Интеллектуализация процессов обработки потоков...

24
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ ПОТОКОВ ДАННЫХ, ЛЕКЦИЯ 4 БГУ РФиЭ Кафедра Интеллектуальных Систем Адуцкевич Иван Анатольевич

Upload: cana

Post on 10-Feb-2016

107 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

Интеллектуализация процессов обработки потоков данных, лекция 4. БГУ РФиЭ Кафедра Интеллектуальных Систем Адуцкевич Иван Анатольевич. Бизнес моделирование. Разрыв в понимании между бизнесом и IT. - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

Page 1: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ ПОТОКОВ ДАННЫХ, ЛЕКЦИЯ 4

БГУРФиЭ

Кафедра Интеллектуальных СистемАдуцкевич Иван Анатольевич

Page 2: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

БИЗНЕС МОДЕЛИРОВАНИЕ

Page 3: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

РАЗРЫВ В ПОНИМАНИИ МЕЖДУ БИЗНЕСОМ И IT Процессы Стратегии Цели Сотрудники

Клиенты Партнеры Процедуры Инструкции Технологические карты Навыки Эффективность Задачи Знания

Программы Интерфейсы Логика Данные Транзакции Повторное использование Классы Методы Маштабируемость и т.д.

Нет общего языка

Page 4: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ БИЗНЕС МОДЕЛИРОВАНИЯ в широком смысле слова, модель – это

любой образ (мысленный или условное, знаковое описание) какого-либо объекта, процесса или явления.

Локализация модели. В том случае, если модель не находится в нашем сознании, она принадлежит миру знаков.

Необходимость более точного определения модели требует разработки специальных парадигм моделирования, описывающих его как знаковый процесс с максимальной точностью.UML, IDEF0, ARIS, BPEL, BPMN etc.

Page 5: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ БИЗНЕС МОДЕЛИРОВАНИЯ Основные проблемы в реализации бизнес-

процессов Интегрирование разнородных

объектов(Datasource Integration) Синхронизация действий над

объектами(Event Integration) Решение проблемы именования (Vocabulary

Integration)

Page 6: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК СЕМИОТИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС Рассмотрим любую математическую

задачу: Обозначим переменные(присвоим

определенные знаки денотатам) Составление уравнений(моделируем

знаковой синтагмой проблемную ситуацию целиком)

Следуя стандартным алгебраическим правилам находим наши переменые(последовательностью идущих друг за другом синтагм находим то что мы вначале обозначили знаком)

Графические системы моделирования принциально похожи на алгебраические

Page 7: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ГРАФИЧЕСКАЯ НОТАЦИЯ КАК СПОСОБ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ЗНАНИЙ Наглядность

против эффективности

Удобно для предварительного построения модели

Невозможно генерировать исполнимый код

Для сложных задач нужны сложные семиотические системы

Заварка

Кипяток

Заварка

Чай

Page 8: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ГЛОБАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ЗНАНИЙ – ТЕХНОЛОГИЯ SEMANTIC WEB

Page 9: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ИНТЕРНЕТ – ГЛОБАЛЬНАЯ ВСЕОБЩАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СРЕДА Тексты в Интернет принадлежат новой

фактуре речи Компьютер как инструмент чтения и письма ПО способное воспринимать знаковую

систему, в которой закодирован текст Коммуникационное обеспечение для доступа

к сети Важными особенностями новой фактуры

речи являются: Зная адрес текста пользователь может

загрузить его себе на компьютер, где бы этот текст не хранился

Гипертекст

Page 10: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ HTML КАК БАЗОВОЙ ЗНАКОВОЙ СИСТЕМЫ Достоинства:

Гипертекст Возможность включать изображения, звук,

видео Недостатки:

Не отражается семантика Трудно извлечь знания(пример про

студентов)

Практически это означает, что мы работаем с текстами, почти ничего не зная об их содержании, и даже имеем ограниченные возможности это содержание извлечь

Page 11: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ГЛОБАЛЬНАЯ КОГНИТИВНАЯ ЗНАКОВАЯ СРЕДА SEMANTIC WEB Ноавя знаковая система – XML, имеющая

свободную систему базовых знаков Построение на этой знаковой основе

простейший знаковых систем – онтологий Использование собственных

программных систем на базе мобильных программ-агентов, имеющих поисковые или любые другие предписания об их желательных или возможных действиях

