Перспективы развития систем искусственного интеллекта

Два режима работы и два класса пользователей

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:

Рассмотрим особенности экспертных систем.

1. ЭС ограничена определенной предметной областью.

2. ЭС способна рассуждать при сомнительных исходных данных.

3. ЭС способна объяснить цепочку сделанных ею рассуждений.

4. Факты и механизм (программа) формирования выводов четко отделены друг от друга.

5. ЭС строится так, чтобы имелась возможность постепенного ее наращивания (расширения) и модернизации.

6. В результате работы ЭС формируется диагноз, рекомендация, совет, как нужно поступать в конкретной ситуации или предположение о том, что произошло с исследуемым объектом.

Экспертные системы имитируют процессы принятия решения людьми-экспертами и в состоянии компетентно решать сложные проблемы.

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

Весьма привлекательной сейчас является деятельность, направленная на преодоление последствий "информационного взрыва", явления, связанного с лавинообразным увеличением потока информации, который уже попросту не поддается отслеживанию. Между тем, разбиение данных на категории и сортировка информации по темам - классические задачи, относящиеся к области искусственного интеллекта. Особенно актуальной становится эта проблема в связи со стремительно расширяющимся влиянием Интернет на все направления человеческой деятельности.

Компания IBM в настоящее время трудится над проектированием и построением самодиагностируемых и самонастраивающихся систем, которые, как ожидается, будут более устойчивы к повреждениям по сравнению с нынешними компьютерами и смогут функционировать, практически, без человеческого присмотра. Эти исследования называются работами по организации "автономных вычислителей " (autonomic computing), заимствующими идеи из области создания искусственного интеллекта. Полученные в результате компьютеры представляют собой гораздо более гибкий механизм, скорее похожий на автономную нервную систему.

Еще один пример перспективного направления - программное обеспечение, позволяющее формулировать поисковые запросы на естественном языке. Эти технологии относятся к "обработке естественного языка" и "машинному обучению".

Технологии ИИ начинают применяться в мобильных телефонах. Недавно появились сообщения о том, что устройствами, умеющими читать по губам собираются оснащать сотовые телефоны в Японии.

Вскоре ожидается появле ния компьютеров с искусственным интеллектом - создание целостного "интеллектуального устройства", - "почти что живых" и чрезвычайно умных помощников человека "

Активно обсуждаются вопросы применения «интеллектуального дома» - жилище, полностью оснащенное интеллектуальной бытовой техникой, подключенной к компьютеру. Такой дом самостоятельно принимает решения об охране помещения, уборке его, возобновлении запасов продовольствия, вызове врача к хозяину (если это необходимо) и т.п.

Нейронные сети

Это направление стабильно держится на первом месте. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, речи, сигналов, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя. Среди основных прикладных задач, решаемых с помощью нейронных сетей, - финансовое прогнозирование, раскопка (разведка) данных, диагностика систем, контроль за деятельностью сетей, шифрование данных. В последние годы идет усиленный поиск эффективных методов синхронизации работы нейронных сетей на параллельных устройствах.

Эволюционные вычисления

На развитие сферы эволюционных вычислений (ЭВ; автономное и адаптивное поведение компьютерных приложений и робототехнических устройств) значительное влияние оказали прежде всего инвестиции в нанотехнологии. ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. При этом удается применять научные достижения из области цифровых автоматов.

Другой аспект ЭВ - использование для решения повседневных задач автономных агентов в качестве персональных секретарей, управляющих личными счетами, ассистентов, отбирающих нужные сведения в сетях с помощью поисковых алгоритмов третьего поколения, планировщиков работ, личных учителей, виртуальных продавцов и т. д. Сюда же относится робототехника и все связанные с ней области. Основные направления развития - выработка стандартов, открытых архитектур, интеллектуальных оболочек, языков сценариев/запросов, методологий эффективного взаимодействия программ и людей.

Нечеткая логика

Системы нечеткой логики активнее всего будут применяться преимущественно в гибридных управляющих системах.

Обработка изображений

Продолжится разработка способов представления и анализа изображений (сжатие, кодирование при передаче с использованием различных протоколов, обработка биометрических образов, снимков со спутников), независимых от устройств воспроизведения, оптимизации цветового представления на экране и при выводе на печать, распределенных методов получения изображений.

Дальнейшие развитие получат средства поиска, индексирования и анализа смысла изображений, согласования содержимого справочных каталогов при автоматической каталогизации, организации защиты от копирования, а также машинное зрение, алгоритмы распознавания и классификации образов.

Экспертные системы

Спрос на экспертные системы остается на достаточно высоком уровне. Наибольшее внимание сегодня привлечено к системам принятия решений в масштабе времени, близком к реальному, средствам хранения, извлечения, анализа и моделирования знаний, системам динамического планирования.

