Лекция: МУЛ ЬТИАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ.

В связи с быстрым развитием интернет-технологий возникла необходимость применения средств искусственного интеллекта для поиска и обработки интернет-ресурсов. Применение интел­лектуальных МАС для решения задач сбора, поиска и анализа ин­формации в глобальных сетях дает следующие существенные преимущества перед традиционными средствами обработки ин­формации [3]:

· обеспечение доступа пользователя к сетевым протоколам в сети Интернет;

· параллельное решение нескольких задач;

· выполнение поиска информации после отключения поль­зователя от сети;

· увеличение скорости и точности поиска, а также уменьше­ние загрузки сети за счет поиска информации непосредственно на сервере; .

· создание собственных баз информационных pecypcов, постоянно обновляемых и расширяемых;

· реализация возможности сотрудничества между агенrами, которая позволяет использовать накопленный опыт;

· возможность автоматически корректировать и уточнять за­просы, используя контекст и применяя модели пользователей.

В табл. 9.6. приведены отличительные особенности известных в России коммерческих мультиагентных систем Autoпoтy [15] и WebCoтpass [22], предназначенных для интеллектуального поис­ка и обработки информации в сети Интернет.

Таблица 9.6 Анализ систем интеллектуальноro поиска и обработки информации

Недостатком современных систем интеллектуального поиска и обработки информации является их слабая способность к обу­чению. Поэтому основные усилия по совершенствованию интел­лектуальных систем информационного поиска в сети Интернет направлены на развитие моделей представления знаний, меха­низмов вывода новых знаний, моделей рассуждения и способов обучения агентов [20].

Одним из успешных исследовательских проектов, выполнен­ных в этом направлении, стал проект системы МARRI [21], кото­рая была разработана для поиска Web-страниц, релевантных за­просам в определенной предметной области. Для решения по­ставленной задачи система использует знания, представленные в виде онтологии, под которой в данном случае понимается упоря­доченное множество понятий предметной области.

Рисунок 9.7. Архитектура системы МARRI

Система МARRI включает следующие типы агентов:

· интерфейсный агент (агент пользователя) обеспечивает интеллектуальное взаимодействие с пользователем. Он поддержи­вает процесс формулирования запросов и представляет результа­ты поиска в виде списка URL или Web-страниц;

· агенты-брокеры двух типов: 1) брокер типа URL предназна­чен для формирования списков интернет-адресов, поставляемых браузером; 2) брокер типа HTML выполняет функции запомина­ния полученных Web-страниц и их распределения между агентами обработки текста;

· агент сети (интернет-агент) обеспечивает считывание и анализ заданной страницы URL или Web-страницы (URL:- авто­номная Jаvа-программа с собственным сетевым адресом). Он должен уметь выполнять обработку исключительных ситуаций (например, когда страница недоступна), а также производить анализ текста на считанной странице; .

· агент обработки текста сначала преобразует HTML-текст к представлению, с которым работают морфологический и синтак­сический анализаторы, а затем проводит семантический анализ Web-страниц для проверки их релевантности запросу на основе соответствующей онтологии. Результат обработки текста пред­ставляется в виде синтаксического дерева, которое должно соот­ветствовать какому-нибудь фрагменту используемой онтологии.

Каждый из перечисленных типов агентов наделен специаль­ными знаниями, которые используются для повышения эффек­тивности поиска информации. Агенты способны взаимодейство­вать друг с другом; обмениваться информацией, контактировать с Web-браузерами, анализаторами естественного языка и онтоло­гическими базами данных.

Отличительной чертой системы МARRI является представле­ние агентов автономными Jаvа — программами, каждая из которых имеет собственный сетевой адрес (URL). Это обеспечивает мо­бильность агентов, но противоречит политике безопасности, не допускающей запуск подобных программ, если они не сертифицированы на данном сервере.