Page 12: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ОНТОЛОГИЯ - ЕДИНООБРАЗНОЕ ОПИСАНИЕ ЗНАНИЯ

Page 13: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ОПРЕДЕЛЕНИЕ Онтология

описание существенных свойств предметной области

концептуализации предметной области(Грубер)

набор понятий данной ПО, их свойств и связей между ними

Page 14: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ТРИ УРОВНЯ ОНТОЛОГИИ. ПРОБЛЕМА ГЛОБАЛИЗАЦИИ ОНТОЛОГИЙ Базовый - содержит первичные понятия

Число, строка, предикат «обладать», базовые действия «create, read, update, delete» и прочее

Основа необходимая для более специфичной деятельности

Средний уровень – это уровень общих понятий области деятельности

Низший уровень – конкретные понятия, специфичные для данной области деятельности

Существует несколько попыток реализации онтологии верхнего уровня(SUMO, SUO) первичные, мета, абстрактные и общефилософские

понятия, обобщающие знания множества специфических областей.

Не включает в себя информацию специфическую для конкретной области деятельности

Page 15: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

АГЕНТЫ

Page 16: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ОПРЕДЕЛЕНИЕ Агентом принято считать объект

обладающий следующими свойствами: автономность, возможность обмена информацией с другими

агентами и человеком, мобильность, компактность, возможность принятия решений, возможность взаимодействовать с

различными объектами, не являющимися агентами, для решения поставленных задач,

возможность обучения и развития

Page 17: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

МНОГОАГЕНТНЫЕ СРЕДЫ Высокая мобильность и автономность. С математической точки зрения

многоагентную среду можно рассматривать как систему интерактивных машин Тьюринга соединенных информационными каналами для обмена сообщениями.

Деятельность системы интерактивных машин Тьюринга не может быть сведена к деятельности одной вероятностной машины Тьюринга

Основной предпосылкой развития многоагентных систем является идея о возможности обучаться агентами

Page 18: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ОНТОЛОГИИ И СИНТАКТИКА XML Гибкость знаковой системы XML позволяет

использовать ее для обработки онтологий Эта система позволяет агентам

динамически создавать запросы, зависящие от структуры онтологии, а также динамически изменять собственные онтологии, расширяя их дополнительными правилами.

Page 19: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ЗНАКИ В АГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ

Page 20: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

АГЕНТЫ И ЗНАКИ Основной проблемой проектирования

агентных систем является правильный выбор системы знаков Достаточность Универсальность Компактность

Page 21: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

РЕАЛИЗАЦИЯ ПАРАДИГМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ КОГНИТИВНОЙ БИЗНЕС СРЕДЫ – ЭЛЕКТРОННАЯ ТОРГОВЛЯ

Page 22: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

КОММУНИКАЦИИ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ОНТОЛОГИИ Одна из основных задач агента –

эффективная коммуникация с другими агентами и с человеком

В основе идеи динамической онтологии лежит возможность агента обучаться Память агента используется эффективно Информация не сосредоточена в едином

хранилище, а рассредоточена по сети агентов

Информация автоматически структурируется Два типа агентов: доменные и

интерфейсные

Page 23: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

МЕТАЯЗЫК

Важной особенностью динамического подхода к знаковой системе агента является необходимость описания самой знаковой системы с помощью некоторых знаков или создание метаонтологии. Это необходимо, так как классы, описываемые внутри онтологий, обладают определенной внутренней структурой – примитивными характеристиками или характеристиками, ссылающимися на другие понятия. Понятия наследуются друг от друга, возможно даже множественное наследование. Всю эту информацию о структуре понятий-классов нужно хранить и передавать от агента к агенту.

Page 24: Интеллектуализация процессов обработки потоков данных,  лекция 4

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ПАРАДИГМЕ RDF Каждый ресурс имеет универсальный

идентификатор (URI). Тогда с ним можно работать, как с

общепринятым знаком (словом из словаря) и обозначать им людей, места, понятия и все что угодно

В качестве самой элементарной структуры языка были приняты тройки знаков (triples), выражающие самые простые предикатные отношения.

SVO – Subject Verb Object Маша ела кашу SAV – Subject Attribute Value Яблоко

красное