Научная статья на тему 'Методологія побудови інтелектуальних систем штучного інтелекту для професійного навча'

Методологія побудови інтелектуальних систем штучного інтелекту для професійного навча Текст научной статьи по специальности «Автоматика. Вычислительная техника»

CC BY
63
5
Поделиться
Ключевые слова
інформаційні системи / штучний інтелект / експертні системи / навчання / предметна область

Аннотация научной статьи по автоматике и вычислительной технике, автор научной работы — О. В. Бордюг

Анотація. У статті розглянуто використання іформаційно-комунікаційних технологій у навчання, для підвищення рівня дієвості знань. Одною з таких технологій обрано комп’ютеризовану систему штучного інтелекту, а саме їх різновид експертну систему (ЕС). ЕС, як клас програмного забезпечення, разом з відповідною методологією побудови та застосування, здатні змінити ситуацію у професійному навчанні на краще. Відомо, що ЕС застосовуються для вирішення завдань у певних предметних галузях. Саме це їх «покликання» ми успішно можемо використовувати у професійному навчанні студентів. Одним з ключових етапів при розробці інтелектуальних систем, а саме ЕС, є опис їх предметної області. Згідно з визначенням, "предметна область – це модель деякої частини реального світу". На концептуальному рівні предметна область представляється виділеними в ній типами об'єктів, атрибутами цих типів об'єктів і зв'язками між ними. Ефективність прийнятих рішень інтелектуальними системами істотно залежить від підготовки і адаптації багатства знань фахівців досліджуваної предметної області. Тому, до сих пір залишається актуальним питання розробки методів отримання і формалізації знань про предметну область для розробки систем штучного інтелекту. Слід зазначити, що при описі предметної області важливе значення має не стільки кількість використовуваних знань, скільки методи їх відбору та подання. Саме від них залежить показник інтелектуальності системи, що виявляється в здатності використовувати в потрібний момент релевантні (необхідні) знання. Вибір методу відбору та представлення знань визначається специфікою тієї частини реального світу, яку відображає предметна область. Запропоновано ряд етапів по розробці методів отримання і формалізації знань, з опису предметної області, необхідних для розробки навчальних систем штучного інтелекту. Що дозволить ЕС, як класу програмного забезпечення, разом з відповідною методологією побудови та застосування, змінити ситуацію у професійному навчанні студентів на краще.

Похожие темы научных работ по автоматике и вычислительной технике , автор научной работы — О. В. Бордюг,

METHODOLOGY OF CONSTRUCTION OF INTELLECTUAL SYSTEMS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR PROFESSIONAL EDUCATION

Abstract. The article deals with the use of information and communication technologies in training, to increase the level of knowledge efficiency. One of these technologies is the computerized system of artificial intelligence, namely, their kind the expert system (ES). The ES, as a class of software, together with the appropriate methodology for designing and applying, can change the situation in vocational training for the better. It is known that the ES is used to solve problems in certain subject areas. It is these "vocations" we can successfully use in the professional training of students. One of the key stages in the development of intelligent systems, namely the ES, is a description of their subject area. According to the definition, "subject area is a model of some part of the real world." At the conceptual level, the subject domain is represented by the types of objects in it, the attributes of these types of objects and the connections between them. The effectiveness of the decisions made by the intelligent systems depends essentially on the preparation and adaptation of the wealth of knowledge of the specialists of the subject domain. Therefore, the issue of developing methods for obtaining and formalizing knowledge of the subject area for the development of artificial intelligence systems remains a topical issue. It should be noted that in the description of the subject area is important not so much the amount of knowledge used, how many methods of selection and presentation. It depends on them the index of the intelligence of the system, which manifests itself in the ability to use the relevant (necessary) knowledge at the right time. The choice of the method of selection and presentation of knowledge is determined by the specifics of that part of the real world, which reflects the subject area. A number of stages are proposed for the development of methods for obtaining and formalizing knowledge, from the description of the subject area necessary for the development of artificial intelligence training systems. What will enable the ES, as a class of software, together with the corresponding methodology of construction and application, to change the situation in the professional training of students for the better.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Текст научной работы на тему «Методологія побудови інтелектуальних систем штучного інтелекту для професійного навча»

Scientific journal PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION

Has been issued since 2013.

