
Современные тенденции Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð³ÐµÐ¾Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… технологий характеризуютÑÑ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸ÐµÐ¼ Ñ€Ñда технологичеÑких барьеров на различных ÑтадиÑÑ… обработки информации, что Ñтавит Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð¾ поиÑке новых подходов к поÑтроению ГИС. Ð’ данной работе предпринÑта попытка произвеÑти анализ оÑновных подходов к поÑтроению интеллектуальных геоинформационных ÑиÑтем Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ теории управлениÑ.
ЕÑли раÑÑмотреть процеÑÑ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° данных Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑкой позиции полной функции ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ [5],  то можно ввеÑти понÑтие полной функции анализа данных, комплекÑно опиÑывающей вÑÑŽ цепочку Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: от Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ñходных данных до поддержки принÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ (риÑ. 1). ПонÑтие полной функции анализа данных оÑновываетÑÑ Ð½Ð° том, что конечным результатом любого аналитичеÑкого процеÑÑа ÑвлÑетÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñтие управленчеÑкого решениÑ. При Ñтом Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ быть доÑтаточно как поверхноÑтного ÑкÑпертного анализа иÑходных данных, так и ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñложного программно-аппаратного комплекÑа, ориентированного на информационную поддержку принÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ и моделирование различных Ñценариев Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° управлениÑ.

Ðа наш взглÑд, ÑущеÑтвует две ÑтратегичеÑкие цели Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð³ÐµÐ¾Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… и информационно-аналитичеÑких ÑиÑтем:
- Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ между измерением параметров объективной реальноÑти и принÑтием управленчеÑкого решениÑ;
- повышение точноÑти и качеÑтва аналитичеÑкого обеÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… управленчеÑких решений.
Именно Ñти две цели определÑÑŽÑ‚ оÑновной вектор Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾-аналитичеÑких технологий. ЕÑли раÑÑмотреть тенденции Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑиÑтем Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ полной функции анализа данных на каждом из Ñтапов, то можно Ñделать Ñледующие выводы:
- ÐаблюдаетÑÑ Ñтирание граней между такими традиционными клаÑÑами информационных ÑиÑтем, как ГИС, ÑиÑтемы бизнеÑ-аналитики (Business Intelligence, BI), и различными типами информационно-аналитичеÑких ÑиÑтем (ИÐС). Данный факт подтверждаетÑÑ, Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñтороны, поддержкой проÑтранÑтвенного анализа в ÑиÑтемах бизнеÑ-аналитики, Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ -поÑвлением технологий типа Spatial OLAP (проÑтранÑтвенный многомерный анализ — технологиÑ, Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ BI-ÑиÑтем). По Ñути, на рынке более четко выÑвлÑетÑÑ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð½Ð¾Ñть в комплекÑных информационно-аналитичеÑких ÑиÑтемах, позволÑющих из больших маÑÑивов любых разнородных иÑходных данных формировать аналитичеÑкий продукт.
- Ð˜Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² объективной реальноÑти характеризуетÑÑ Ñледующими тенденциÑми:
- повышение проÑтранÑтвенного Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (применительно геоданным);
- повышение временного Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ оборудованиÑ;
- повышение точноÑти и детальноÑти региÑтрируемых значений.
- При работе Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ как иÑходной базой аналитичеÑкого процеÑÑа также отмечаетÑÑ Ñ€Ñд тенденций:
- возраÑтание объемов данных (Ñ‚ÐµÐ½Ð´ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Big Data);
- противоречие между увеличением количеÑтва форматов и Ñтандартов предоÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… и тенденцией к унификации и абÑтрагированию форматов данных;
- потоковый характер данных.
- Ðтап анализа и интерпретации данных:
- активное развитие технологий раÑпределенных вычиÑлений как ÑледÑтвие проблемы больших данных;
- Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñтандартных процеÑÑов анализа данных;
- возраÑтание роли объектноориентированного подхода на Ñтапах анализа и интерпретации информации;
- возраÑтание роли Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ ÑвриÑтичеÑких подходов.
Развитие информационно-аналитичеÑких технологий в любой момент времени ÑталкиваетÑÑ Ñ Ñ€Ñдом ограничений — так называемых технологичеÑких барьеров, обуÑловленных ÑоÑтоÑнием Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. Ð’ ÑоответÑтвии Ñ Ñтапами полной функции анализа данных Ñто:
- объективные Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ оборудованиÑ;
- Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑкого аппарата обработки и анализа информации;
- ÑложноÑть интерпретации аналитичеÑких материалов.