Интеллектуальные приложения

Рост числа интеллектуальных приложений, способных быстро находить оптимальные решения комбинаторных проблем (возникающих, например, в транспортных задачах), связан с производственным и промышленным ростом в развитых странах.

Распределенные вычисления

Распространение компьютерных сетей и создание высокопроизводительных кластеров вызвали интерес к вопросам распределенных вычислений - балансировке ресурсов, оптимальной загрузке процессоров, самоконфигурированию устройств на максимальную эффективность, отслеживанию элементов, требующих обновления, выявлению несоответствий между объектами сети, диагностированию корректной работы программ, моделированию подобных систем.

Интеллектуальная инженерия

Особую заинтересованность в ИИ проявляют в последние годы компании, занимающиеся организацией процессов разработки крупных программных систем (программной инженерией). Методы ИИ все чаще используются для анализа исходных текстов и понимания их смысла, управления требованиями, выработкой спецификаций, проектирования, кодогенерации, верификации, тестирования, оценки качества, выявления возможности повторного использования, решения задач на параллельных системах.

Программная инженерия постепенно превращается в так называемую интеллектуальную инженерию, рассматривающую более общие проблемы представления и обработки знаний (пока основные усилия в интеллектуальной инженерии сосредоточены на способах превращения информации в знания).

Автоматический анализ естественных языков (лексический, морфологический, терминологический, выявление незнакомых слов, распознавание национальных языков, перевод, коррекция ошибок, эффективное использование словарей).

Высокопроизводительный OLAP-анализ и разведка данных, способы визуального задания запросов (интеллектуальный анализ данных, Data Minning).

Медицинские системы, консультирующие врачей в экстренных ситуациях, роботы-манипуляторы для выполнения точных действий в ходе хирургических операций.

Создание полностью автоматизированных киберзаводов, гибкие экономные производства, быстрое прототипирование, планирование работ, синхронизация цепочек снабжения, авторизации финансовых транзакций путем анализа профилей пользователей.

Небольшое число конференций посвящено выработке прикладных методов, направленных на решение конкретных задач промышленности в области финансов, медицины и математики.

Традиционно высок интерес к ИИ в среде разработчиков игр и развлекательных программ (это отдельная тема). Среди новых направлений их исследований - моделирование социального поведения, общения, человеческих эмоций, творчества.

Военные технологии

Исследования в области нейронных сетей, позволяющих получить хорошие (хотя и приближенные) результаты при решении сложных задач управления, часто финансирует военное научное агентство DARPA. Пример - проект Smart Sensor Web, который предусматривает организацию распределенной сети разнообразных датчиков, синхронно работающих на поле боя. Каждый объект (стоимостью не более $300) в такой сети представляет собой источник данных - визуальных, электромагнитных, цифровых, инфракрасных, химических и т. п. Проект требует новых математических методов решения многомерных задач оптимизации. Ведутся работы по автоматическому распознаванию целей, анализу и предсказанию сбоев техники по отклонениям от типовых параметров ее работы (например, по звуку).

Операция "Буря в пустыне" стала стимулом к развитию экспертных систем с продвинутым ИИ, применяемым в области снабжения. На разработках, связанных с технологиями машинного зрения, основано все высокоточное оружие

В СМИ нередко можно прочитать о грядущих схватках самостоятельно действующих армий самоходных машин-роботов и беспилотных самолетов. Однако существует ряд нерешенных научных проблем, не позволяющих в ближайшие десятилетия превратить подобные прогнозы в реальность. Прежде всего это недостатки систем автоматического распознавания, не способных правильно анализировать видеоинформацию в масштабе реального времени. Не менее актуальны задачи разрешения коллизий в больших сообществах автономных устройств, абсолютно точного распознавания своих и чужих, выбора подлежащих уничтожению целей, алгоритмов поведения в незнакомой среде и т. п.

Создание и моделирование работы электронных рынков и электронных аукционов,

Биоинформатика (электронные модели клеток, анализ белковой информации на параллельных компьютерах, ДНК-вычислители),

Обработка естественных языков (самообучающиеся многоязычные системы распознавания и понимания смысла текстов),

Интеграция сети Интернет и всевозможных датчиков реального времени в жилых домах, интеллектуальные интерфейсы, автоматизация рутинных работ на основе формализации прикладных и системных понятий Интернета, итерационные технологии выделения нужных сведений из больших объемов данных),

Робототехника (машинное обучение, эффективное взаимодействие автономных устройств, организация движения, навигация, планирование действий, индексация информации, описывающей движение),

Дата добавления: 2015-06-27