Науковий журнал Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА

Видаеться з 2013.

http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/

Бордюг О.В. Методолог'т побудови 'нтелектуальних систем штучного 'нтелекту для профе^йного навчання. Ф'вико-математична осв'та. 2018. Випуск 2(16). С. 27-29.

Bordyuh O. Methodology Of Construction Of Intellectual Systems Of Artificial Intelligence For Professional Education. Physical and Mathematical Education. 2018. Issue 2(16). Р. 27-29.

УДК 004.8: 377

О.В. Бордюг

Подльський державний аграрно-технчний унiверситет, Украна

bordyug@rambler.ru DOI 10.31110/2413-1571-2018-016-2-005

МЕТОДОЛОГ1Я ПОБУДОВИ 1НТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ ШТУЧНОГО 1НТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПРОФЕС1ЙНОГО НАВЧАННЯ

Анота^я. У статт'1 розглянуто використання iформацiйно-комунiкацiйних технологiй у навчання, для пдвищення рiвня д/'евостi знань. Одною з таких технологiй обрано комп'ютеризовану систему штучного iнтелекту, а саме ¡хр'!зновид - експертну систему (ЕС).

ЕС, як клас програмного забезпечення, разом з в'дпов'дною методолог'!ею побудови та застосування, здатн зм'шити ситуа^ю у професiйному навчаннi на краще. В'домо, що ЕС застосовуються для вир'шення завдань у певних предметних галузях. Саме це ¡х «покликання» ми успшно можемо використовувати у професiйному навчаннi студент'в

Одним з ключових етаЫв при розробц iнтелектуальних систем, а саме ЕС, е опис ¡х предметно¡' областi. Згiдно з визначенням, "предметна область - це модель деяко¡' частини реального свту". На концептуальному рiвнi предметна область представляеться видленими в нiй типами об'ект'в, атрибутами цих титв об'ект'!в i зв'язками м'ж ними.

Ефективнсть прийнятих рiшень iнтелектуальними системами iстотно залежить вiд пдготовки i адаптацП багатства знань фахiвцiв досл'джувано¡' предметно¡' областi. Тому, до сих пр залишаеться актуальним питання розробки метод'!в отримання iформал'!зацп знань про предметну область для розробки систем штучного iнтелекту.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Сл'д зазначити, що при опис предметно¡' област'1 важливе значення мае не стльки кльксть використовуваних знань, скльки методи ¡х вiдбору та подання. Саме вiд них залежить показник i'нтелектуальностi системи, що виявляеться в здатностi використовувати в потрiбний момент релевантнi (необхiднi) знання. Вибiр методу вiдбору та представлення знань визначаеться специфiкою тië¡ частини реального свiту, яку вiдображае предметна область.

Запропоновано ряд етатв по розробц метод/'в отримання i формалiзацi¡ знань, з опису предметно¡' областi, необхiдних для розробки навчальних систем штучного iнтелекту. Що дозволить ЕС, як класу програмного забезпечення, разом з вiдповiдною методологiею побудови та застосування, змiнити ситуа^ю у професiйному навчаннi студентiв на краще.

Кпючовi слова: iнформацiйнi системи, штучний iнтелект, експертнi системи, навчання, предметна область.

Постановка проблеми. yci погоджуються з тим, що застосування шформацшно-комунтацших технологш однозначно буде сприятиме пщвищенню рiвня дieвостi знань, через широкий вибiр шструметчв якими волод^ть ц технологи: наочысть, штерактивысть, диференцшоваысть та шил. Однак, варто вщзначити особливо перспективний напрямок у спектрi шформацшних технологш, це комп'ютеризован системи штучного штелекту, а саме '¡х рiзновид -експертн системи (ЕС) [1].

Ефективысть прийнятих ршень штелектуальними системами ктотно залежить вщ пщготовки i адаптацп багатства знань фахiвцiв дослщжувано' предметно'' област в пам'ят комп'ютера. Тому, до сих тр залишаеться актуальним питання розробки методiв отримання i формалiзацií знань про предметну область для розробки систем штучного штелекту.

