чної задачі. Приміром, мобільні робототехнічні системи повинні вирішувати і завдання розпізнавання образів, і технічні завдання по позиціонуванню, обходу перешкод і т.д. Експертні системи повинні мати можливістю розуміння природної мови, володіти здібностями математичних систем, реалізовувати прогностичні можливості ігрових систем. Таким чином, з розвитком інтелектуальних систем росла їх складність і багатофункціональність, та це й зрозуміло - в ідеалі інтелектуальна система повинна відтворювати розумову діяльність людини, а людина, як відомо, саме багатофункціональне інтелектуальний пристрій.
Виникло закономірне питання, як класифікувати, структурно упорядкувати і організувати все різноманіття інтелектуальних систем, які були створені і продовжували конструюватися зі все зростаючими темпами (що пов'язано з бурхливим розвитком мікроелектроніки протягом останнього десятиліття)? Ні по колу розв'язуваних завдань, ні по конструктивно-технічними ознаками, ні за принципами побудови (а власне про яких принципах і методах може йти мова, якщо сама методологія розробки інтелектуальних систем по цю пору перебуває на етапі становлення) класифікувати принципово новий клас технічних систем -інтелектуальні системи, не представлялося можливим.
Принципово нову структурну організацію інтелектуальних систем, спираючись на теорію штучного інтелекту, дослідження операцій і автоматичного управління, розробив у 1989 р Дж. Сарідіс (один з творців нового наукового напрямку - теорії інтелектуальних машин, що представляє загальносистемний підхід до вирішення завдань проектування інтегрованих інтелектуальних систем).
Інтелектуальна САУ структурно поділяється на три узагальнених рівня, упорядкованих відповідно до фундаментальним принципом IPDI (IncreasingPrecisionwithDecreasingIntelligence) теорії інтелектуальних машин: у міру просування до вищих рівнів?? ерархіческой структури підвищується інтелектуальність системи, але знижується її точність, і навпаки. Під «інтелектуальністю» системи мається на увазі її здатність працювати з базою подій з метою виявлення деяких спеціальних знань, що дозволяють уточнити запропоновану задачу і намітити шляхи її вирішення. Під «неточністю» мається на увазі невизначеність у виконанні операції за рішенням завдання. Загальний вигляд архітектури інтелектуальної САУ, що відповідає цьому базовому принципу, наведено на рис.1.8.
Рис.1.8. Ієрархічна структура інтелектуальної САУ
Кожному з рівнів (які самі можуть бути багаторівневими) відповідає спеціальна підсистема, що реалізує функції, що відповідають певним нижче п'яти принципам організації інтелектуальних керуючих систем.
. Наявність взаємодії керуючих систем з реальним зовнішнім світом з використанням інформаційних каналів зв'язку. Перший принцип підкреслює безпосередній зв'язок інтелектуальних керуючих систем із зовнішнім світом. Перебуваючи в безперервній взаємодії із зовнішнім світом, інтелектуальні системи отримують з нього всю необхідну інформацію у вигляді витягнутих знань. Більше того, керуюча система може чинити на зовнішній світ цілеспрямоване активний вплив. Модель знань про зовнішній світ, використовувана інтелектуальною системою, повинна припускати не тільки уточнення опису зовнішнього середовища, яке відбувається за рахунок отримання додаткових знань про зовнішній світ, але й зміна стану зовнішнього середовища внаслідок реалізації активної поведінки інтелектуальної системи. Таким чином, інтелектуальна система може впливати на зовнішнє середовище не тільки в рамках ініціалізіруемих системою процесу отримання знань, але й винятково з метою зміни зовнішнього світу у відповідності з метою функціонування системи. Виконання принципу взаємодії системи із зовнішнім світом дозволяє організувати канали зв'язку для вилучення необхідних знань з метою організації доцільної поведінки.
. Принципова відкритість систем з метою підвищення інтелектуальності та вдосконалення власної поведінки. Відкритість систем забезпечується наявністю таких рівнів вищого рангу в ієрархічній структурі, як самонастройка, самоорганізація і самонавчання. Система знань інтелектуальної керуючої системи складається з двох частин: постійних (перевірених) знань, якими система володіє і постійно користується, і тимчасових (перевіряються) знань, в яких система не впевнена, з якими вона експериментує в процесі навчання. Залежно від результатів аналізу своєї поведінки у зовнішньому світі система може або відкидати знання другого типу, або переводити їх у знання першого типу. У свою чергу перевірені знання можуть бути переведені в розряд перевіряються, якщо умови функціонування і результати роботи системи в зовнішньому світі стають неадекватними певній галузі постійних знань. Виконання другого принципу дозволяє організувати в інтелектуальній системі процес придбання, поповнення...
