, включающая пять подсистем:
АИПС «Криминал-И Аомпрактика» содержит сведения об иностранцах и лицах без гражданства, совершивших административные правонарушения;
АИПС «Криминал-И Преступление» выдает сведения о происшествиях и преступлениях с участием иностранцев и лиц без гражданства;
АИПС «Криминал-И ДТП» обеспечивает сведениями об иностранцах и лицах без гражданства, участниках ДТП на территории России;
АИПС «Криминал-И Розыск» содержит данные о находящихся в розыске или разысканных иностранцах;
АИПС «Криминал-И Наказание» содержит сведения об иностранцах и гражданах России, постоянно проживающих за границей, находящихся под следствием, арестованных или отбывающих наказание на территории Российской Федерации.
Примерами АИС, применяемых для проведения оперативной и учетно-аналитической работы в горрайорганах и МВД республик, являются:
АИС «СВОДКА» - позволяет работать с базой данных, создаваемой по поступающей в органы внутренних дел оперативной информации о происшествиях и преступлениях, осуществлять поиск в БД по реквизитам, а также вести статистическую обработку данных, составлять отчеты при поступлении запросов и после исполнения документов;
АИС «ГАСТРОЛЕРЫ» - предназначена для автоматизированной обработки оперативными подразделениями УВДТ и ОВДТ информации о лицах, представляющих оперативный интерес для органов внутренних дел на транспорте, и их связях; о похищенных на транспорте, неразысканных или добровольно сданных вещах, имеющих индивидуальные номера или характерные особенности;
АИС «Грузы-ЖД» - разработана для автоматизированного сбора, хранения и выдачи информации о фактах хищения груза и багажа на железнодорожном транспорте, по которым возбуждены уголовные дела, а также о раскрытых хищениях грузов;
АИС «НАРКОБИЗНЕС» - предназначена для сотрудников отдела по незаконному обороту наркотиков. Использование системы межзадачных связей позволяет выявлять лица, их связи с событиями, друг с другом, оружием и адресами, проходящими по разным видам учетов;
АИС «Картотека-Регион» - предназначена для работы с пофамильными учетами осужденных, разыскиваемых и задержанных за бродяжничество лиц;
АИС «СПЕЦАППАРАТ» - предназначена для работы со спецаппаратом и позволяет планировать oпeративно-розыскные мероприятия на основе быстрого и качественного обеспечения их необходимой информацей. Можно, например, быстро найти круг лиц, проходящих по однотипным фактам из массива спецсообщений, способам совершения преступлений, адресам и т.п.
Тема 17. Интеллектуальные информационные системы,
как системы поддержки принятия решений
в профессиональной деятельностиОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ:1. Характерные особенности интеллектуальных информационных систем (ИИС).2. Использование интеллектуальных информационных систем (ИИС) в профессиональной деятельности сотрудника ОВД.1. Характерные особенности
интеллектуальных информационных систем (ИИС)По аналогии с предыдущим, начнем с того, что определим предпосылки возникновения понятия «интеллектуальные информационные системы».История попыток создания искусственного разума насчитывает более 700 лет. Первую зафиксированную в истории попытку создания машины, моделирующей человеческий разум, связывают с именем испанского изобретателя Раймунда Луллия.Развивая традиции ученых своего времени, Луллий сконструировал машину, состоявшую из системы кругов, вращая которые можно было получить «формулу истины». По существу она представляла собой механическую экспертную систему.В XVIII в. Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили идеи, заложенные Луллием, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.В 40-х гг. XX в. с появлением компьютера искусственный интеллект обрел второе рождение. Произошло выделение ИИ в самостоятельное научное направление.Так в 1950 году в статье «Вычислительные машины и разум» (Computing machinery and intelligence) выдающийся английский математики и философ Алан Тьюринг предложил тест, чтобы заменить бессмысленный, по его мнению, вопрос «может ли машина мыслить?» на более определенный. Судья-человек ограниченное время, например, 5 минут, переписывается по телеграфу на естественном языке с двумя собеседниками, один из которых – человек, а другой – компьютер. Если судья за предоставленное время не сможет точно и надежно определить, кто есть кто, то компьютер прошел тест.Идею Тьюринга поддержал Джо Вайзенбаум, написавший в 1966 году первую «беседующую» программу «Элиза», которая состояла всего из 200 строк и лишь повторяла фразы собеседника в форме вопросов и составляла новые фразы из уже использованных в беседе слов.А.Тьюринг считал, что компьютеры, в конечном счете, пройдут его тест, т.е. на вопрос: «Может ли машина мыслить?» он отвечал утвердительно, но в будущем времени: «Да, смогут!» И вплоть до настоящего момента ежегодно проводится соревнование между разговаривающими программами, и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера (Loebner).