Преодоление вышеуказанных барьеров и пределов в развитии информационно-аналитичеÑких технологий возможно за Ñчет иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² иÑкуÑÑтвенного интеллекта, позволÑющего решать Ñложные неÑтруктурированные задачи.
ПОÐЯТИЕ ОБ ИСКУССТВЕÐÐОМ ИÐТЕЛЛЕКТЕ И ИÐТЕЛЛЕКТУÐЛЬÐЫХ ИÐФОРМÐЦИОÐÐЫХ СИСТЕМÐÐ¥
СущеÑтвуют различные Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ð¸ÑкуÑÑтвенный интеллект. Так, S. Russel и
- Norvig приводÑÑ‚ клаÑÑификационную таблицу определений данного понÑÑ‚Ð¸Ñ (табл. 1) [17], включающую четыре группы подходов, опиÑывающих предельные варианты интеллектуализации. Ð’ большинÑтве реальных Ñлучаев Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ иÑкуÑÑтвенного интеллекта иÑпользуетÑÑ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ подход, включающий Ñлементы вÑех четырех групп. Ð’ общем Ñлучае понимание иÑкуÑÑтвенного интеллекта как научного Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… концептуальных позиций — ниÑходÑщей (моделирование когнитивных аÑпектов деÑтельноÑти — машинное обучение, Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ и др.) и воÑходÑщей (поÑтроение Ñтруктур данных и алгоритмов, моделирующих биологичеÑкие ÑиÑтемы — нейронные Ñети, генетичеÑкие алгоритмы, Ñволюционные вычиÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ др.).
1) «ÑвойÑтво интеллектуальных ÑиÑтем выполнÑть творчеÑкие функции, которые традиционно ÑчитаютÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÑ€Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¹ человека» [1];
2) «интеллектуальной называетÑÑ ÑиÑтема, ÑпоÑÐ¾Ð±Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÑƒÑтремленно, в завиÑимоÑти от ÑоÑтоÑÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… входов, изменÑть не только параметры функционированиÑ, но и Ñам ÑпоÑоб Ñвоего поведених» [10].
Общий обзор оÑновных направлений иÑкуÑÑтвенного интеллекта приведен в работах [2, 6] (табл. 2).
- РаÑпознавание — ÑпоÑобноÑть ÑиÑтемы клаÑÑифицировать объект или Ñвление, Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼ она ÑталкиваетÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ решении Ñвоих задач. Задача раÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐ¼ÐµÐ²Ð°ÐµÑ‚ наличие некоторых знаний об объектах, Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑиÑтема может вÑтретитьÑÑ Ð¸Ð»Ð¸ вÑтречалаÑÑŒ на протÑжении периода функционированиÑ. Задача раÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑвлÑетÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ из базовых задач иÑкуÑÑтвенного интеллекта и иÑпользуетÑÑ Ñ Ñ†ÐµÐ»ÑŒÑŽ автоматизированного Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñтратегии взаимодейÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð¼ или Ñвлением, Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼ ÑталкиваетÑÑ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ ÑиÑтема. Ð”Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° интеллектуальных ÑиÑтем решаетÑÑ Ð² рамках научного Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€Ð¸Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð².
- Обучение (в терминах научного Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Â«Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ðµ обучение») — ÑиÑтематичеÑкое обучение алгоритмов и ÑиÑтем, в результате которого их Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ качеÑтво работы возраÑтают по мере Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð° [13]. Задача Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² широком ÑмыÑле подразумевает возможноÑть ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… и ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñозданных моделей в процеÑÑе Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑиÑтемы. Задача Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² рамках направлений машинного обучениÑ. Ð˜Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ — научное направление, изучающее алгоритмы и методы Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑких знаний, которые могут быть иÑпользованы в процеÑÑе Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑиÑтемы или в процеÑÑе логичеÑкого вывода. Следует отметить, что решение вышеперечиÑленных задач может быть иÑпользовано на любой Ñтадии аналитичеÑкого процеÑÑа.
ОСÐОВÐЫЕ ÐÐПРÐВЛЕÐИЯ И ЗÐДÐЧИ ИÐТЕЛЛЕКТУÐЛИЗÐЦИИ ГИС
ВопроÑÑ‹ интеллектуализации геоинформационных ÑиÑтем привлекают иÑÑледователей уже на протÑжении доÑтаточно продолжительного интервала времени и раÑÑмотрены в Ñ€Ñде отечеÑтвенных и зарубежных работ [3, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 16, 18].
