714571; 2714572
Turinys

DĖSTOMO KURSO TIKSLAI

INFORMACINĖS TECHNOLOGIJOS TEISĖJE

SPRENDIMŲ PRIĖMIMO SISTEMOS
1
INTELEKTUALIZUOTOS INFORMACINĖS
SISTEMOS
Dėstomo kurso tematika:
 šiuolaikinės teisinės informacijos sistemos,
 šiuolaikines
informacines technologijas ir kompiuterinius
tinklus (visų pirma – INTERNET, INTRANET, EXTRANET),
 ugdyti
mokėjimus, reikalingus teisininkams naudojant
informacines technologijas savo darbe,
 informacinės visuomenės formavimo prielaidos bei kūrimo
žingsniai ir su galimi teisininkų veiklos pokyčiais informacinės
visuomenės sąlygomis,
 suteikti žinių apie vadybos informacines sistemas ir jų
panaudojimą
sprendimų
priėmimui
bei
informacinių
technologijų taikymą vadybos informacinėse sistemose.
2
1. Tikslai







Pagrindiniai darbo tikslai:
Susipažinti su Intelektualizuotų Informacinių pokyčiais;
Išnagrinėti informacinių sistemų (IS) kūrimo galimybes,
metodus ir taikymo principus;
Pateikti IT taikymo galimybes sprendimų priėmimo sistemų
(SPS) projektavimui.
Gretutiniai tikslai:
Kaip geriau pritaikyti Informacines technologijas savo
praktiniame darbe.
Nusakyti Informacinių technologijų ir sistemų reikalavimų
aprašymo, specifikavimo ir darbinės aplinkos sukūrimo
problematika.
3
Dirbtinis intelektas (DI) [Artificial Intelligence (AI)]




Bendrasis DI (filosofiniai pagrindai, kognityvinis modeliavimas)
[General AI (Philosophical foundations, Cognitive simulation)]
Problemų sprendimas, planavimas, paieška
[Problem Solving, Planning, Search]
Teoremų įrodymas, loginis išvedimas; euristinis, miglotumų ir
tikėtinumų samprotavimas
[Theorem Proving, Inference; Heuristic, Uncertainty, Fuzzy, and
Probabilistic Reasoning]
Žinių vaizdavimas, žiniomis grindžiamos sistemos
[Knowledge Representation, Knowledge-Based Systems]
4
Dirbtinis intelektas (DI) [Artificial Intelligence (AI)]






Šablonų (signalų, garsų-šnekos, vaizdų) atpažinimas
[Pattern Recognition (Signal, Audio-Speach, Optical-Vision)]
Natūralios kalbos apdorojimas (supratimas, generavimas)
[Natural Language Processing (Understanding, Generation)]
Mašininis mokymas, adaptyviosios sistemos, kūrybingumas
[Machine learning, Adaptive systems, Creativity]
Neuroniniai tinklai; evoliuciniai skaičiavimai (genetinis
programavimas ir kt.)
Neural Networks; Evolutionary Computation (Genetic
Programming, etc.)]
Išskirstytas DI, intelektualizuoti programiniai agentai,
daugiaagentinės sistemos
[Distributed AI, Intelligent Agents, Multiagent Systems]
Robotika [Robotics]
5
Dirbtinis intelektas


Vystantis dirbtinio intelekto mokslo šakai buvo
pasiūlyta nemažai jos sampratos pavyzdžių. Jie laikui
bėgant keitėsi, papildydami vieni kitus ir praplėsdami
ją naujomis galimybėmis.
Dirbtinis intelektas nagrinėja keletą pagrindinių
dalykų:
pirma – žmogaus mąstymo procesus,
 antra – šių procesų atvaizdavimą kompiuterinėse
sistemose, technologijose, techninėse mašinose
(kompiuterinėse sistemose, robotuose, programiniais
agentais ir programomis valdomuose įrenginiuose ir kt.).
Žinoma, nauji metodai bei technologinės galimybės šią
sampratą keičią ir papildo.

