Основные направления исследований в области ИИ и классификация СИИ

Понятие искусственный интеллект.

А. Тьюринг : интеллектуальное поведение программы - которое будет моделировать разумное поведение человека. Д. Люгер : «ИИ - область компьютерных наук, занимающуюся исследованием и автоматизацией разумного поведения».

Искусственный интеллект (ИИ) — это научная дисциплина, возникшая в 1950-х годах на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования. 2 направления:

Первое (бионическое) — моделирование психофизиологической деятельности человеческого мозга с целью создания искусственного разума. Второе (прагматическое) —воспроизведение с помощью ЭВМ не самой мыслительной деятельности, а являющиеся ее результатами процессы.

Предметом информатики является обработка информации по известным законам. Предмет ИИ -изучение интеллектуальной деятельности человека, подчиняющейся заранее неизвестным законам.

Системой будем называть множество элементов, находящихся в отношениях друг с другом и образующих причинно-следственную связь. Адаптивная система — это система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний.

Интеллектуальная система - адаптивная система, позволяющая строить программы целесообразной деятельности по решению задач на основании конкретной ситуации, в данный момент в окружающей их среде.

ИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные, делать выводы с использованием дедукции, аналогии, индукции и т. д., обладать рефлексией, объяснять, почему получен тот или иной результат, обобщать, находя сходство.

 

Знания и данные. Отличия знаний от данных.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому это структурированные данные. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Для того чтобы наделить Систему искусственного интеллекта знаниями, их необходимо представить в определённой форме. Два способа: Первый — поместить знания в программу, написанную на обычном языке программирования. Это будет единый код, в котором знания не выделены в определённую категорию. В этом случае трудно оценить роль знаний и понять, каким образом они используются в процессе решения задач. Проблема пополнения знаний может быть неразрешимой. Второй способ базируется на концепции баз данных и заключается в вынесении знаний в отдельную категорию, т. е. Знания представляются в виде в определённом формате и помещаются в БЗ. База знаний легко модифицируется. Она является автономной частью СИИ.

Статическими знания - введенные в ИС на этапе проектирования. Динамические - знания, полученные ИС в процессе функционирования или эксплуатации в реальном масштабе времени.

Знания можно разделить на факты и правила. Под фактами подразумеваются знания типа «A это A», они характерны для баз данных. Под правилами (продукциями) понимаются знания вида «ЕСЛИ — ТО».

Основные направления исследований в области ИИ и классификация СИИ.

Классификация:

1)Разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях. Цель - выявление, исследование и применение знаний экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике. Т.е. имитации человеческого искусства анализа и решения слабо формализуемых проблем.

2)Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод. В основе Систем Машинного Перевода лежат БЗ в определенной предметной области и сложные модели, обеспечивающие дополнительную трансляцию «исходный язык оригинала — язык смысла — язык перевода».

3)Генерация и распознавание речи.

4)Обработка визуальной информации. Здесь решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений.

5)Распознавание образов. Распознавание объектов осуществляется на основании отнесения объектов к классам, а классы описываются признаками и набором их значений.

6)Игры и машинной творчество - сочинение компьютерной музыки, стихов, интеллектуальных компьютерных игр.

7)Программное обеспечение СИИ. Разработку специальных языков программирования, ориентированных на работу с символьной информацией (LISP, ..); языков логического программирования (PROLOG); языков представления знаний, интегрированных программных сред для создания СИИ; а также оболочек экспертных систем, позволяющих создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.

8)Новые архитектуры компьютеров. Это связано с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированные на обработку символьной информации.

9)Интеллектуальные роботы. Создание интеллектуальных роботов составляет конечную цель робототехники.

 

Экспертные системы

Экспертными системами называют сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных специалистов.

В самых первых ЭС не учитывалось изменение знаний, используемых в процессе решения конкретной задачи. Это статическими ЭС. Типичная статическая ЭС содержит следующие основные компоненты:

•базу знаний (для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область, и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области);

•рабочую память, называемую также базой данных (хранение текущих данных);

•решатель (интерпретатор) (формирует последовательность применения правил и осуществляет их обработку);

•систему объяснений (показывает, каким образом система получила решение задачи);

•компоненты приобретения знаний (необходимы для заполнения ЭС знаниями в диалоге с пользователем-экспертом);

•интерфейс с пользователем.

Существует широкий класс приложений, в которых требуется время. Для решения таких задач необходимо применять динамические ЭС, которые содержат еще подсистему моделирования внешнего мира и подсистему связи с внешним окружением. Подсистема моделирования внешнего мира необходима для прогнозирования, анализа и адекватной оценки состояния внешней среды. Связь с внешним миром осуществляется через систему датчиков и контроллеров.

Классификация ЭС

Для классификации ЭС используются следующие признаки:

•способность формирования решения;

•способ учета временного признака;

•вид используемых данных и знаний;

•число используемых источников знаний.

По способу формирования решения ЭС делят на анализирующие и синтезирующие. 1 - осуществляется выбор решений из множества известных решений на основе анализа знаний, 2 - решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний. В зависимости от способа учета временного признака ЭС делят на статические и динамические. Статические - для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения. По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированным и неопределёнными знаниями. Под неопределённостью знаний и данных понимается их неполнота, ненадёжность, нечёткость. ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.

В соответствии с перечисленными признаками можно выделить четыре основных класса ЭС:

1) Классифицирующие ЭС решают задачи распознавания ситуаций. Основным методом решения - дедуктивный логический вывод.

2) Доопределяющие ЭС используют для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями.

3) Трансформирующие ЭС относятся к синтезирующим динамическим ЭС, в которых есть повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач. В ЭС данного класса используются различные способы обработки знаний:

4) Мультиагентные ЭС — это динамические ЭС, основанные на интеграции нескольких разнородных источников знаний.