Международное издательство выпустило книгу доцента кафедры ЭВМ

  • 28 апреля 2014, 16:05
  • Автор: admin
  • Просмотров 7159

При полном или частичном цитировании гиперссылка на сайт www.vyatsu.ru обязательна!

Кафедра ЭВМ ведет работы по изучению и созданию высокопроизводительных систем обработки знаний

В конце марта 2014 года в издательстве  Science Book Publishing House LLC  (WA, USA) вышла книга «HIGH-PERFORMANCE SYSTEMS OF DEDUCTIVE INFERENCE» («Высокопроизводительные системы дедуктивного логического вывода»). Ее автор – кандидат технических наук, доцент кафедры ЭВМ В.Ю. Мельцов. В монографии собраны результаты научных исследований, проводившихся в течение нескольких лет в лаборатории «Интеллектуальные системы».

В книге рассмотрены системы на базе одного из самых быстродействующих методов – ускоренного метода делением дизъюнктов, разработанного д.т.н., профессором Д.А. Страбыкиным. 

Согласно определению академика Д.А. Поспелова, система называется интеллектуальной, если в ней реализованы следующие основные функции: возможность накапливать знания об окружающем систему мире; возможность пополнять поступившие знания с помощью логического вывода, отражающего закономерности окружающего мира; возможность логически планировать свою деятельность; возможность общаться с человеком на языке, максимально приближенном к естественному человеческому языку.

Анализ существующих информационно-сложных задач показал, что в основе большинства из них лежит нерешенность проблемы формирования в компьютерных системах адекватной базы знаний о проблемной среде, образующей информационный базис, на основе которого и осуществляется решение задачи. Информация уже перестает быть только «нулями» и «единицами». К таким задачам можно отнести:

  • моделирование и прогнозирование развития экономической, экологической, политической ситуации в стране и в мире;
  • управление сложными многопараметрическими системами, в том числе крупными предприятиями;
  • реализация интеллектуальных информационно-поисковых систем;
  • реализация систем динамического распознавания образов;
  • медицинская и техническая диагностика;
  • бизнес-аналитика и транспортная логистика.

 

Количество подобных задач неуклонно растет, а вычислительный аспект в них уходит на второй план.  Именно поэтому появились и широко внедряются в нашу жизнь экспертные системы, системы поддержки принятия решений, интеллектуальные информационные системы управления предприятием и т.д. Однако даже у самых мощных Супер-ЭВМ с традиционной фон-Неймановской архитектурой возникают трудности,  поскольку сложность решения таких задач в первую очередь определяется не сложностью алгоритмов и даже не объемом обрабатываемой информации, а сложностью проблемной среды – среды, в которой решается задача. Большинство современных алгоритмических и объектно-ориентированных языков программирования слишком примитивны для отображения всего многообразия смысловых оттенков проблемной среды, хотя и удобны для последующей обработки информации. 

Решением данных проблем может стать создание специализированных высокопроизводительных систем обработки знаний, основанных на параллельных методах логического вывода и семантических (смысловых) средствах представления и обработки информации. 

Другой важной особенностью описываемых машин логического вывода является  выбор нетрадиционной (для существующих персональных компьютеров и серверов) архитектуры с управлением потоком данных – data flow архитектуры. Как сказал академик В.С. Бурцев, ведущий отечественный специалист по проектированию вычислительных систем: «Модель вычислений с управлением потоком данных имеет ряд существенных преимуществ, которые помогут преодолеть проблемы, возникающие по мере повышения производительности суперкомпьютеров за пределы петафлопса (1015 операций в секунду). 

На современном этапе развития вычислительной техники представление и обработка знаний являются фундаментальными понятиями, а проектирование и разработка высокопроизводительных интеллектуальных систем оказывает огромное влияние на всю область человеческой деятельности, называемой IT-технологиями. Семантическая теория должна явиться базой для создания формализованного языка описания знаний, обладающего высокими выразительными возможностями, приближающимися к возможностям естественного языка, и достаточно универсального для описания различных проблемных сред. Возможность создания такого языка является главным перспективным направлением практического применения теории искусственного интеллекта.

Книга будет интересна не только научным работникам и специалистам в области разработки высокопроизводительных интеллектуальных систем, но и студентам и аспирантам, обучающимся по направлениям «Информатика и вычислительная техника» и «Прикладная математика и информатика».

Версия для печати