6
Dirbtinio intelekto samprata
Dirbtinio intelekto terminas apima daugelį kitų mokslo
sričių nagrinėjamų dalykų (Turban, 1992). Dirbtinis
intelektas dažnai apibrėžiamas kaip metodai,
sudarantys sąlygas mašinai imituoti žmogaus
intelektinę elgseną.
Iškeliami dirbtinio intelekto tikslai:
 padaryti mašinas greitesnes;
 suprasti, kas yra intelektas, ir
 padaryti mašinas naudingesnes.

7

Norint suprasti, ką dirbtinio intelekto
sistemos bando imituoti, reikia paaiškinti
terminą „intelektuali elgsena“. Dažniausiai
nagrinėjama keletas gebėjimų, priskiriamų
intelektui:
8
Intelektualios elgsenos bruožai










mokymasis iš praktikos, gebėjimas protauti, aplinkos supratimas
(protas);
esmės nustatymas iš neaiškių arba prieštaringų pranešimų;
greitas ir sėkmingas reagavimas į naujas situacijas (skirtingas
reagavimas, lankstumas);
problemų sprendimo supratimas ir veiksmingas elgesio
nukreipimas;
sugebėjimas elgtis painiose situacijose;
supratimas ir nuoseklus priėjimas prie išvadų racionaliu būdu;
sumani elgsena manipuliuojant aplinkoje, pritaikant žinias;
skirtingų situacijos elementų santykinės svarbos supratimas;
Žinių ir praktinių gebėjimų perdavimas kitiems.
Kalbos supratimas ir pan.
9
Vienas iš pagrindinių dirbtinio intelekto tikslų


Sukurti sistemas, galinčias pamėgdžioti žmogaus
intelektą.
Tačiau kol kas intelektualių sistemų galimybės dar
nepakankamai akivaizdžios, teoriniai laimėjimai
nėra labai plačiai taikomi, tačiau daugelis
intelektualių sistemų tampa vis tobulesnės ir
naudingesnės spendžiant daugelį žmogaus žinių ir
intelekto reikalaujančių uždavinių.
10
Kalbos
supratimas
Natūralios
kalbos
apdorojimas
Robotų
technologija
Intelektualus
mokymasis
Automatinis
programavimas
Neuro tinklai
Lanksti logika
Kompiuterinis
regėjimas
Ekspertinės
sistemos
Lingvistika
B
Kompiuterių mokslas
DI
medis
C
A
N
K
H
F
GH
EB
L
D
P
I
M
OJ
J
Psichologija
Filosofija
Elektroninė inžinerija
Valdymas ir valdymo mokslas
A – psichologinė lingvistika
I – robotų technologijos
B – sociologinė lingvistika
J – atvaizdavimo apdorojimas
C – kompiuterinė lingvistika
K – vaizdų atpažinimas
D – adaptyvios sistemos
L – valdymas
E – pažinimo psichologija
M – matematika/statistika
F – filosofija
N – operacijų tyrimas
G – kalbos filosofija
O – valdymo informacinės
sistemos
H – logika
P – biologija
11
INFORMACINĖS SISTEMOS TEISĖS
DALYKINĖJE SRITYJE
Šiuolaikinės kriminalinės justicijos informacinės sistemos
Informacinės sistemos, jų struktūra ir funkcijos. Dabartinė Lietuvos VRM informacinė sistema,
jos kūrimo patirtis, vystymo koncepcija ir perspektyvos. Pataisos įstaigų informacinė
sistema, jos struktūra ir funkcijos.
Užsienio šalių kriminalinės justicijos informacinės sistemos, jų sudėtis ir funkcijos. Teismų
informacinės sistemos.
Lietuvos teismų kompiuterizavimas
Lietuvos teismų kompiuterizavimo tikslai, sąsajos su valstybinėmis programomis ir projektais,
Lietuvos narystė tarptautinėse organizacijose bei dvišaliais ir daugiašaliais įsipareigojimais.
Kompiuterizuotos teismų informacinės sistemos sudėtis, tipinės darbo vietos, duomenų
bazės, registrai. Teismų kompiuterizavimo perspektyvos.
12
Informaciniai tinklai ir jų panaudojimas
teisėsaugoje