Ð’ качеÑтве базового можно привеÑти определение Ð’.Ð’.Поповича: «Под интеллектуальной принÑто понимать ГИС, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ инÑтрументы и/или подÑиÑтемы иÑкуÑÑтвенного интеллекта» [16]. Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð“Ð˜Ð¡ подразумевает иÑпользование методов иÑкуÑÑтвенного интеллекта на каком-либо одном либо на вÑех Ñтапах полной функции анализа данных, что позволÑет выделить неÑколько направлений:
Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑов поиÑка и Ñбора данных. Включает алгоритмы поиÑка и раÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑталкиваетÑÑ ÑиÑтема. Ð”Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð° задач включает:
- наличие базы знаний по реÑурÑам информации;
- методы интеллектуального поиÑка информации в раÑпределенных ÑиÑтемах (ÑемантичеÑкий веб и др.);
- решение задачи раÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² (моделей) данных.
Ðаличие базы знаний по реÑурÑам проÑтранÑтвенных данных позволÑет Ñобирать дополнительную информацию Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ анализа, повышать возможноÑть иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑвриÑтичеÑких подходов на оÑнове автоматизированного Ñбора информации через внешние реÑурÑÑ‹ (FTP, HTTP, API и Ñ‚.д.). СтратегичеÑким направлением Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ знаний по реÑурÑам ÑвлÑетÑÑ Ð¸Ñпользование технологий анализа ÑемантичеÑких Ñетей.
Определение Ñтратегии дальнейшей обработки данных оÑновываетÑÑ Ð½Ð° раÑпознавании типа (модели) данных. ÐеобходимоÑть Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ задачи ÑвÑзана Ñ Ñ‚ÐµÐ¼, что ÑущеÑтвуют алгоритмы анализа данных как более широкого Ñпектра иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (раÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¸Ð»Ð¸ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ данных), так и требующие более детального Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (тип ÑенÑора Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾ÑмичеÑкого аппарата, уровень обработки). Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑов анализа и интерпретации данных подразумевает иÑпользование ÑвриÑтичеÑких алгоритмов ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ и алгоритмами анализа, который на оÑновании идентификаций модели данных позволÑет:
- в автоматизированном режиме определить Ñтратегию и Ñценарии анализа (макÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ из иÑточника данных) в форме цепочек и деревьев алгоритмов Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ логичеÑкой поÑледовательноÑти и приоритетов алгоритмов;
- подбирать наиболее оптимальные Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑких задач цепочки алгоритмов анализа данных;
- решать задачу раÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñтруктур или объектов в данных;
- Ñоздавать интеллектуальную модель объекта управлениÑ;
- оÑущеÑтвлÑть выÑокоуровневую объектноориентированную интерпретацию выÑвленных объектов или Ñвлений;
- выполнÑть прогнозное и Ñценарное моделирование Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° управлениÑ.
Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑов предÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. ЯвлÑетÑÑ Ð´Ð¾Ñтаточно новым и еще Ñлабо раÑпроÑтраненным направлением и включает учет и моделирование когнитивных аÑпектов воÑприÑÑ‚Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ человеком. Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾ÑущеÑтвлÑетÑÑ Ð¿Ð¾ÑредÑтвом интеллектуальных интерфейÑов.
Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð“Ð˜Ð¡, в отличие от традиционных подходов, характеризуетÑÑ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸ÐµÐ¼ интеллектуальной подÑиÑтемы, центральными звеньÑми которой выÑтупают база знаний и машина логичеÑкого вывода. ИÑпользование методов инженерии знаний и поÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð°Ð· знаний в ГИС оÑновано на иÑпользовании трехуровневой абÑтракции информации: «данные — Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” знаниÑ» [14] (риÑ. 2). Данные — результаты иÑходных измерений объективной реальноÑти (иÑходные факты), предÑтавлÑемые в машиночитаемом виде.
Ð—Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ â€” Ñтруктуры информации/данных, опиÑывающие объекты и процеÑÑÑ‹ объективной реальноÑти, или информациÑ, позволÑÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñть управленчеÑкое решение [14]. Примером выÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ выÑтупать поÑтроение модели Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ñуффозионных процеÑÑов в пределах агроландшафтов (риÑ. 3). ПоÑтроение подобной модели позволÑет анализировать различные Ñценарии влиÑÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… факторов на земельные реÑурÑÑ‹ и принÑть оптимальное управленчеÑкое решение.