Аналiз актуальних дослщжень. Характерною рисою системи освти е циркуля^я в и рамках педагопчних знань. На думку В.1. Пнецшского, який визначив '¡х як категор^ педагопки, - це "знання, ям, будучи вщображенням об'ективно кнуючого, несуть в собi вщбиток внутршнього свп^у його ноая" [2]. З визначення випливае - педагопчы знання суб'ективы, що передбачае варiативнiсть при '¡х сприйнятп, викладi i штерпретацп досягнутих результат. Така варiативнiсть породжуе проблему вщбору навчального матерiалу, яка в умовах "шформацшного вибуху", яка тривае в умовах диферен^ацп напрям^в професшно'' дiяльностi та зростання вимог до рiвня професiоналiзму вкрай актуальна. Ршення и можливо, якщо мета освiти поставлена дiагностично, "тобто настiльки точно i виразно, щоб можна було однозначно зробити висновок про ступшь и реалiзацií i побудувати цiлком певний дидактичний процес, який гарантуе и досягнення за заданий час".

ISSN 2413-158X (online) ISSN 2413-1571 (print)

PHYSICAL & MATHEMATICAL EDUCATION

issue 2(16), 2018

Постановка дiаmостичноí мети передбачае наявысть професшно орieнтованоí освiти, що забезпечуе фундамент майбутнього професiоналiзму того, хто навчаеться, як спецiалiзацiю, яка готуе до певного способу дiяльностi, що стае вiдмiтною рисою кожно'| особистостiм.

Мета статтi. Слiд зазначити, що при описi предметно' област важливе значення мае не сттьки кiлькiсть використовуваних знань, скiльки методи (х вiдбору та подання. Саме вщ них залежить показник Ытелектуальносп системи, що виявляеться в здатност використовувати в потрiбний момент релевантш (необхiднi) знання. Вибiр методу вщбору та представлення знань визначаеться специфтою тiеí частини реального свiту, яку вщображае предметна область.

Викладення основного матертлу. Розвиток iнформацiйних технологiй розширюе можливост iнтелектуальних систем, що беруть на себе рiзнi функцГ'', ям традицiйно вважалися прерогативою iнтелектуальноí дiяльностi.

Уважнiше роглянемо одну з Ытелектуальних систем в iнформацiйних технологiях - експертн системи. ЕС акумулюють професшы знання досвiдчених квалiфiкованих експертiв i призначенi для вирiшення практичних завдань, що виникають у фахiвця, який працюе в дослiджуванiй предметнiй обласп.

Основу будь-яко' експертно' системи складають база даних (БД) i база знань (БЗ). В БД накопичуються емтричы факти з дослiджуваноí предметно' области фактичнi данi, приклади експертних висновюв, елементарнi висловлювання з деякою оцiнкою i т.п. (Представленi у виглядi трiйок <об'ект, ознака, значення ознаки>). У БЗ заносяться вщомосп, що виражають закономiрностi структури безлiчi емпiричних фактiв i способи виршення виникаючих в цiй областi завдань. ^м того, в БЗ помщаеться iнформацiя про (х важливiсть, а також вщомост про те, яким чином ц зв'язки i закономiрностi можуть бути використанi. Закономiрностi в БЗ представляються у виглядi рiзних математичних моделей.

Базовим поняттям в ЕС е «знання», хоча однозначного визначення воно не мае. Фахiвцями запропоновано десятки рiзних тлумачень. Розглянемо деяк з них. Визначення знань поза контекстом штучного штелекту, звучить наступним чином: «Перевiрений практикою результат тзнання дiйсностi, вiрне и вщображення в мисленнi людини». Це визначення досить загальне i не прояснюе особливостей знань, пов'язаних з комп'ютерними системами. 1нше визначення термЫа «знання», вже в рамках шженерм знань, де «знання» визначаються як формалiзована Ыформа^я, на яку посилаються або яку використовують в процес виршення. Вiдповiдно, п^д базою знань розум^ть сукупнiсть знань, що вiдносяться до дея^ предметноí областi i формально представлених таким чином, щоб на (х основi можна було здмснювати «мiркування».