Informaciniai tinklai, jų struktūra ir funkcijos.
Informaciniai tinklai užsienyje. Informacijos perdavimo kompiuteriniais
tinklais ypatumai.
Kompiuterinis tinklas INTERNET, pagrindinės paslaugos, kurias jis
teikia. Informacijos paieška INTERNET tinkle, informacijos paieškos
sistemos.
INTERNET tinklo panaudojimas teisėsaugoje.
Informaciniai tinklai Lietuvoje. Mokslo ir studijų kompiuterinis tinklas
LITNET, valstybinių institucijų kompiuterinis tinklas VIKT, jų
panaudojimo teisėsaugoje galimybės ir perspektyvos
13
Įžanga. Stuktūrinės sistemų analizės principai
Struktūrinė sistemų analizė yra viena iš kertinių sąvokų, kuri naudojama,
nusakant tam tikro pobūdžio sistemų kūrimo metodus. Šie metodai yra
orientuoti sistemų analizės ir projektavimo etapams.
Struktūrinės sistemų analizės principai gali būti traktuojami kaip tam tikra
metodika.
Kiekviena metodika turi apjungti sekančias komponentes:

Įrankių, priemonių ir modelių bazę egzistuojančių sistemų ir
vartotojų naujų reikalavimų užrašymui, analizei ir specifikavimui;

Tam tikro tipo bendros struktūros darbinės aplinkos (Framework)
sukūrimą, nustatant (identifikuojant) kurie įrankiai, priemonės,
modeliai ir formalizmai yra naudotini tam tikroje sistemos kūrimo
proceso stadijoje ir kaip jie yra tarpusavyje apjungiami.
14
Struktūrinės analizės nagrinėjami aspektai





Priemonių ir technikos aibės formavimas, nustatant
geriausią iš jų kiekvieno sistemos kūrimo etapo situacijos
valdymui.
Darbinės aplinkos struktūros metodo sukūrimas, tikslu jį
standartizuoti, padengiant pagrindinius analizės ir
projektavimo procesų etapus.
Skirtumų tarp "fizinio'" ir "loginio" sistemos požiūrių
nustatymas ir jų utilizacija.
Esminės vartotojo rolės peržiūra sistemos kūrimo ir
eksploatavimo procesuose.
Duomenų struktūrų, kurios yra būtinos kaip
propaguojamo projektavimo pagrindas, panaudojimas.
15
Struktūrinės analizės priemonės:
· Esybių struktūros (semantiniai) modeliai;
· Objektų struktūros modeliai;
· Reliaciniai duomenų modeliai;
· Duomenų srautų diagramos;
· Hierarchinės funkcijų schemos;
· Esybių/objektų gyvavimo ciklų modeliai;
· Duomenų struktūrų žodynai
ir panašios priemonės.

Priklausomai nuo to, kokia projektavimo metodika bus
pasirenkama, priklausys ir bus taikomi duomenų bei
informacijos struktūrizavimo principai, žinių
vaizdavimo metodai bei priemonės.
16
IS intelektualizavimo problemos

Žiniomis grindžiamų sistemų klasei (knowledge-based
systems) priskirtinos:
Ekspertinės sistemos (ES),
 Sprendimų paramos sistemos (decision support systems- DSS),
 Sprendimų rengimo sistemos,
 Sprendimų priėmimo sistemos (decision making systems
DMS),
 Intelektualizuotos IS,
 Programinių agentų sistemos ir kt.

