Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта. Олег Варламов

миваров это и есть эволюционная база данных и правил. Именно на ее основе можно по кратким фрагментам получаемых сообщений делать обоснованные выводы и прогнозы. Эти краткие сообщения представляют собой лишь горные вершины или вершины айсбергов, за которыми скрываются огромные описания, хранящиеся в базах данных.

      Для решения задачи мониторинга и прогнозирования сложной предметной области (ПО) необходимо создать автоматизированную систему информационного моделирования и прогнозирования. Прежде всего, необходимо создать информационную модель предметной области и решить задачи сбора требуемых данных, обработки информации и прогнозирования развития объекта наблюдения. Эта классическая задача имеет большое множество возможных решений, зависящих от особенностей предметной области, имеющихся ресурсов, заданных требований по достоверности, своевременности, надежности, точности прогнозирования и т.п. В любом случае, необходимо выделение и создание трех подсистем:

      · сбора данных;

      · накопления и обработки информации;

      · прогнозирования и имитационного моделирования.

      Создание информационной модели сложной предметной области является творческой задачей с применением информационных технологий баз данных, экспертных систем, систем поддержки принятия решений, интеллектуальных систем и др. Успех решения задачи зависит от концептуального моделирования предметной области (выделяют концептуальный, логический и физический уровни моделирования ПО). Отметим, что анализ разработки существующих аналогов показывает необходимость изначального применения эволюционных (развивающихся, обучаемых) систем. В настоящее время существуют современные и перспективные методы моделирования самых сложных предметных областей в предельно жестких ограничениях и внешних условиях. К таким информационным технологиям относится отечественная технология создания самоорганизующихся программно-аппаратных комплексов оперативной диагностики (СПАКОД) на основе эволюционного многомерного информационного пространства универсального представления данных и правил [72, 46-126, 303, 354-355, 503-504].

      При решении задач моделирования и прогнозирования сложных предметных областей невозможно изначально определить требуемые ресурсы и возможные проблемы. Такая задача относится к классу познавательных задач и не имеет однозначных, тем более, простых решений. Кроме того, задача мониторинга относится к классу диагностических задач, требующих обработки данных в реальном масштабе времени. Когда задачи познания и диагностики решаются одновременно, возникает наиболее сложный класс познающе-диагностических задач. В настоящее время для одновременного решения задач мониторинга и прогноза сложных реальных предметных областей не существует готовых информационных систем.

      Однако, комбинируя существующие технические и программные решения, представляется возможным решить требуемую задачу мониторинга и прогноза сложных реальных предметных