Стихійне і безсистемне нагромадження інформації в організації.
Витяг. Процес, ідентичний традиційному витяганню знань для ЕС. Це один з найбільш складних і трудомістких етапів. Від його успішності залежить подальша життєздатність системи.
Структурування. На цьому етапі повинні бути виділені основні поняття, вироблена структура представлення інформації, що володіє максимальною наочністю, простотою зміни і доповнення.
Формалізація. Представлення структурованої інформації у форматах машинної обробки, тобто на мовах опису даних і знань.
Обслуговування. Під процесом обслуговування розуміється коректування формалізованих даних і знань (додавання, оновлення): «чистка», тобто видалення застарілої інформації; фільтрація даних і знань для пошуку інформації, необхідної користувачам.
.2 Штучний інтелект та його застосування в управлінні
Штучний інтелект можна визначити як наукову дисципліну, яка займається автоматизацією розумної поведінки.
Штучний інтелект (ШІ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука і технологія створення інтелектуальних машин, особливо інтелектуальних комп'ютерних програм. ІІ пов'язаний з подібною завданням використання комп'ютерів для розуміння людського інтелекту, але не обов'язково обмежується біологічно правдоподібними методами.
При цьому головними джерелами прояви невизначеності в завданнях управління є наступні основні фактори:
· складність формалізованого опису об'єкта і завдань управління з урахуванням похибок необхідних обчислень і вимірювань;
· нечіткість цілей функціонування і завдань управління;
· нестационарность параметрів об'єкта і системи управління;
· апріорна невизначеність обстановки та умов функціонування;
· наявність випадкових впливів зовнішнього середовища;
· спотворення надходить вхідної інформації в каналах дистанційної передачі даних.
Фундаментальні проблеми використання знань як ефективного засобу аналізу погано формалізованих і важко алгорітмізіруемих завдань по розпізнаванню образів і класифікації конфліктних ситуацій, пошуку достовірних відповідей при апріоркой неповноту і нечіткості наявних вихідних даних, смислової обробки великих обсягів різнорідної інформації і т . д. традиційно були і залишаються головним предметом вивчення в теорії штучного інтелекту (рис. 1.1). Запропоновані форми подання знань, способи їх вилучення та поповнення, варіанти організації логічного висновку успішно реалізуються в широкому спектрі різних практичних додатків - експертних і діагностичних системах, системах планування та підтримки прийняття рішень, питально-відповідних і навчальних системах, засобах анотування та перекладу природно-мовних текстів, шахових програмах і ряду ін
Поява принципово нового різновиду завдань управління, пов'язаних з підтриманням необхідних режимів функціонування складних динамічних об'єктів в умовах невизначеності та які відносяться до числа погано формалізуються, зажадало розвитку специфічних методів їх вирішення з залученням технологій штучного інтелекту. Базовою основою такого підходу служить концепція ситуаційного управління [1.1]. Виходячи з її кл...
