Понятие искусственного интеллекта

Учебные вопросы

1. Понятие искусственного интеллекта
2. Инструментальные средства СИИ
3. Назначение и структура экспертных систем

Искусственный интеллект – научная дисциплина, возникшая в 50-х годах на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования.

Искусственный интеллект (artificial intelligence) имеет давнюю историю. Еще Платон, Аристотель, Сократ, Р.Декарт, Г.Лейбниц, Дж.Буль, затем Н.Винер и многие другие исследователи стремились описать мышление как совокупность некоторых элементарных операций, правил и процедур.

Приведем некоторые определения искусственного интеллекта, опубликованные в различных источниках.

1. ИИ – условное обозначение кибернетических систем, моделирующих некоторые стороны интеллектуальной (разумной) деятельности человека: логическое и аналитическое мышление.

2. ИИ – способность робота или компьютера к имитации человеческих навыков, используемых для решения задач, изучения проблем, рассуждений и самоусовершенствования.

3. ИИ – научное направление, связанное с разработкой алгоритмов и программ для автоматизации деятельности, требующей человеческого интеллекта.

4. ИИ – одно из направлений информатики, цель которого – разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

С начала исследований в области ИИ выделяются два направления:

ИИ разделяется на два научных направления: нейрокибернетику (или искусственный разум) и кибернетику «черного ящика» (или машинный интеллект).

Напомним, что кибернетика – это наука об управлении, связи и переработке информации. Кибернетика исследует объекты независимо от их материальной природы (живые и неживые системы).

Первое направление – нейрокибернетика – базируется на аппаратном моделировании работы головного мозга человека, основой которого является большое число (около 14 миллиардов) связанных и взаимодействующих нервных клеток – нейронов.

Системы искусственного интеллекта, которые моделируют работу головного мозга, называют нейронными сетями (или нейросетями). Первые нейросети были созданы в конце 50-х годов двадцатого столетия американскими учеными Г.Розенблаттом и П.Мак-Каллоком.

Для второго направления ИИ – кибернетики «черного ящика» -- не имеет значения, какова конструкция «мыслящего» устройства. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало также, как человеческий мозг.

Пользователи ЭВМ достаточно часто встречаются с проявлением искусственного интеллекта. Например, при работе с текстовым редактором происходит автоматическая проверка правописания (причем с учетом используемого языка). При работе с электронными таблицами не требуется вводить все дни недели или все месяцы года. Достаточно сделать одну-две записи, а ЭВМ сумеет безошибочно дополнить список. С помощью микрофона и специальной программы можно голосом управлять работой программы. При наборе электронного адреса браузер пытается предугадать адрес и дописать его. Поиск информации в глобальной сети по заданным ключевым словам также происходит с привлечением элементов ИИ. При сканировании рукописного текста системы ИИ распознают буквы и цифры.

Идеи ИИ используются в теории игр, например, для создания ЭВМ, играющей в шахматы, шашки, реверси и другие логические и стратегические игры.

С помощью ММ решают задачу синтеза речи и обратную задачу – анализа и распознавания речи. В большинстве случаев ИИ используется для нахождения метода решения некоторой задачи. Математика является одним из основных направлений приложений методов ИИ. Символьная математика (компьютерная алгебра) – одно из величайших проявлений искусственного интеллекта.

К сфере ИИ относят задачи распознавания образов (оптических и акустических). Идентификация отпечатков пальцев, сравнение человеческих лиц – это задачи распознавания образов.

Экспертные системы, построенные на идеях ИИ, аккумулируют опыт, знания, навыки специалистов (экспертов) для того, чтобы в нужный момент передать их любому пользователю ЭВМ.

Разработка интеллектуальных программ существенно отличается от обычного программирования и ведется путем построения системы искусственного интеллекта.

Если обычная программа для ПК может быть представлена в виде:

Программа = Алгоритм + Данные

То для систем ИИ характерна следующая структура:

СИИ = Знания + Стратегия обработки знаний

Основным отличительным признаком СИИ является работа со знаниями.

В отличие от данных, знания обладают следующими свойствами:

Внутренней интерпретируемостью – вместе с информацией в БЗ представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их.

Структурированностью – выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними.

Связанностью - отображаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними.