17
IS intelektualizavimo problemos
Ekspertinės sistemos, bendrąja prasme, yra
nusakomos: kaip sistemos, kurios gali spręsti tam
tikro pobūdžio problemas žmogaus - eksperto lygyje.
Papildoma sąlyga yra galimybė sąveikauti su
vartotojais bendravimo (bendradarbiavimo) (angl.
cooperative) ir intelektualiu (suprantamu) (angl.
intelligible) būdu.
Ši sąlyga nusako požiūrį į ES, kaip interaktyvias,
atviras, žiniomis grindžiamas sprendimų paramos
sistemas.
18
IS intelektualizavimo problemos
Sąvoka “Žiniomis grindžiamos sprendimų paramos
sistemos” (ŽGSPS) (knowledge-based
decision
support systems) taip pat indikuoja, kad šios sistemos
nestovi nuošaly nuo ES “dėžučių”.
Pagal savo savybes ir atliekamas funkcijas, bendrąja
prasme, ŽGSPS priskirtinos IS klasei, į kurias yra
integruojamos žiniomis grindžiamos komponentės
(kartais nurodomos kaip “embedded expert systems”)
t.y. IS su įstatytomis ES komponentėmis.
19
2. SPS projektavimo architektūrų apžvalga
R.N. Anthony, kalbėdamas apie SPS ir hierarchinę organizacijos struktūrą
nusakė skirtumus tarp kelių skirtingų sprendimų priėmimo funkcinių sričių:

Strateginio planavimo;

Vadovavimo valdymo;

Operacijų valdymo.
 Strateginiame planavime ir valdyme sprendimų priėmimas liečia tikslus ir
pasikeitimus tiksluose, nustatant institucijos bendrą, ilgo veikimo politiką.
 Vadovavimo valdyme yra apjungiami planavimo ir valdymo uždaviniai,
kurie dažniausiai sprendžia efektyvaus resursų suradimo ir paskirstymo
klausimus.
 Operacijų valdymas turi garantuoti efektyvų operacijų atlikimą, kuris
atliekamas, remiantis specifinėmis taisyklėmis, pasirinktomis aukštesniuose
lygiuose.
Tai buvo įvardinta kaip Anthony taksonomija [Anthony R.N. Planning and Control
Systems: A framework for Analysis. Harvard Univ. Graduate School of Business
Administration, (1965).]
Anthony taksonomija nusakė skirtumus tarp struktūrizuotų ir
nestruktūrizuotų problemų sprendimo.
20
2. Sprendimų paramos sistemų projektavimo
architektūrų apžvalga
2. 1. Sprendimų priėmimo procesas
Procesams orientuotas požiūris į sprendimų
priėmimą [kuriam atstovavo Simon (1960)] išskyrė keletą
tarpusavyje susijusių sprendimų priėmimo fazių:
 Intelektualią (angl. intelligence);
 Projektavimo (angl. design);
 Pasirinkimo (angl. choise) ;
 Diegimo (angl. implementation).
21
2. Sprendimų paramos sistemų projektavimo
architektūrų apžvalga
2. 1. Sprendimų priėmimo procesas
Intelektuali fazė susijusi su sprendimų turinio ir konteksto paieška,
t.y. :
 reikalingų duomenų nustatymu,
 sprendimo proceso “pirminių medžiagų” izoliacija,
 daug preciziškesniu probleminės srities (PS) identifikavimu,
 ir, jei įmanoma, PS struktūrizacija.
Taip pat į šį procesą įtraukiamas problemos identifikavimas tiek
vieno aktoriaus atveju, tiek sąveikos procesai, kurie atsiranda,
nustatant ir apibrėžiant problemą sprendimo priėmimo grupėje.

22
2. Sprendimų paramos sistemų projektavimo
architektūrų apžvalga
2. 2 Funkcinis priėjimas
SPS architektūra pagal Bonczek et al. (1981)
Užklausos
Vartotojas
Kalbos
sistema
Problemos
apdorojimo
sistema
Žinių sistema
Įgaliojimai
(Responces)
23
KS galimos technologijos:

