Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Понятие искусственного интеллекта

Лекция 9

Тема :Системы искусственного интеллекта

 

1. Понятие искусственного интеллекта (ИИ).

2. Технологии искусственного интеллекта.

3. Экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений (СППР).

Цель: Изучить основные понятия искусственного интеллекта и систем его создания

Интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Интеллектом человека называют способность мозга решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Под термином "знания" подразумевается характеризующий предметную область набор понятий и связей между ними, законы, связывающие между собой объекты предметной области, процессы, события. Для преобразования знаний в форму, необходимую для работы с ИС, существуют модели представления знаний: логическая, сетевая, продукционная и фреймовая.

Соответственно искусственный интеллект (AI – artificial intelligence) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) – целое научное направление, связанное с попыткой формализовать мышление человека. Оно имеет длительную историю, связанную с попытками многих ученых описать мышление в виде совокупности операций, правил и процедур (Платон, Аристотель, Декарт, Лейбниц, Буль). Но качественный скачок в развитии ИИ произошел при возникновении и развитии кибернетики.

Исследования по ИИ в 60–70-х годах привели к возникновению двух самостоятельных научных направлений: моделирование результатов интеллектуальной деятельности (машинный интеллект), моделирование биологических систем (искусственный разум).

В первом направлении ИИ рассматривается как продукт интеллектуальной деятельности человека и его стремятся воспроизвести средствами современной техники, т. е. ЭВМ. Таким образом, происходит автоматизация конкретной задачи или вида интеллектуальной деятельности (машинный интеллект). Примером использования машинного интеллекта является современная робототехника.

Во втором направлении рассматриваются нейрофизиологические и психологические механизмы интеллектуальной деятельности (разумного поведения человека). Эти механизмы воспроизводятся с помощью технических средств с целью максимального совпадения работы устройств с поведением человека в определенных установленных пределах (искусственный разум). В сравнении с машинным интеллектом искусственный разум стремится воспроизвести более широкий спектр проявлений разумной деятельности человека. Реализация искусственного разума осуществляется по двум направлениям: моделирование биологических систем и эвристическое программирование и моделирование.

При моделировании биологических систем объектом моделирования являются структуры и процессы в нервной системе – это нервные клетки (нейроны) и их взаимосвязанные структуры (нейронные сети). Нейрон – это клетка, имеющая отростки: дендриты и аксоны. Дендриты обеспечивают поступление входных воздействий, а аксоны отводят выходные реакции. С помощью данных отростков образуется множество переплетенных связей.

Так как принципы функционирования нейрона сложны и детально не изучены, то в качестве моделей используются упрощенные описания нейрона, позволяющие создавать нейроноподобные сети.

Существует два подхода к созданию нейроноподобных сетей. В первом случае в качестве узлов сети выступают отдельные нейроны, во втором случае узлами сети являются не отдельные нейроны, а нейронные ансамбли. При этом полагают, что выходная реакция отдельного нейрона осуществляется дискретно в соответствии с логикой «да – нет». Выходное возбуждение ансамбля изменяется непрерывно, что соответствует нелинейному преобразователю аналоговой информации, поэтому ансамблю может быть поставлен в соответствие содержательный элемент (понятие, образ). Таким образом, нейроноподобная сеть, имеющая узлы – ансамбли, является семантической сетью (обладает семантикой – смысловым наполнением).

Эвристическое программирование исследует уровень организации поведения, называемый операционным, когда поведение рассматривается как последовательность мыслительных операций, выполнение которых дает положительный результат решения задачи. В данном случае моделью вида поведения является программа, составленная по протоколу поведения объекта исследования.

В основе эвристического моделирования лежит совокупность поведенческих актов – функций поведения (поведенческих функций), на основании которой строится гипотетическая модель нейронных механизмов, ответственных за ее формирование. Для модели нейронных механизмов строится путем эвристического программирования гипотеза процессов. Путем экспериментального исследования выявляются отклонения в поведении модели и реального объекта, далее производится последовательная корректировка модели до получения требуемого сходства исходной и получаемой функций поведения.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Какие законы производства мы знаем? | Математические модели и аппаратно-программная реализация систем ИИ
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2013-12-13; Просмотров: 337; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.015 сек.