INTELEKTUALIZUOTOS INFORMACINĖS SISTEMOS

1. INTELEKTUALIZUOTOS INFORMACINĖS SISTEMOS Doc. Dr. DALĖ DZEMYDIENĖ daledz@ktl.mii.lt Tel. 2714571; 2714572 Turinys DĖSTOMO KURSO TIKSLAI INFORMACINĖS TECHNOLOGIJOS TEISĖJE SPRENDIMŲ PRIĖMIMO SISTEMOS

2. INTELEKTUALIZUOTOS INFORMACINĖS SISTEMOS Dėstomo kurso tematika: • šiuolaikinės teisinės informacijos sistemos, • šiuolaikines informacines technologijas ir kompiuterinius tinklus (visų pirma – INTERNET, INTRANET, EXTRANET), • ugdyti mokėjimus, reikalingus teisininkams naudojant informacines technologijas savo darbe, • informacinės visuomenės formavimo prielaidos bei kūrimo žingsniai ir su galimi teisininkų veiklos pokyčiais informacinės visuomenės sąlygomis, • suteikti žinių apie vadybos informacines sistemas ir jų panaudojimą sprendimų priėmimui bei informacinių technologijų taikymą vadybos informacinėse sistemose.

3. 1. Tikslai • Pagrindiniai darbo tikslai: • Susipažinti su Intelektualizuotų Informacinių pokyčiais; • Išnagrinėti informacinių sistemų (IS) kūrimo galimybes, metodus ir taikymo principus; • Pateikti IT taikymo galimybes sprendimų priėmimo sistemų (SPS) projektavimui. • Gretutiniai tikslai: • Kaip geriau pritaikyti Informacines technologijas savo praktiniame darbe. • Nusakyti Informacinių technologijų ir sistemų reikalavimų aprašymo, specifikavimo ir darbinės aplinkos sukūrimo problematika.

4. Dirbtinis intelektas (DI) [Artificial Intelligence (AI)] • Bendrasis DI (filosofiniai pagrindai, kognityvinis modeliavimas)[General AI (Philosophical foundations, Cognitive simulation)] • Problemų sprendimas, planavimas, paieška[Problem Solving, Planning, Search] • Teoremų įrodymas, loginis išvedimas; euristinis, miglotumų ir tikėtinumų samprotavimas[Theorem Proving, Inference; Heuristic, Uncertainty, Fuzzy, and Probabilistic Reasoning] • Žinių vaizdavimas, žiniomis grindžiamos sistemos[Knowledge Representation, Knowledge-Based Systems]

5. Dirbtinis intelektas (DI) [Artificial Intelligence (AI)] • Šablonų (signalų, garsų-šnekos, vaizdų) atpažinimas[Pattern Recognition (Signal, Audio-Speach, Optical-Vision)] • Natūralios kalbos apdorojimas (supratimas, generavimas)[Natural Language Processing (Understanding, Generation)] • Mašininis mokymas, adaptyviosios sistemos, kūrybingumas[Machine learning, Adaptive systems, Creativity] • Neuroniniai tinklai; evoliuciniai skaičiavimai (genetinis programavimas ir kt.)Neural Networks; Evolutionary Computation (Genetic Programming, etc.)] • Išskirstytas DI, intelektualizuoti programiniai agentai, daugiaagentinės sistemos[Distributed AI, Intelligent Agents, Multiagent Systems] • Robotika [Robotics]

6. Dirbtinis intelektas • Vystantis dirbtinio intelekto mokslo šakai buvo pasiūlyta nemažai jos sampratos pavyzdžių. Jie laikui bėgant keitėsi, papildydami vieni kitus ir praplėsdami ją naujomis galimybėmis. • Dirbtinis intelektas nagrinėja keletą pagrindinių dalykų: • pirma – žmogaus mąstymo procesus, • antra – šių procesų atvaizdavimą kompiuterinėse sistemose, technologijose, techninėse mašinose (kompiuterinėse sistemose, robotuose, programiniais agentais ir programomis valdomuose įrenginiuose ir kt.). Žinoma, nauji metodai bei technologinės galimybės šią sampratą keičią ir papildo.

