Интеллектуальные компьютерные системы

Одно из актуальных направлений информатики - интеллектуализация информационных технологий. В результате пользователь сможет не только получить сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и знания профессионалов. Интеллектуальные системы и технологии применяются для распространения профессионального опыта и решения сложных научных задач. Для обработки и моделирования знаний применяются специальные модели и создаются базы знаний.

Н.Винер создал свои основополагающие работы по новой науке - кибернетике.

Термин искусственнный интеллект (artificial intelligence) предложен в США в 1956 г. Как отрасль науки искусственный интеллект сразу же разделился на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". Сейчас наметилась тенденция к объединению этих частей вновь в единое целое.

Основная идея нейрокибернетики: "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить структуру человеческого мозга.

Физиологами установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10 в 21 степени) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичным нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Их принято называть нейронными сетями или нейросетями.

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными. Это были попытки создать системы, моделирующее человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию.

Постепенно в 70-80 гг. количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существовавших в то время компьютеров.

В середине 80-х гг. в Японии в рамках проекта разработки компьютера V поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер VI поколения или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты.

Появились транспьютеры - параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. Они стали основой нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров - распознавание образов.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

- аппаратный - создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем;

- программный - создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

- гибридный - комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть - программные средства.

В основу кибернетики "черного ящика" положен принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, какова структура "мыслящего" устройства. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг. Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

В 50-60 гг. велись интенсивные поиски моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ. Оказалось, что ни одна из существующих наук - философия, психология, лингвистика - не может предложить такого алгоритма. Тогда кибернетики предложили создать собственные модели. Были созданы и опробованы различные подходы.

Начало 60-х гг. - эпоха эвристического программирования.

Эвристика - правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование - разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик.

В 60-70 гг. к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом, в 1973 г. создается язык Пролог.

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х гг., когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов.

В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний. Созданы MYCIN и DENDRAL - ставшие классическими экспертные системы для медицины и химии. Объявлено несколько глобальных программ развития интеллектуальных технологий.

Начиная с середины 80-х гг. происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам.

В России в 60-80 гг. получает развитие новая наука - ситуационноеуправление(соответствует представлению знаний в западной терминологии). Разработаны специальные модели представления ситуаций - представления знаний. Функционирует ассоциация искусственного интеллекта. Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России не ниже мирового при прогрессирующем отставании в технологии.

Искусственный интеллект - одно из направлений информатики. Его цель - разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на языке, близком к естественному.

Дата добавления: 2014-01-13