Гибридная интеллектуальная система

Под гибридной интеллектуальной системой принято понимать систему, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. Таким образом ГИС — это совокупность:

• аналитических моделей
• экспертных систем
• искусственных нейронных сетей
• нечетких систем
• генетических алгоритмов
• имитационных статистических моделей

Междисциплинарное направление «гибридные интеллектуальные системы» объединяет ученых и специалистов, исследующих применимость не одного, а нескольких методов, как правило, из различных классов, к решению задач управления и проектирования.

История возникновения термина

Термин «интеллектуальные гибридные системы» появился в 1992 г. Авторы вкладывали в него смысл гибридов интеллектуальных методов, таких как экспертные системы, нейросети и генетические алгоритмы. Экспертные системы представляли символьные, а искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы — адаптивные методы искусственного интеллекта. Однако, в основном, новый термин касался достаточно узкой области интеграции — экспертные системы и нейросети. Ниже приведены несколько трактовок этой области интеграции другими авторами.

Предпосылки

1. «Гибридный подход» предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей (способностей).

2. Термин «гибрид» понимается как система, состоящая из двух или более интегрированных подсистем, каждая из которых может иметь различные языки представления и методы вывода. Подсистемы объединяются вместе семантически и по действию каждая с каждой.

3. Ученые Центра Искусственного интеллекта Cranfield University (Англия) определяют «гибридную интегрированную систему» как систему, использующую более чем одну компьютерную технологию. Причем технологии накрывают такие области, как системы, основанные на знаниях, коннекционистские модели и базы данных. Интеграция технологий дает возможность использовать индивидуальную силу технологии для решения специфических частей задачи. Выбор технологий, внедряемых в гибридную систему, зависит от особенностей решаемой задачи.

4. Специалисты из University of Sanderland (Англия), входящие в группу HIS (англ. Hybrid Intelligent Systems), определяют «гибридные информационные системы» как большие, сложные системы, которые «бесшовно» (цельно) интегрируют знания и традиционную обработку. Они могут предоставлять возможность хранить, искать и манипулировать данными, знаниями и традиционными технологиями. Гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем экстраполяции концепций существующих систем.

См. также

• Интеллектуальная система

Литература

• Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. – 168с., ил.
• Кириков И. А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. — М.: ИПИ РАН, 2007. — 387 с, ил. — ISBN 978-5-902030-55-3
• Larry R.Medsker. Hybrid Intelligent Systems. 1995.
• Stefan Wermter, Ron Sun, Hybrid Neural Systems. Springer-Verlag, Heidelberg, Germany. 2000.
• Negnevitsky M. Artificial Intelligence. A guide to intelligent systems. Addison-Wesley, 2005.
• Castillo, P.Mellin, Hybrid Intelligent Systems, Springer-Verlag. 2006.
• Lakhmi C. Jain; N.M. Martin Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms: Industrial Applications. - CRC Press, CRC Press LLC, 1998

Ссылки

• Международная конференция по гибридным интеллектуальным системам
• Международный журнал по гибридным интеллектуальным системам
• Сайт с информацией о гибридных интеллектуальных системах
• Лаборатория "Гибридные интеллектуальные системы"