Степень использования человеческого интеллекта

X Z

Рис.1.

По сути, в алгоритме F аккумулированы наши знания о тех или иных законах (математических, физических, химических и т.д.), привлекаемых для решения поставленной задачи (разработки алгоритма ее решения), а также новые приемы решения, специально для этой цели разработанные человеком – пользователем ЭВМ.

Таким образом, можно констатировать, что традиционная обработка информации на ЭВМ происходит по схеме «Данные» ----» «Данные» на основе (или с помощью) знаний человека – пользователя ЭВМ. (рис. 2)

Рис. 2.

Поэтому говорят обработка информации на ЭВМ, понимаемая в общепринятом смысле, представляет собой обработку данных. в то же время, характерным признаком интеллектуальных систем является обработка знаний. При этом Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления конкретной предметной области. Как правило, эта информация не требует при своем дальнейшем использовании более глубокого осмысления и анализа. К примеру, в качестве данных могут быть координаты материальной точки измеренные в процессе ее плоского движения (точнее вращения вокруг начала координат) и соответствующей данным координатам моменты времени (рис. 3).

Рис.3.

Обычно данные представляются в виде таблиц, диаграмм, графиков. Так, данные о движении точки (рис. 3) можно представить в ивде следующей таблицы: Таблица 1

x	t
x1	t1
x2	t3
….	…
xN	tN

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними. Поэтому, знания иногда называют структурированными данными. Знания могут быть получены:

А) на основе обработки экспериментальных данных (данных эксперимента);

Б) в результате мысленной деятельности человека.

Интеллектуальные системы позволяют производить автоматическую (без участия человека) обработку данных в условиях существенной априорной неполноты знаний о том, как нужно вести эту обработку для получения требуемого результата. Очевидно. Что для этого интеллектуальные системы должны быть способны сами генерировать (получать) недостающие знания путем:

А) логического (дедуктивного) вывода;

Б) обучения

В) поиска

Г) обработки экспериментальных данных

В первых, трех случаях обработка информации происходит по схеме «знания» --- «знания», «знания» --- «данные».

С помощью существующих на настоящий момент времени методов искусственного интеллекта (нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов) в последнем случае – по схеме «данные» --- «знания» с помощью нейросетевых методов аппроксимации и интерпретации данных. (рис. 4)

Методы добычи знаний

а)

б)

Рис. 4.

Так, если аппроксимировать приведенные в табл.1 данные о движении материальной точки, брошенной с высоты h под углом к горизонту, то получим следующую функциональную зависимость высоты x от времени t движения (1)

Где g=9.8 – гравитационная постоянная.

Выражение (1) можно трактовать как запись (на языке математических формул) наших знаний о законе движения материальной точки под действием силы земного притяжения.

Сопоставляя табл. 1. и формулу (1), можно отметить, что запись информации о движении материальной точки с помощью знаний дает (по сравнению с совокупностью данных о ее движении) более целостную и системную картину движения.

2. Общая характеристика задач решаемых методами ИИ

Рассмотрим главные или, что более правильно, сущностные отличия задач, решаемых на ЭВМ с помощью методов искусственного интеллекта, от обычных задач, решаемых традиционными методами и способами.

Как известно, традиционно решаемые на ЭВМ задачи требуют максимально полного использования интеллекта (способностей, знаний) при выборе метода и составлении алгоритма решения задачи.

При этом на ЭВМ возлагается лишь задача правильного выполнения (или реализации) разработанного человеком алгоритма.

Напротив, решение задач с привлечением методов искусственного интеллекта (или задач, решаемых системами искусственного интеллекта) основывается не только на использовании знаний человека, но и дополнительных знаниях, полученных самой ЭВМ.

Методы и структурные решения, лежащие в основе получения (вывода) знаний, являются предметом рассмотрения сравнительно молодой науки (ей не более 50 лет), называемой искусственным интеллектом.

Дата добавления: 2014-01-06