7. Dirbtinio intelekto samprata • Dirbtinio intelekto terminas apima daugelį kitų mokslo sričių nagrinėjamų dalykų (Turban, 1992). Dirbtinis intelektas dažnai apibrėžiamas kaip metodai, sudarantys sąlygas mašinai imituoti žmogaus intelektinę elgseną. Iškeliami dirbtinio intelekto tikslai: • padaryti mašinas greitesnes; • suprasti, kas yra intelektas, ir • padaryti mašinas naudingesnes.

8. Norint suprasti, ką dirbtinio intelekto sistemos bando imituoti, reikia paaiškinti terminą „intelektuali elgsena“. Dažniausiai nagrinėjama keletas gebėjimų, priskiriamų intelektui:

9. Intelektualios elgsenos bruožai • mokymasis iš praktikos, gebėjimas protauti, aplinkos supratimas (protas); • esmės nustatymas iš neaiškių arba prieštaringų pranešimų; • greitas ir sėkmingas reagavimas į naujas situacijas (skirtingas reagavimas, lankstumas); • problemų sprendimo supratimas ir veiksmingas elgesio nukreipimas; • sugebėjimas elgtis painiose situacijose; • supratimas ir nuoseklus priėjimas prie išvadų racionaliu būdu; • sumani elgsena manipuliuojant aplinkoje, pritaikant žinias; • skirtingų situacijos elementų santykinės svarbos supratimas; • Žinių ir praktinių gebėjimų perdavimas kitiems. • Kalbos supratimas ir pan.

10. Vienas iš pagrindinių dirbtinio intelekto tikslų • Sukurti sistemas, galinčias pamėgdžioti žmogaus intelektą. • Tačiau kol kas intelektualių sistemų galimybės dar nepakankamai akivaizdžios, teoriniai laimėjimai nėra labai plačiai taikomi, tačiau daugelis intelektualių sistemų tampa vis tobulesnės ir naudingesnės spendžiant daugelį žmogaus žinių ir intelekto reikalaujančių uždavinių.

11. Kalbos supratimas Natūralios kalbos apdorojimas Robotų technologija Intelektualus mokymasis Automatinis programavimas Neuro tinklai Lanksti logika Kompiuterinis regėjimas Ekspertinės sistemos DI medis Kompiuterių mokslas Lingvistika B C N L A H K D F P GH I EB OJ M J Elektroninė inžinerija Valdymas ir valdymo mokslas Psichologija Filosofija A – psichologinė lingvistika I – robotų technologijos B – sociologinė lingvistika J – atvaizdavimo apdorojimas C – kompiuterinė lingvistika K – vaizdų atpažinimas D – adaptyvios sistemos L – valdymas E – pažinimo psichologija M – matematika/statistika F – filosofija N – operacijų tyrimas G – kalbos filosofija O – valdymo informacinės sistemos H – logika P – biologija

12. INFORMACINĖS SISTEMOS TEISĖS DALYKINĖJE SRITYJE Šiuolaikinės kriminalinės justicijos informacinės sistemos Informacinės sistemos, jų struktūra ir funkcijos. Dabartinė Lietuvos VRM informacinė sistema, jos kūrimo patirtis, vystymo koncepcija ir perspektyvos. Pataisos įstaigų informacinė sistema, jos struktūra ir funkcijos. Užsienio šalių kriminalinės justicijos informacinės sistemos, jų sudėtis ir funkcijos. Teismų informacinės sistemos. Lietuvos teismų kompiuterizavimas Lietuvos teismų kompiuterizavimo tikslai, sąsajos su valstybinėmis programomis ir projektais, Lietuvos narystė tarptautinėse organizacijose bei dvišaliais ir daugiašaliais įsipareigojimais. Kompiuterizuotos teismų informacinės sistemos sudėtis, tipinės darbo vietos, duomenų bazės, registrai. Teismų kompiuterizavimo perspektyvos.

13. Informaciniai tinklai ir jų panaudojimas teisėsaugoje • Informaciniai tinklai, jų struktūra ir funkcijos. • Informaciniai tinklai užsienyje. Informacijos perdavimo kompiuteriniais tinklais ypatumai. • Kompiuterinis tinklas INTERNET, pagrindinės paslaugos, kurias jis teikia. Informacijos paieška INTERNET tinkle, informacijos paieškos sistemos. • INTERNET tinklo panaudojimas teisėsaugoje. • Informaciniai tinklai Lietuvoje. Mokslo ir studijų kompiuterinis tinklas LITNET, valstybinių institucijų kompiuterinis tinklas VIKT, jų panaudojimo teisėsaugoje galimybės ir perspektyvos

