Социальная информатика. Ирина Соколова

то вопрос о возможности и необходимости моделирования второй – разумной, присущей только человеку составляющей, – порождает множество социально-мировоззренческих проблем, и лишь во вторую очередь – технических. Свидетельство этого – широкое распространение технократического подхода на современном этапе информатизации общества.

      Человечество должно быть готово к появлению достижений в области разработок искусственного интеллекта путем создания социальных условий, при которых искусственный интеллект всегда будет только помощником при принятии человеком решений, но никогда его замещающим.

      Понятия «экспертная система», «инженерия знаний». От исследований в области искусственного интеллекта отделилось направление инженерии знаний, занимающееся выявлением, структурированием, формализацией знаний для разработки интеллектуальных систем, систем, основанных на знаниях, или экспертных систем (ЭС).

      ЭС – это компьютерные системы, аккумулирующие знания экспертов и фундаментальные знания в той или иной предметной области, обладающие способностью к логическим выводам и выступающие в качестве электронных консультантов для лиц, принимающих решения.

      Использование в экспертных системах достаточно мощных баз данных и средств манипуляции этими данными – правил вывода – позволяет называть их системами, основанными на базах знаний, в отличие от систем управления базами данных.

      Экспертные системы являются традиционным средством «интеллектуального» анализа информации. Методы искусственного интеллекта значительно ускоряют процесс разработки программ для решения конкретных задач и делают их самообучающимися в процессе работы.

      Основную часть экспертных систем, использующих методы искусственного интеллекта, составляют экспертные системы реального времени, или динамические экспертные системы. Они применяются для анализа изменения данных, контроля взаимосвязанных процессов, а также моделирования реальных систем и прогнозирования их поведения в будущем.

      Одним из новых методов анализа информации является использование нейронных сетей. Эти методы можно считать альтернативными распространенным ныне статистическим методам, так как они являются слабочувствительными к неполной и искаженной информации. Нейронные сети в настоящее время реализуются, например, с помощью специализированных нейрокомпьютеров.

      Причины активного использования экспертных систем в обучении. Во всем мире, по оценкам ряда специалистов, в настоящее время насчитывается более 600 млн студентов, из них 30 млн. обучаются в рамках дистанционного обучения, под которым понимается совокупность передачи учебной информации студенту, стимулирование его учебной деятельности и, если необходимо, принятие корректировочных мер, т. е. речь идет об индивидуализированном обучении, в том числе на базе использования экспертных систем.

      Экспертная обучающая система обладает целым рядом позитивных