Введение. з дисципліни Системи штучного інтеллекту

Лекции 1.

КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЙ

з дисципліни " Системи штучного інтеллекту"

Дніпродзержинськ

ЗМІСТ

Тема 1.	Уведення. Задачі штучного інтелекту. Структура досліджень в області штучного інтелекту. Інтелектуальний інтерфейс. Нова технологія рішення задач. Прикладні системи, орієнтовані на знання. Основні проблеми штучного інтелекту. Представлення знань.
Тема 2.	Моделі представлення знань. Продукционная модель. Модель, заснована на використанні фреймів. Модель семантичної мережі. Логічна модель.
Тема 3.	Експертні системи. Призначення експертних систем. Структура експертної системи. Функціонування ЭС. Класифікація інструментальних засобів. Етапи створення експертних систем. Автоматичне міркування. Основні механізми дедукції. Розробка ЭС, у якій реалізується зворотний ланцюжок міркувань. Стан і тенденції розвитку штучного інтелекту.
Тема 4.	Нейронные мережі. Застосування нейронных мереж. Структура штучного нейрона. Функції активації. Класифікація нейронных мереж. Робота нейросети. Навчання нейронной мережі. Алгоритми навчання нейронных мереж. Типи нейронных мереж. Пакет Neural Networks Toolbox. Приклади створення і використання нейронных мереж. Використання Sіmulіnk при побудові НС. Система автоматичного керування з нейросетевым регулятором на основі еталонної моделі
Тема 5.	Експертні системи і нечітка логіка
Литература

Искусственный интеллект (ИИ) - это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека. Для создания такой системы необходимо изучить процесс мышления человека, решающего определенные задачи или принимающего решения в конкретной области, выделить основные шаги этого процесса и разработать программные средства, воспроизводящие их на компьютере.

Искусственный интеллект (ИИ) - совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ. Искусственный интеллект - одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Системы искусственного интеллекта (СИИ) — это системы, созданные на базе ЭВМ, которые имитируют решение человеком сложных интеллектуальных задач.

Знания: в общем случае знание — проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Поэтому в контексте ИИ термин знания - это информация, присутствующая при реализации интеллектуальных функций. Обычно это отклонения, тенденции, шаблоны и зависимости, обнаруженные в информации Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

Задачи искусственного интеллекта: область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: доказательства теорем; распознавание образов; робототехника; моделирование игр; инженерия знаний; экспертные системы

Одну и ту же задачу можно запрограммировать, используя либо традиционные методы, либо методы искусственного интеллекта. Программы ИИ обладают особым свойством, похожим на характерное свойство человеческого интеллекта - изменение любой, даже небольшой части информации не влияет на структуру всей программы. Такая гибкость придает процессу программирования большую эффективность, дает возможность создавать программы, умеющие "понимать", т.е. обладающие чертами разума.

Методы ИИ предполагают высокую степень независимости отдельных частей программы, каждая из которых реализует определенный шаг решения одной или нескольких задач. Независимые части программы можно сравнить с отдельными с отдельными блоками информации в человеческой памяти. Выбирая нужную информацию, человеческий мозг автоматически подключает только относящиеся к делу факты, не перебирая все доступные ему знания.

Цели, факты, правила. При проектировании систем ИИ всегда следует помнить о цели, для достижения которой они предназначены. Целью называют конечный результат, на который направлены мыслительные процессы человека. Мысли, ведущие к конечному результату, не случайны, а строго обоснованы. Каждый шаг на пути к главной цели имеет свою локальную цель. Мозг всегда сосредоточен на цели независимо от того, выполняет ли человек простую физическую работу или решает сложную интеллектуальную задачу. Цель заставляет человека думать. Люди делают что-либо не потому, что думают, а думают, потому что должны что-либо сделать. В общем, интеллект можно представить как совокупность фактов и способов их применения для достижения цели. Отчасти цели достигаются с помощью правил использования всех известных фактов.

Пример 1. Факт. В часы пик на улице много машин. Правило. ЕСЛИ попытаться в часы пик перейти шоссе, ТО можно попасть под машину.

Пример 2. Факт 2а. Тихие, темные улицы опасны. Факт 2б. Пожилые люди обычно не совершают дерзких преступлений. Факт 2в. Полиция защищает людей от преступников.

Правило 2а. ЕСЛИ на тихой, темной улице встретится пожилой человек, ТО можно не очень беспокоиться. Правило 2б. ЕСЛИ на тихой, темной улице вы увидите полицейского, ТО можно чувствовать себя в безопасности.

Заметим, что в приведенных примерах все правила выражены условным отношением ЕСЛИ - ТО, т.е. если выполняется некоторое условие, то последует определенное действие или какая-либо другая реакция. Факты и правила могут быть разной сложности. Обычно при достижении цели люди связывают сложные совокупности фактов и правил.

Упрощение. Каким образом человеческий мозг из огромного разнообразия фактов и правил быстро выбирает подмножество, подходящее к конкретной ситуации? Дело в том, что в мозгу человека существует сложная система, руководящая выбором правильной реакции на конкретную ситуацию. Такой выбор называется упрощением. Механизм выбора блокирует мысли, не имеющие отношения к решаемой в данный момент задаче. Механизм упрощения способствует достижению цели, игнорируя все бесполезные для этого факты, т.е. механизм упрощения заставляет мозг сосредоточиться только на фактах и правилах, нужных для достижения поставленной цели. На рис.1 приведена схема работы механизма упрощения при выборе необходимых правил и фактов.

Здесь механизм упрощения используется при выборе правил для ситуации А и Б. В процессе упрощения в соответствии с отношением ЕСЛИ - ТО проверяется некоторое условие. Если условие удовлетворяет состоянию А, выбираются правила для А, или наоборот.

Цель

Упрощение

ЕСЛИ состояние А, ТО выбрать правила для А

ЕСЛИ состояние Б, ТО выбрать правила для Б

Правила для А ЕСЛИ …, ТО

Правила для Б ЕСЛИ …, ТО

Механизм вывода. Достигая цели, человек не только приходит к решению поставленной перед ним задачи, но одновременно приобретает новые знания. Например: 1. ИВАН и МАРЬЯ - родители ДИМЫ. 2. ИВАН и МАРЬЯ - родители СВЕТЫ. Кем приходятся друг другу ДИМА и СВЕТА. Механизм упрощения заставляет человека обратиться к хранящемуся в его мозгу правилу: ЕСЛИ у девочки и мальчика одни и те же родители, ТО мальчик и девочка - брат и сестра. Цель мгновенно достигнута.

Часть интеллекта, которая помогает извлекать новые факты, называется механизмом вывода. Именно механизм вывода позволяет человеку учиться на опыте, так как он дает возможность генерировать новые факты из уже существующих, применяя имеющиеся знания к новой ситуации.

Дата добавления: 2014-01-07