Интеллектуа́льная систе́ма (ИС, англ. intelligent system) — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс^[1].

Интеллектуальные системы изучаются группой наук, объединяемых под названием «искусственный интеллект».

Виды интеллектуальных систем

• Интеллектуальная информационная система
• Экспертная система
• Расчётно-логические системы
• Гибридная интеллектуальная система
• Рефлекторная интеллектуальная система

К расчётно-логическим системам относят системы, способные решать управленческие и проектные задачи по декларативным описаниями условий. При этом пользователь имеет возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. Данные системы способны автоматически строить математическую модель задачи и автоматически синтезировать вычислительные алгоритмы по формулировке задачи. Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования.

Рефлекторная система — это система, которая формирует вырабатываемые специальными алгоритмами ответные реакции на различные комбинации входных воздействий. Алгоритм обеспечивает выбор наиболее вероятной реакции интеллектуальной системы на множество входных воздействий, при известных вероятностях выбора реакции на каждое входное воздействие, а также на некоторые комбинации входных воздействий. Данная задача подобна той, которую реализуют нейросети^[2].

По комбинации воздействий на рецепторы формируются числовые характеристики рефлекторов через промежуточный слой. Связи между слоями обеспечивают передачу некоторой величины (импульса), от элементов одного слоя, к элементам другого. Если суммарная величина (суммарный импульс) на входе некоторого элемента превосходит его пороговое значение, то он передает свое значение (свой импульс) на элементы следующего слоя. По сути, каждый из элементов является моделью нейрона^{[уточнить]}.

В отличие от перцептронов рефлекторный алгоритм напрямую рассчитывает адекватную входным воздействиям реакцию интеллектуальной системы. Адекватность реакции базируется на предположении, что законы несилового взаимодействия одинаковы на любых уровнях представления взаимодействующих систем: будь то живые или неживые объекты.

Рефлекторные программные системы применяются к следующим задачам: естественно-языковой доступ к базам данных; оценки инвестиционных предложений; оценки и прогнозирования влияния вредных веществ на здоровье населения; прогнозирования результатов спортивных игр^[3].

Литература

• Головицына М.В. Информационные технологии проектирования радиоэлектронных средств . — БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-университет информационных технологий — ИНТУИТ.ру, 2008.
• Тесля Ю.Н. Введение в информатику природы. — Маклаут., 2010. — 255 с. — ISBN 978-966-2200-06-5
• Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. — М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. — 432 с. — ISBN 978-5-279-03412-3

Ссылки

• Российская ассоциация искусственного интеллекта
• Ассоциация искусственного интеллекта в Интернете alicebot.org
• Сайт компании Наносемантика
• Домашняя страничка Алана Тьюринга
• Интеллектуальный поисковик Старт
• Сайт коллектива «Новая наука»
• Сайт проекта OSTIS «Open Semantic Technology for Intelligent Systems»

Примечания