14. Įžanga. Stuktūrinės sistemų analizės principai Struktūrinė sistemų analizė yra viena iš kertinių sąvokų, kuri naudojama, nusakant tam tikro pobūdžio sistemų kūrimo metodus. Šie metodai yra orientuoti sistemų analizės ir projektavimo etapams. Struktūrinės sistemų analizės principai gali būti traktuojami kaip tam tikra metodika.  Kiekviena metodika turi apjungti sekančias komponentes: • Įrankių, priemonių ir modeliųbazę egzistuojančių sistemų ir vartotojų naujų reikalavimų užrašymui, analizei ir specifikavimui; • Tam tikro tipo bendros struktūros darbinės aplinkos (Framework) sukūrimą, nustatant (identifikuojant) kurie įrankiai, priemonės, modeliai ir formalizmai yra naudotini tam tikroje sistemos kūrimo proceso stadijoje ir kaip jie yra tarpusavyje apjungiami.

15. Struktūrinės analizės nagrinėjami aspektai • Priemonių ir technikos aibės formavimas, nustatant geriausią iš jų kiekvieno sistemos kūrimo etapo situacijos valdymui. • Darbinės aplinkos struktūros metodo sukūrimas, tikslu jį standartizuoti, padengiant pagrindinius analizės ir projektavimo procesų etapus. • Skirtumų tarp "fizinio'" ir "loginio" sistemos požiūrių nustatymas ir jų utilizacija. • Esminės vartotojo rolės peržiūra sistemos kūrimo ir eksploatavimo procesuose. • Duomenų struktūrų, kurios yra būtinos kaip propaguojamoprojektavimo pagrindas, panaudojimas.

16. Struktūrinės analizės priemonės: · Esybių struktūros (semantiniai) modeliai; · Objektų struktūros modeliai; · Reliaciniai duomenų modeliai; · Duomenų srautų diagramos; · Hierarchinės funkcijų schemos; · Esybių/objektų gyvavimo ciklų modeliai; · Duomenų struktūrų žodynai ir panašios priemonės. Priklausomai nuo to, kokia projektavimo metodikabus pasirenkama, priklausys ir bus taikomi duomenų bei informacijos struktūrizavimo principai, žinių vaizdavimo metodai bei priemonės.

17. IS intelektualizavimo problemos • Žiniomis grindžiamų sistemų klasei (knowledge-based systems) priskirtinos: • Ekspertinės sistemos (ES), • Sprendimų paramos sistemos (decision support systems- DSS), • Sprendimų rengimo sistemos, • Sprendimų priėmimo sistemos (decision making systems DMS), • Intelektualizuotos IS, • Programinių agentų sistemos ir kt.

18. IS intelektualizavimo problemos Ekspertinės sistemos, bendrąja prasme, yra nusakomos: kaip sistemos, kurios gali spręsti tam tikro pobūdžio problemas žmogaus - eksperto lygyje. Papildoma sąlyga yra galimybė sąveikauti su vartotojais bendravimo (bendradarbiavimo) (angl. cooperative) ir intelektualiu (suprantamu) (angl. intelligible) būdu. Ši sąlyga nusako požiūrį į ES, kaip interaktyvias, atviras, žiniomis grindžiamas sprendimų paramos sistemas.

19. IS intelektualizavimo problemos Sąvoka “Žiniomis grindžiamos sprendimų paramos sistemos” (ŽGSPS) (knowledge-based decision support systems) taip pat indikuoja, kad šios sistemos nestovi nuošaly nuo ES “dėžučių”. Pagal savo savybes ir atliekamas funkcijas, bendrąja prasme, ŽGSPS priskirtinos IS klasei, į kurias yra integruojamos žiniomis grindžiamos komponentės (kartais nurodomos kaip “embedded expert systems”) t.y. IS su įstatytomis ES komponentėmis.

20. 2. SPS projektavimo architektūrų apžvalga R.N. Anthony, kalbėdamas apie SPS ir hierarchinę organizacijos struktūrą nusakė skirtumus tarp kelių skirtingų sprendimų priėmimo funkcinių sričių: • Strateginio planavimo; • Vadovavimo valdymo; • Operacijų valdymo. • Strateginiame planavime ir valdyme sprendimų priėmimas liečia tikslus ir pasikeitimus tiksluose, nustatant institucijos bendrą, ilgo veikimo politiką. • Vadovavimo valdyme yra apjungiami planavimo ir valdymo uždaviniai, kurie dažniausiai sprendžia efektyvaus resursų suradimo ir paskirstymo klausimus. • Operacijų valdymas turi garantuoti efektyvų operacijų atlikimą, kuris atliekamas, remiantis specifinėmis taisyklėmis, pasirinktomis aukštesniuose lygiuose. Tai buvo įvardinta kaip Anthony taksonomija [Anthony R.N. Planning and Control Systems: A framework for Analysis. Harvard Univ. Graduate School of Business Administration,(1965).] Anthony taksonomija nusakė skirtumus tarp struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų problemų sprendimo.

21. 2. Sprendimų paramos sistemų projektavimo architektūrų apžvalga2. 1. Sprendimų priėmimo procesas Procesams orientuotas požiūris į sprendimų priėmimą [kuriam atstovavo Simon (1960)] išskyrė keletą tarpusavyje susijusių sprendimų priėmimo fazių: • Intelektualią (angl. intelligence); • Projektavimo (angl. design); • Pasirinkimo (angl. choise) ; • Diegimo (angl. implementation).

22. 2. Sprendimų paramos sistemų projektavimo architektūrų apžvalga2. 1. Sprendimų priėmimo procesas • Intelektuali fazė susijusi su sprendimų turinio ir konteksto paieška, t.y. : • reikalingų duomenų nustatymu, • sprendimo proceso “pirminių medžiagų” izoliacija, • daug preciziškesniu probleminės srities (PS) identifikavimu, • ir, jei įmanoma, PS struktūrizacija. Taip pat į šį procesą įtraukiamas problemos identifikavimas tiek vieno aktoriaus atveju, tiek sąveikos procesai, kurie atsiranda, nustatant ir apibrėžiant problemą sprendimo priėmimo grupėje.

23. 2. Sprendimų paramos sistemų projektavimo architektūrų apžvalga 2. 2 Funkcinis priėjimas SPS architektūra pagal Bonczek et al. (1981) Užklausos Kalbos sistema Problemos apdorojimo sistema Žinių sistema Vartotojas Įgaliojimai (Responces)

24. Užklausos Kalbos sistema Problemos apdorojimo sistema Žinių sistema Vartotojas Įgaliojimai (Responces) KS galimos technologijos: • Meniu, • Komandų kalbos, • Užpildymas pagal formas, • Natūralios kalbos interfeisas. • Į ŽS įtraukiama: • Duomenų bazės (DB), • Tekstas, • Taisyklių aibės, • Procedūriniai moduliai, • Freimai, • Elektroninės lentelės (skaičiuoklės), • Žodynai ir kt.

25. Tuo metu pastebimi šios SPS architektūros trūkumai Bonczek et al. (1981) pasiūlyta ŽS talpina savyje žinias apie PS. Bonczek et al. (1981) pasiūlytoje SPS architektūroje ŽINIŲ SITEMOJE neišskiriamos atminties technologijos, priemonės ir įrankiai. Centrinė Sprendimų Paramos sistemos dalis- Problemų apdorojimo sistema PAS, turėtų būti integruojanti architektūros dalis, taigi PAS –turėtų įdiegti skirtingos formos elementų apdorojimą: Duomenų bazės valdymą, teksto procesorių, modelių įvykdymą, išvedimo priemones ir samprotavimą, elektroninės lentelės analizę, statistinę analizę Taigi, 1982 m. Sprague ir Carlson pasiūlo SPS architektūra susiaurindami kai kurias jos architektūrinių sprendinių funkcijas.

26. Duomenų bazė (DB) DBVS Modelių bazė (MB) MBVS Dialogo Modulis Dialogo generavimo ir valdymo programinė įranga Vartotojas Ši schema šiek tiek skiriasi nuo Jr.Sprague ir R.H. Carlson (1982) originalo, kadangi jie DBVS ir MBVS įjungė į Dialogo Modulį ir pavadino ji Programinės įrangos sistema

27. Žinių Bazė Duomenų Bazė Modelių Bazė Sistemos valdymo ir kontrolės įranga Vartotojo interfeisas Vartotojas Guariso G., Werthner H. (1989) pasiūlo praplėsta SPS architektūrą

28. 3. Sprendimų paramos sistemos (SPS), projektavimas Orientuojantis į KADS sistemą[Breuker, Wielinga. Models of Expertise in knowledge acquisition. 1989, ], išskiriamos pagrindinės ekspertizės modelio komponentės: .

29. Sprendimo procesas yra mąstymo,apgalvojimo, samprotavimo procesas, apsprendžiantis ir nustatantis: • kokie bus sprendimo rezultatai • ir kaip geriau priimtiatitinkamą sprendimo variantą. Sprendimo atlikimo procesas yra nagrinėjamas, analizuojant galimą problemos sprendimo erdvę. Šiame kontekste yra pasitelkiami prognozavimo metodai, kurių pagrindas yra dalykinės srities imitacinio modeliavimo rezultatų analizė [11].

30. Sprendimo atlikimo procesas Sprendimo procesus galima suskirstyti į tam tikrą skaičių tipiškų procesų, nusakančių: ·      problemos analizės, ·      diagnozės, ·      įvertinimo, ·      tikslo prioritetiškumo pasirinkimo, ·      resursų planavimo, ·      sprendimo vykdymo ir kitus panašaus pobūdžio procesus.

31. Pav. S.5.2. Sprendimo atlikimo proceso stadijos. Šiuose etapuose: identifikuojama ir apibrėžiama problema, analizuojami alternatyvūs sprendimų variantai, įvertinus visas sąlygas, rizikos faktorius, išrenkamas optimalus sprendimas, kuris yra realizuojamas.

32. Kiekvienoje sprendimo situacijoje turime įvertinti: • ·      Tikslus; • ·      Objektą, kurio vystymui taikome sprendimus; • ·      Kriterijus, kurie nusako atlikimo efektyvumą; • ·      Norimą veiklos kryptingumą; • ·      Sprendimo kintamuosius; • ·      Atributus; • ·      Apribojimus • ir panašius veiksnius

33. Koncepcinis modelis turi tenkinti sekančius reikalavimus: • Užtikrintimodelio abstraktumąir intuityvumą; • Pagrįstisąvokų atpažinimo operacijas; • Pateikti plačias galimybes informacijos aprašymui; • Užtikrinti paprastumą ir praktiškumą; • Apibrėžti formalią semantiką.

34. Pav.S12. Siūlomi SPS koncepcinio modelio lygmenys

35. E-tinklo modelio konstrukciniai primityvai • ai=(si,tip,i,,ti,qi), • where i is an index of transition; • si is a transition sheme and may consist of(L’i,L”i,(r’i,r”i)), where • L’i is the set of input locations of the transition; • L”i is a set of output locations of the transition; • r’i is the location of complex input conditions of a transition (i.e., input resolution location); • r”i is the resolution location for the transition output; ( r’i,r”i) is a procedure of resolution locations. • We introduce T as a time scale and tiT as time moments denoted on this scale.

36. E-tinklo modelio konstrukciniai primityvai We introduce T as a time scale and tiT as time moments denoted on this scale. According to the property of continuity of time, we can define the time interval by starting and terminating moments:k=[ti,tj], where ij. The duration of the time interval (k) is defined by a numerical expression of difference(k)=tj -ti. The periodical time tiis defined by a period and base, where the period is defined as duration of an interval, and the base may be either a time moment ti or a time interval k. The tip is defined as a planned moment of transition firing, tipT*, where T*=T{tv*} and {tv*} is the set of time moments determined approximately, relatively and etc. i is the duration of the transition working time;tiis the periodic transition time.

37. Pav. E- tinklo perėjimo bendriausia schema

38. Erdvės ir laiko ontologijos • Tradicinė temporalinė algebra (laiko taškai, intervalai, trukmės ir t.t.), • Tiesinio laiko ontologija, • Aleno’ laiko logika, • Region-connection calculi (RCC-5, RCC-8) regiono-susiejimo skaičiavimai, • Ciklinio laiko algebra, • Dalinai sutvarkyto laiko algebra, • Branching-time algebra ir kt.

39. Erdvės ir laiko ontologijos • Daugelyje DS dinamikos aprašymo atvejų erdvės ir tiesinio laiko ontologija negali būti panaudojama. • Samprotavimo pagal apribojimus algoritmai tampa pagalbininkais, nustatant informacijos ir žinių bazės turinio pilnumą Problemos iškyla vaizduojant procesų periodus, darbų srautų neigiamus rezultatus ir kt.