Термин
искусственный интеллект (ИИ) впервые был озвучен в 1956 году. на семинаре в Дартмутском колледже. И сейчас не существует единого определения, которое бы однозначно описывало это понятие. Чтобы определить понятие «искусственный интеллект», необходимо понимать отличие простой задачи от интеллектуальной.Обычно считается, что если для задачи найден алгоритм ее решения, то она относится к простым, причем процесс решения указанного класса задач становится таким, что его может в точности выполнить или человек или компьютер, не имеющие ни малейшего представления о сущности самой задачи.В противном случае, задача является интеллектуальной и отыскание алгоритма решения таких задач связано со сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Таким образом,
интеллектуальными считаются задачи, связанные с разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа.В отличие от всех других видов ИС,
интеллектуальная информационная система (ИИС) – это система, которая основана на использовании базы знаний для разработки алгоритмов решения задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей, более того, к ней предъявляется ряд требований, таких как: ИИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные и из имеющихся фактов и знаний и самое главное сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т.д. Кроме того, она должны обладать средствами оценки результатов собственной работы с пояснениями, почему получен тот или иной результат, также ИИС должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами, и накапливать опыт.Необходимой частью любой ИИС являются знания. При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и в чем их отличие от обычных данных, которые обрабатываются компьютером.
Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Они описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними.По своей природе знания можно разделить на:
-
декларативные знания – это описания фактов и явлений, фиксирование наличия или отсутствия таких фактов, а также описания основных связей и закономерностей между этими фактами и явлениями;
-
процедурные знания – это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями.
Для того чтобы наделить систему знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно. Поэтому в ИИС требуется четко разделить знания на те, которые предназначены для обработки компьютером, и те, которые используются человеком.Обычно в области ИИ выделяют шесть основных направлений развития:
-
представление знаний;
-
манипулирование знаниями;
-
общение ИИС;
-
восприятие ИИС;
-
обучение ИИС;
-
поведение ИИС.
Проблема представления знаний в ИИС чрезвычайно актуальна, поскольку их функционирование опирается на знания о проблемной области, хранящиеся на компьютере. В рамках этой проблемы решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в ИИС. Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний.Как правило, выделяют два вида моделей предоставления знаний: декларативные и процедурные.
-
В декларативных моделях предметная область представляется в виде синтаксического описания ее состояния. Вывод решений основывается на процедурах поиска в пространстве состояний.
-
В процедурном представлении знания содержатся в небольших программах (процедурах), которые определяют поведение ИИС. При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода.
Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий.Для того чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задач, ИИС должна уметь оперировать, пополнять, классифицировать, обобщать знания и т.д.Чтобы в процессе взаимодействия пользователя с ИИС происходило общение, система должна уметь решать следующие задачи: понимать связные тексты, понимать и синтезировать речь, формировать объяснение своих действий, интегрировать в единый внутренний образ сообщения различной модальности (речевой, текстовой, зрительной и т.п.) и т.д.Существуют большие возможности в повышении уровня ИИС за счет обработки зрительной (образной) информации и соотнесения ее с обработкой символьной (текстовой) информации.Одной из основных черт ИИС является способность к обучению, т.е. решение задач, с которыми они ранее не встречались.Так как ИИС должны действовать в некоторой окружающей среде, необходимо разработать специальные поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами и людьми. Для достижения такого взаимодействия необходимо вести исследования в ряде направлений и создать модели целесообразного поведения, нормативного поведения, ситуационного поведения, специальные методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях.
Создание ИИС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта, а копирование методологий, принятых в традиционном программировании, чаще всего приводит к отрицательному результату.Сегодня уже существуют многочисленные варианты интеллектуальных систем, которые не имеют цели, но имеют критерии поведения: генетические алгоритмы и имитационное моделирование эволюции. Поведение этих систем выглядит таким образом, как будто они имеют различные цели и добиваются их.Выделим наиболее крупные этапы жизненного цикла ИИС.
№
|
Название суть этапа жизненного цикла ИИС
|
I
|
Разработка идеи и концепции системы
|
II
|
Разработка теоретических основ системы
|
III
|
Разработка математической модели системы
|
IV
|
Разработка методики численных расчетов в системе: разработка структур данных; разработка алгоритмов обработки данных
|
V
|
Разработка структуры системы и экранных форм интерфейса
|
VI
|
Разработка программной реализации системы
|
VII
|
Отладка системы
|
VIII
|
Экспериментальная эксплуатация
|
IX
|
Опытная эксплуатация
|
X
|
Промышленная эксплуатация
|
XI
|
Заказные модификации системы
|
XII
|
Разработка новых версий системы
|
XIII
|
Снятие системы с эксплуатации
|
Условно ИИС можно разделить ИИС на следующие типы: системы с интеллектуальным интерфейсом; экспертные системы; самообучающиеся системы.
Системы с интеллектуальным интерфейсом – это ИИС, предназначенная для поиска неявной информации в базе данных (БД) или тексте для произвольных запросов, составляемых, как правило, на ограниченном естественном языке. Интеллектуальные БД отличаются от обычных БД возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе данных. В запросе требуется осуществить поиск по условию, которое должно быть доопределено в ходе решения задачи. Формулирование запроса осуществляется в диалоге с пользователем, последовательность шагов которого выполняется в максимально удобной для пользователя форме. Запрос к базе данных может формулироваться и с помощью естественно-языкового интерфейса. Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний.