Введение
Гибридные интеллектуальные системы давно перестали быть предметом сугубо академического интереса: за последние пять-семь лет они превратились в рабочий инструмент управления производством, энергетикой, транспортом и социальной сферой. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утвержденная Указом Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490, прямо указывает на необходимость создания отечественных интеллектуальных технологий, способных функционировать в условиях неполноты данных, высокой неопределенности среды и ограниченного времени принятия решения [1]. Именно эти условия и делают чисто алгоритмические либо чисто экспертные системы недостаточными: первые плохо справляются с плохо формализуемыми задачами, вторые – с массовой обработкой данных в реальном времени. Отсюда и закономерный интерес к гибридизации, то есть к объединению разнородных моделей в едином контуре принятия решений.
Отдельного внимания заслуживает механизм функционального замещения – способность системы передавать выполнение той или иной операции от одного интеллектуального модуля другому при изменении условий работы, отказе компонента или превышении допустимого времени отклика. Казалось бы, узкотехническая деталь архитектуры, но именно она определяет живучесть и адаптивность всей гибридной конструкции. Автоматическое переключение между нейросетевым и нечетким блоком, резервирование экспертного модуля продукционной машиной – все это формы одного и того же явления, которое пока не получило в отечественной литературе единого терминологического оформления. Борисов [6] говорит о «гибридизации интеллектуальных технологий», Клачек с соавторами [9] – о «функциональной гибридной системе», и за разницей формулировок часто скрывается одна и та же инженерная задача: обеспечить непрерывность работы системы при смене режима функционирования.
Актуальность темы определяется тем, что гибридные архитектуры с замещением функций сегодня внедряются в российской промышленности, энергетике, медицине, системах управления качеством – причем темпы этого внедрения заметно опережают темпы формирования соответствующей нормативно-методической базы. ГОСТ Р 59898-2021 задает лишь общие рамки оценки качества систем искусственного интеллекта, не детализируя специфику гибридных решений [2]. В этих условиях систематизация теоретических подходов к гибридизации и механизмам замещения представляется задачей не только академической, но и прикладной.
Целью настоящего реферата является систематизация представлений о гибридных интеллектуальных системах с функциональным замещением – их архитектуре, типологии механизмов замещения, алгоритмическом обеспечении и практической эффективности применения в отечественных условиях.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
– раскрыть понятие и компонентный состав гибридных интеллектуальных систем;
– определить специфику и типологию механизмов функционального замещения;
– рассмотреть алгоритмическое обеспечение процессов замещения в реальном времени;
– проанализировать эффективность применения гибридных систем в отечественной практике.
Объектом рассмотрения выступают гибридные интеллектуальные системы как класс программно-алгоритмических комплексов, объединяющих несколько моделей обработки информации. Предметом – механизмы функционального замещения как специфическая форма взаимодействия компонентов такой системы, обеспечивающая устойчивость ее работы в изменяющихся условиях.
Методологической базой послужили работы Борисова [3, 6, 7, 8], посвященные нечеткой гибридизации и ее систематизации, монография Гаврилова [5], в которой заложены основные архитектурные принципы гибридных интеллектуальных систем, учебные пособия Ватьяна с соавторами [4], а также прикладные исследования Клачека с соавторами [9] и Самойловой [10], демонстрирующие практическую реализацию гибридных решений в отечественных организациях. Нормативную основу составили Указ Президента РФ № 490 [1] и ГОСТ Р 59898-2021 [2].
Работа состоит из введения, двух глав, каждая из которых включает по два параграфа, заключения и списка использованной литературы. В первой главе рассматриваются концептуальные основы гибридизации и типология механизмов замещения функций; во второй – алгоритмическая реализация этих механизмов и оценка эффективности их применения в российской практике.
- Концептуальные аспекты гибридизации и замещения функций
1.1. Определение и компонентный состав гибридных интеллектуальных систем
Гибридная интеллектуальная система – это программно-алгоритмический комплекс, в котором для решения одной прикладной задачи совместно используются несколько принципиально разных моделей представления и обработки знаний: нейросетевых, нечетких, продукционных, эволюционных. Гаврилов определяет такую систему как объединение по меньшей мере двух парадигм искусственного интеллекта, работающих не параллельно и изолированно, а в тесной функциональной связке, с обменом промежуточными результатами [5, с. 14]. Эта формулировка важна тем, что отделяет гибридизацию от простого комплексирования: система, где нейросеть и экспертная оболочка решают независимые подзадачи и лишь склад
…