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Крiм того, знання визначаються як основы закономiрностi предметноí обласп, що дозволяють людинi вирiшувати конкретш виробничi, науковi та iншi завдання, тобто чинники, поняття, взаемозв'язки, оцшки, правила, евристики, а також стратеги прийняття рiшення в цiй обласп.

При вирiшеннi завдання отримання знань для експертних систем видтяють три стратеги: придбання, вилучення та формування знань.

Придбання знань здшснюеться за допомогою автоматизованого дiалогу мiж експертом i спецiальною програмою. Таким чином, вдаеться отримати фрагменти знань вщповщно до структур, що закладен розробниками системи. 1снуе ряд недолЫв в данiй стратеги таких як: прихильысть до предметноí обласп, неповнота придбаних знань, спрощення структури знань.

Вилучення знань вщбуваеться без залучення обчислювальноí технiки шляхом безпосереднього контакту Ыженера по знаннях i джерелом знань (експертом, спецiальною лтературою та iн.). 1нженеру по знаннях необхщно вiдтворити модель предметноí обласп, якою користуються експерти для прийняття ршень. Це тривала i трудомктка процедура.

Формування знань здiйснюеться безпосередньо в самм експертнiй системi, яка «самоспйно» формуе необхiднi знання або отримуе «нове» знання якi не задае експерт. 1ншими словами формування знань - це завдання обробки база даних (БД) з метою переходу до баз знань (БЗ).

Можливост людини у видтены нових (прихованих) закономiрностей обмежеы, тому розробка методiв i алгоритмiв, здатних аналiзувати слабоструктурованi, рiзнорiднi данi i надавати новi отриманi знання в зручый для сприйняття людиною формi, е найбтьш актуальним завданням при розробц експертних систем.

Експертнi системи, як клас програмного забезпечення, разом з вщповщною методологiею застосування, здатнi змшити ситуацiю у професiйному навчаннi на краще. Вщомо, що експертнi системи застосовуються для вирiшення завдань (видачi рекомендацiй) у певних предметних галузях. Саме це (х «покликання» ми устшно можемо використовувати у професшному навчаннi студентiв. А саме, створювати учбовi ситуацп, при яких студент виршуе конкретнi прикладн задачi, покладаючись на ним здобутi знання та навички. Завдяки експертним системам, студенти мають можливкть моделювати реальн виробничi ситуацп, та створювати алгоритми (х вирiшення, iншими словами «учити» експертну систему «виршувати» конкретнi прикладн завдання. А заодно, що важливше, учитись самим [1].

Одним з ключових етатв при розробцi iнтелектуальних систем, а саме ЕС, е опис (х предметноí областi. Згiдно з визначенням, "предметна область - це модель дея^ частини реального свпу". На концептуальному рiвнi предметна область представляеться видтеними в нiй типами об'ект, атрибутами цих типiв об'ек^в i зв'язками мiж ними.

Дост^рну iнформацiю, необхiдну для дiагностичноí постановки цтей i вiдбору вiдповiдного змкту освiти, можливо отримати за допомогою соцюлопчних та експертних методiв, що реалiзуються безпосередньо в освiтнiх установах або в сферах професiйноí дiяльностi. Отримана вiд респондентiв i експер^в iнформацiя, як правило, е значною за обсягом, слабоформалiзованою i нечисловою, що передбачае неможливкть и використання розробниками дiагностичних засобiв i безпосередыми учасниками дидактичного процесу. Навчальний матерiал, що вiдповiдае дiагностично поставленим цтям, повинен бути представлений у виглядi квалiметричних обгрунтованих структур. Саме вони i повиннi бути основою для розробки навчальних програм, навчальноí лггератури, нормативноí документаци i т.д. 1гнорування таких методiв веде до неможливост дiагностичноí постановки цiлей освiти i суб'ективiзму при вiдборi навчального матерiалу.