Meniu,

Komandų kalbos,

Užpildymas pagal formas,

Natūralios kalbos interfeisas.
Užklausos
Vartotojas
Kalbos
sistema
Įgaliojimai
(Responces)
Problemos
apdorojimo
sistema
Žinių sistema
Į ŽS įtraukiama:
• Duomenų bazės (DB),
• Tekstas,
• Taisyklių aibės,
• Procedūriniai moduliai,
• Freimai,
• Elektroninės lentelės (skaičiuoklės),
• Žodynai ir kt.
24
Tuo metu pastebimi šios SPS architektūros trūkumai
Bonczek et al. (1981) pasiūlyta ŽS talpina savyje žinias apie PS.
Bonczek et al. (1981) pasiūlytoje SPS architektūroje ŽINIŲ SITEMOJE
neišskiriamos atminties technologijos, priemonės ir įrankiai.
Centrinė Sprendimų Paramos sistemos dalis- Problemų apdorojimo
sistema PAS, turėtų būti integruojanti architektūros dalis, taigi PAS –
turėtų įdiegti skirtingos formos elementų apdorojimą:
Duomenų bazės valdymą, teksto procesorių, modelių įvykdymą,
išvedimo priemones ir samprotavimą, elektroninės lentelės analizę,
statistinę analizę
Taigi, 1982 m. Sprague ir Carlson pasiūlo SPS architektūra
susiaurindami kai kurias jos architektūrinių sprendinių funkcijas.
25
Duomenų bazė (DB)
DBVS
Modelių bazė (MB)
MBVS
Dialogo Modulis
Dialogo generavimo ir
valdymo programinė įranga
Vartotojas
Ši schema šiek tiek skiriasi nuo Jr.Sprague ir R.H. Carlson (1982) originalo,
kadangi jie DBVS ir MBVS įjungė į Dialogo Modulį ir pavadino ji Programinės
įrangos sistema
26
Guariso G., Werthner H. (1989) pasiūlo praplėsta SPS architektūrą
Žinių Bazė
Duomenų Bazė
Modelių Bazė
Sistemos valdymo ir
kontrolės įranga
Vartotojo interfeisas
Vartotojas
27
3. Sprendimų paramos sistemos (SPS), projektavimas
Orientuojantis į KADS sistemą [Breuker, Wielinga. Models of Expertise in knowledge acquisition.
1989, ], išskiriamos pagrindinės ekspertizės modelio komponentės:
Valdymo
lygmuo
valdo
Užduočių
lygmuo
Strateginis
lygmuo
aprašo
taiko
Išvedimo
lygmuo
Dalyk. srities
lygmuo
Objektai
Planai,
Meta-taisyklės
Numatomos
avarijos ir pan.
Tikslai,
Užduotys,
Trikdžiai
Ir pan.
Meta-klasės,
Žinių šaltiniai
ir pan.
Sąvokos,
ryšiai ir jų
struktūros
Išvedimo
struktūra
Aksiomų
sistemos
ir
struktūros
Organizacinė
struktūra
Valdomų
procesų
struktūra
.
Užduočių
struktūra
28
Sprendimo procesas yra mąstymo, apgalvojimo,
samprotavimo procesas, apsprendžiantis ir nustatantis:
 kokie bus sprendimo rezultatai
 ir kaip geriau priimti atitinkamą sprendimo variantą.
Sprendimo atlikimo procesas yra nagrinėjamas, analizuojant
galimą problemos sprendimo erdvę.
Šiame kontekste yra pasitelkiami prognozavimo metodai,
kurių pagrindas yra dalykinės srities imitacinio
modeliavimo rezultatų analizė [11].
29
Sprendimo atlikimo procesas
Sprendimo procesus galima suskirstyti į tam tikrą skaičių tipiškų
procesų, nusakančių:
·
·
·
·
·
·
problemos analizės,
diagnozės,
įvertinimo,
tikslo prioritetiškumo pasirinkimo,
resursų planavimo,
sprendimo vykdymo
ir kitus panašaus pobūdžio procesus.
30
Pav. S.5.2. Sprendimo atlikimo proceso stadijos.
I dentifikuojama ir apibrëþiama
problema
Perþiûrima
Perþiûrima
I ðvystomi alternatyvûs
sprendimo variantai
Ávertinami alternatyvûs
sprendimai
Neabejotinos
sàlygos
Rizikos
sàlygos
I ðrenkama
alternatyva
Perþiûrima
Ádiegiamas
sprendimas
Ávertinama
Perþiûrima
Neapibrëþtos
sàlygos
Šiuose etapuose:
identifikuojama ir apibrėžiama
problema,
analizuojami
alternatyvūs
sprendimų
variantai,
įvertinus visas sąlygas, rizikos
faktorius,
išrenkamas
optimalus sprendimas, kuris
yra realizuojamas.
Ávertinamas ir valdomas
problemos sprendimo
procesas
Sprendimø atlikimo
procese vyksta sàveikavimas
tarp þingsniø
31
Kiekvienoje
sprendimo
situacijoje
turime
įvertinti:
•·
Tikslus;
•·
Objektą, kurio vystymui taikome sprendimus;
•·
Kriterijus, kurie nusako atlikimo efektyvumą;
•·
Norimą veiklos kryptingumą;
•·
Sprendimo kintamuosius;
•·
Atributus;
•·
Apribojimus
•
• ir panašius veiksnius
32
Koncepcinis modelis turi tenkinti sekančius reikalavimus:





Užtikrinti
modelio
abstraktumą
ir
intuityvumą;
Pagrįsti
sąvokų
atpažinimo operacijas;
Pateikti
plačias
galimybes informacijos
aprašymui;
Užtikrinti paprastumą
ir praktiškumą;
Apibrėžti
formalią
semantiką.
DALYKINĖ
SRITIS
Srities žinių
įgijimas ir
modeliavimas
Įvertinimas
KONCEPCINĖ
MODELIS
REIKALAVIMŲ
INŽINERIJA
Projektavimas
Testavimas/
Koregavimas
INFORMACINĖ
SISTEMA
SISTEMŲ INŽINERIJA
33
Pav.S12. Siūlomi SPS koncepcinio modelio
lygmenys
34
E-tinklo modelio konstrukciniai
primityvai

ai=(si,tip,i,,ti,qi),


where i is an index of transition;
si is a transition sheme and may consist of (L’i,L”i,(r’i,r”i)), where





L’i is the set of input locations of the transition;
L”i is a set of output locations of the transition;
r’i is the location of complex input conditions of a transition (i.e., input
resolution location);
r”i is the resolution location for the transition output; ( r’i,r”i) is a
procedure of resolution locations.
We introduce T as a time scale and tiT as time moments denoted on
this scale.
35
E-tinklo modelio konstrukciniai
primityvai
We introduce T as a time scale and tiT as time moments denoted on this
scale.
According to the property of continuity of time, we can define the time
interval by starting and terminating moments: k=[ti,tj], where ij. The
duration of the time interval (k) is defined by a numerical expression of
difference (k)=tj -ti. The periodical time ti is defined by a period and
base, where the period is defined as duration of an interval, and the base
may be either a time moment ti or a time interval k.
The tip is defined as a planned moment of transition firing, tipT*, where
T*=T{tv*} and {tv*} is the set of time moments determined
approximately, relatively and etc.
i is the duration of the transition working time; ti is the periodic
transition time.
36
ai
r'i
r''i
1
1
b'1
b'n1
b''1
.
.
.
.
.
.
n1
m1
1
p'1
1
n1+1
.
.
.
p'n2
b''m1
n1+n2
m1+1
p''1
.
.
.
m1+m2
p''m2
Pav. E- tinklo perėjimo bendriausia schema
37
Erdvės ir laiko
ontologijos







Tradicinė temporalinė algebra (laiko taškai, intervalai,
trukmės ir t.t.),
Tiesinio laiko ontologija,
Aleno’ laiko logika,
Region-connection calculi (RCC-5, RCC-8) regionosusiejimo skaičiavimai,
Ciklinio laiko algebra,
Dalinai sutvarkyto laiko algebra,
Branching-time algebra ir kt.
38
Erdvės ir laiko ontologijos
Daugelyje DS dinamikos aprašymo atvejų erdvės ir
tiesinio laiko ontologija negali būti panaudojama.
 Samprotavimo pagal apribojimus algoritmai tampa
pagalbininkais, nustatant informacijos ir žinių bazės
turinio pilnumą
Problemos iškyla vaizduojant procesų periodus, darbų
srautų neigiamus rezultatus ir kt.

39