Название: Базы знаний интеллектуальных систем - Гаврилова Т.А.

Жанр: Информатика

Рейтинг:

Просмотров: 1257

Как следует из этой Н-диаграммы, в CASE-среде должны поддерживаться все основные этапы разработки и сопровождения процессов создания программных систем. Однако уровень такой поддержки существенно различен. Так, например, если говорить об этапах анализа и проектирования, большинство инструментальных пакетов поддерживает экранные и отчетные формы, создание прототинов, обнаружение ошибок. Значительная часть этих средств предназначена для ПЭВМ. Многие поддерживают такие широко используемые методологии, как структурный анализ DeMarco или Gane/Sarson, структурное проектирование Yourdan/Jackson и некоторые другие. Существуют специализированные пакеты разработчиков для создания информационных систем, например AnaTool (Advanced Logical Software) для Macintosh;-CA-Universe/Prototype (Computer Associates International) для ПЭВМ. Имеются CASE-среды и для поддержки разработки систем реального времени.

Рис. 6.4. Функциональные возможности типовой системы

    поддержки CASE-технологии

В среде разработчиков ПО существуют две оценки данного подхода: часть из них считает, что CASE-технология кардинально меняет процессы разработки и эксплуатации ПО, другие отрицают это и оставляют за инструментальными средствами CASE лишь функцию автоматизации рутинных работ [BYTE, 1989]. Однако анализ литературы показывает, что CASE средства все-таки «сдвигают» технологии разработкиПО с управления выполнением проектов в сторону метода ирототипизации. И этот сдвиг, на наш взгляд, чрезвычайно важная тенденция в современной технологии программирования.

6.2. Методологии создания и модели

жизненного цикла интеллектуальных

систем

В настоящее время в области разработки и реализации интеллектуальных систем сложилось следующее положение: с одной стороны, квалификация коллективов разработчиков здесь, как правило, достаточно высока, чтобы считать классические положения технологии разработки ПО, обсуждавшиеся выше, естественным компонентом работы. С другой стороны, жизненно важными технологические аспекты создания интеллектуальных систем становятся, лишь когда такие системы выходят на уровень промышленных разработок. Создание и внедрение интеллектуальных систем общения с промышленными базами данных, систем машинного перевода нового поколения, интеллектуальных систем автоматического синтеза программ и особенно экспертных систем, по существу, и выдвинуло проблему технологической поддержки разработок в области ИИ на передний план [SIG-SOFT, 1986].

На фоне вышеописанной ситуации обращает на себя внимание тот факт, что имеются только единичные примеры инструментальных систем, которые бы поддерживали некоторую четко провозглашенную технологию разработки ПО и опирались бы на достаточно развитые системы представления знаний [Ramanioorthy et al, 1987]. Учитывая это, в данном параграфе рассматриваются технологические аспекты и методологии создания интеллектуальных систем в свете введенных выше понятий технологии программирования, а в следующих — инструментарий для разработки систем ИИ.

Стиль программирования систем искусственного интеллекта существенно отличается от стиля программирования с использованием обычных алгоритмических языков. При этом почти каждая подобласть области ИИ характеризуется своим собственным стилем программирования, не всегда адекватным для других приложений. В табл. 6.1 приведены некоторые характерные отличия между обычными программными системами и системами ИИ [Ramamoorthy et al, 1987].

Таблица 6.1.

 Отличия систем ИИ от обычных программных систем