В iнженерií знань при опис предметноí областi передбачаються когнiтивний i технологiчний рiвнi. Логiка описуваного дослщження включае етапи:

1. Аналiз системи "змкт освiти".

2. Когштивний piBeHb опису предметно! област ЕС:

• виявлення характерних особливостей реального CBiTy i можливих меж його вщображення в предметно! обласп;

• визначення об'eктiв предметно! обласп;

• встановлення параметрiв, що характеризують розглянутi об'екти;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

• визначення структур, що описують органiзацiю об'ек^в предметно! областi;

• характеристика методiв опису об'eктiв в предметно! обласп.

3. Технологiчний рiвень опису предметно! обласп ЕС:

• квалiметричне обгрунтування технологГ|' опису предметно! областi ЕС;

• алгоритм опису предметно! обласп ЕС.

Висновки. Послщовне виконання перерахованих етатв, на наш погляд, дозволить розробити технолопю опису предметно! обласп ЕС, тобто вирiшити задачу, яка е базовою при побудовi Ытелектуальних навчальних систем.

Список використаних джерел

1. Бордюг О. В. Пщвищення професiйно! спрямованостi навчання завдяки використанню електронних систем штучного iнтелекту : зб. наук. праць К-ПНУ. Серiя педагопчна. Випуск 20. / За ред. П. Атаманчука. Кам'янець-Подтьський: К-ПНУ iменi 1вана Огiенка, 2014.

2. Гинецинский В.И. Основы теоретической педагогики: учеб. пособие / СПб. : Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та, 1992. 258 с.

References

1. Bordyug O. V. (2014) Pidvyshchennya profesiynoyi spryamovanosti navchannya zavdyaky vykorystannyu elektronnykh system shtuchnoho intelektu [Improvement of the professional orientation of learning through the use of electronic systems of artificial intelligence]: col. sciences works of K-PNU. The series is pedagogical. Issue 20. / Ed. P. Atamanchuk - Kamenets-Podilskyi: K-PNU named after Ivan Ogienko, 2014. (In Ukraine).

2. Ginetsinsky V.I. (1992) Osnovy teoreticheskoy pedagogiki [Fundamentals of Theoretical Pedagogy]: study. allowance / SPb: Publishing house St. Petersburg. state University, 1992. - 258 p. (In Russian).

METHODOLOGY OF CONSTRUCTION OF INTELLECTUAL SYSTEMS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR PROFESSIONAL EDUCATION Oleksandr Bordyuh

Podilsky state agrarian and technical university, Ukraine Abstract. The article deals with the use of information and communication technologies in training, to increase the level of knowledge efficiency. One of these technologies is the computerized system of artificial intelligence, namely, their kind - the expert system (ES).

The ES, as a class of software, together with the appropriate methodology for designing and applying, can change the situation in vocational training for the better. It is known that the ES is used to solve problems in certain subject areas. It is these "vocations" we can successfully use in the professional training of students.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

One of the key stages in the development of intelligent systems, namely the ES, is a description of their subject area. According to the definition, "subject area is a model of some part of the real world." At the conceptual level, the subject domain is represented by the types of objects in it, the attributes of these types of objects and the connections between them.

The effectiveness of the decisions made by the intelligent systems depends essentially on the preparation and adaptation of the wealth of knowledge of the specialists of the subject domain. Therefore, the issue of developing methods for obtaining and formalizing knowledge of the subject area for the development of artificial intelligence systems remains a topical issue.

It should be noted that in the description of the subject area is important not so much the amount of knowledge used, how many methods of selection and presentation. It depends on them the index of the intelligence of the system, which manifests itself in the ability to use the relevant (necessary) knowledge at the right time. The choice of the method of selection and presentation of knowledge is determined by the specifics of that part of the real world, which reflects the subject area.

A number of stages are proposed for the development of methods for obtaining and formalizing knowledge, from the description of the subject area necessary for the development of artificial intelligence training systems. What will enable the ES, as a class of software, together with the corresponding methodology of construction and application, to change the situation in the professional training of students for the better.

Key words: information systems, artificial intelligence, expert systems, training, subject area.