Причины успеха коммерческих ЭС - Экспертные системы

Причины, приведшие системы искусственного интеллекта к коммерческому успеху, следующие:

    1. Специализация. Переход от разработки инструментальных средств общего назначения к проблемно/предметно специализированным средствам [4], что обеспечивает сокращение сроков разработки приложений, увеличивает эффективность использования инструментария, упрощает и ускоряет работу эксперта, позволяет повторно использовать информационное и программное обеспечение (объекты, классы, правила, процедуры). 2. Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от систем, основанных на языках искусственного интеллекта (Lisp, Prolog и т. п.), к языкам традиционного программирования (С, С++ и т. п.) упростил "интегрированность" и снизил требования приложений к быстродействию и емкости памяти. Использование рабочих станций вместо ПК резко увеличило круг возможных приложений методов искусственного интеллекта. 3. Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта, легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами. 4. Открытость и переносимость. Разработки ведутся с соблюдением стандартов, обеспечивающих данные характеристики [5]. 5. Архитектура клиент/сервер. Разработка распределенной информационной системы в данной архитектуре позволяет снизить стоимость оборудования, используемого в приложении, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность, поскольку сокращается объем информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном оборудовании.

Похожие статьи




Причины успеха коммерческих ЭС - Экспертные системы

Предыдущая | Следующая