Активностью – знания предполагают целенаправленное использование информации, способность управлять информационными процессами по решению определенных задач.

Все эти свойства в конечном итоге должны обеспечить возможность СИИ моделировать рассуждения человека при решении прикладных задач – со знаниями тесно связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработки знаний.)

В системах обработки знаний такую процедуру называют механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода. Принципы построения механизма вывода в СИИ определяются способом представления знаний и видом моделируемых рассуждений.

Для организации взаимодействия с СИИ в ней должны быть средства общения с пользователем, то есть интерфейс. Интерфейс обеспечивает работу с БЗ и механизмом вывода на языке достаточно высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СИИ.

Кроме того, в функции интерфейса входит поддержка диалога пользователя с системой, что дает пользователю получать объяснения действий системы, участвовать в поиске решения задачи, пополнять и корректировать БЗ.

Основными частями систем, основанных на знаниях, являются:

1. БЗ

2. Механизм вывода

3. Интерфейс с пользователем.

Каждая из этих частей может быть устроена по-разному в различных системах, отличия эти могут быть в деталях и в принципах. Однако для всех СИИ характерно моделирование человеческих рассуждений.

Знания, на которые опирается человек, решая ту или иную задачу весьма разнородны:

- понятийные знания (набор понятий и их взаимосвязи)

- конструктивные знания (знания о структуре и взаимодействии частей различных объектов)

- процедурные знания (методы, алгоритмы и программы решения различных задач).

- фактографические знания (количественные и качественные характеристики объектов, явлений и их элементов).

Особенностью систем представления знаний заключается в том, что они моделируют деятельность человека, осуществляемую часто в неформальном виде. Модели представления знаний имеют дело с информацией, получаемой от экспертов, которая часто носит качественный и противоречивый характер. Для обработки с помощью ЭВМ такая информация должна быть приведена к однозначному формализованному виду. Изучением методов формализованного представления знаний занимается наука – логика.

В настоящее время исследования в области ИИ имеют следующую прикладную ориентацию:

- экспертные системы

- автоматическое доказательство теорем

- робототехника

- распознавание образов и т.д.

Наибольшее распространение достигнуты в создании ЭС, которые получили широкое распространение и используются при решении практических задач.

1. Инструментальные средства СИИ

Инструментальные средства, используемые для разработки СИИ, можно разделить на несколько типов:

- системы программирования на языках высокого уровня;

- системы программирования на языках представления знаний;

- оболочки систем искусственного интеллекта – скелетные системы;

- средства автоматизированного создания ЭС.

Системы программирования на языках высокого уровня в наименьшей степени ориентированы на решение задач ИИ. Они не содержат средств, предназначенных для представления и обработки знаний. Тем не менее, достаточно большая, но со временем снижающаяся, доля СИИ разрабатывается с помощью традиционных ЯВУ.

Системы программирования на языках представления знаний имеют специальные средства, предназначенные для создания СИИ. Они содержат собственные средства представления знаний (в соответствии с определенной моделью) и поддержки логического вывода. Разработка СИИ с помощью систем программирования на ЯПЗ основана на технологии обычного программирования. Наибольшее распространение получил язык логического программирования ПРОЛОГ.

Средства автоматизированного создания ЭС представляют собой гибкие программные системы, допускающие использование нескольких моделей представления знаний, способов логического вывода и видов интерфейса и содержащие вспомогательные средства создания ЭС. Построение ЭС с помощью рассматриваемых средств заключается в формализации исходных знаний, записи их на входном языке представления знаний и описания правил логического вывода решений. Далее экспертная система наполняется знаниями.

Оболочки или пустые ЭС представляют собой готовые ЭС без БЗ. Примерами оболочек ЭС, получивших широкое применение, являются зарубежная оболочка EMYCIN и отечественная разработка Эксперт-микро, ориентированная на создание ЭС решения задач диагностики. Технология создания и использования оболочки ЭС заключается в том, что из готовой экспертной системы удаляются знания из БЗ, затем база заполняется знаниями, ориентированными на другие приложения. Достоинством оболочек является простота применения – специалисту нужно только заполнить оболочку знаниями, не занимаясь созданием программ. Недостатком применения оболочек является возможное несоответствие конкретной оболочки и разрабатываемой с её помощью прикладной ЭС.

Дата добавления: 2014-01-20