Следует отметить, что подавлÑющее большинÑтво Ñовременных ГИС пока работает на уровне абÑтракций «данные − информациÑ», поÑтроение оÑнованных на знаниÑÑ… ÑиÑтем ноÑит, за редким иÑключением, ÑкÑпериментальный характер. ÐаблюдаетÑÑ Ð´Ð¾Ñтижение определенных пределов в развитии Ñовременных ГИС. При Ñтом отмечаетÑÑ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð½Ð¾Ñть в Ñоздании интеллектуальных информационно-аналитичеÑких ÑиÑтем, позволÑющих решать задачи информационного обеÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑких решений на качеÑтвенно новом уровне. Кроме того, поÑтроение интеллектуальных ГИС оÑтро Ñтавит задачу их методологичеÑкого обеÑпечениÑ. По нашему мнению, в качеÑтве методологичеÑкой оÑновы интеллектуализации геоинформационных ÑиÑтем, кроме ÑобÑтвенно иÑкуÑÑтвенного интеллекта, Ñледует раÑÑматривать такие научные Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€Ð¸Ñ Ð³ÐµÐ¾ÑиÑтем [11] и геоинформационное моделирование ландшафта [4].
СПИСОК ЛИТЕРÐТУРЫ
Ðверкин Ð.Ð. Толковый Ñловарь по иÑкуÑÑтвенному интеллекту/ Ð.Ð. Ðверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.Ð.ПоÑпелов. – Толковый Ñловарь по иÑкуÑÑтвенному интеллекту. ― М.: Радио и ÑвÑзь, 1992. ― 256 Ñ.
Гаврилова Т.Ð. Интеллектуальные технологии в менеджменте: инÑтрументы и ÑиÑтемы: Учебное поÑобие 2-е издание/ Т.Ð. Гаврилова, Д.И. Муромцев. — СПб: «Ð’Ñ‹ÑÑˆÐ°Ñ ÑˆÐºÐ¾Ð»Ð° менеджмента «, 2008. ― 488 Ñ. 3. Геоинформатика: Учеб. Ð´Ð»Ñ Ñтуд. вузов / Е.Г. Капралов, Ð.Ð’. Кошкарев, Ð’.С. Тикунов и др.; Под ред. Ð’.С. Тикунова. ― М.: ИздательÑкий центр «ÐкадемиÑ», 2005. ― 480 Ñ.
Глотов Ð. Ð. Геоинформационное моделирование Ñволюции долинно-речных ландшафтов ВоронежÑкой облаÑти: автореферат диÑÑертации кандидата географичеÑких наук/ Ð.Ð. Глотов. ― Воронеж, 2013. ― 24 Ñ. ДоÑтаточно Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ: поÑтановочные материалы учебного курÑа факультета прикладной математики – процеÑÑов ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¡ÐŸÐ±Ð“Ð£. ― СПб, 2003. ― 419 Ñ.
Ивакин Я.Ð. Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð“Ð˜Ð¡. Методы на оÑнове онтологий/ Я.Ð. Ивакин. – LAP Lambert Academic Publishing, 2010. ― 322 Ñ.
Литвинов Ð.Г. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ интеллектуальных геоинформационных ÑиÑтем горнопромышленных комплекÑов/ Ð.Г. Литвинов//ДиÑÑÐµÑ€Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð° техничеÑких наук. ― М., 2006 г. ― 152 Ñ.
Попович Ð’. Ð’. Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð“Ð˜Ð¡ в ÑиÑтемах мониторинга / Ð’. Ð’. Попович, С.Ð. Потапычев, Ð.Ð’. Панькин, С.С. Шайда, М.Ð.Воронин//Труды СПИИРÐÐ. ― СпБ., 2006. ―Т .1, No 3. ― С. 172-18 4.
Савиных Ð’. П. Развитие методов иÑкуÑÑтвенного интеллекта в геоинформатике/ Ð’.П. Савиных, Ð’. Я. Цветков//ТранÑпорт РоÑÑийÑкой Федерации, 2010. ― No 5. ― С. 41−43.
Смолин Д. Ð’. Введение в иÑкуÑÑтвенный интеллект: конÑпект лекций / Д. Ð’. Смолин.― М.: ФИЗМÐТЛИТ, 2004. ― 208 Ñ.
Сочава Ð’.Б. Введение в учение о геоÑиÑтемах/Ð’. Б. Сочава.― ÐовоÑибирÑк: Ðаука, 1978. ― 320 Ñ.
Тикунов Ð’. С. ИÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ иÑкуÑÑтвенному интеллекту и ÑкÑпертные ÑиÑтемы в географии//ВеÑтн. МоÑкунта. — Сер.геогр. — 1989. — No 6. ― С. 3-9.