Искусственный интеллект

Информационные системы

Лекция посвящена применению персональных компьютеров в качестве систем, моделирующих мыслительную деятельность человека. Рассмотрены основные принципы построения искусственного интеллекта и экспертных систем, обсуждаются особенности нейронных систем и систем извлечения знаний.

План лекции

1. Искусственный интеллект

2. Экспертные системы

3. Нейронные системы

4. Системы извлечения знаний

Помимо информационно-вычислительных задач, ре­шение которых осуществляется по заданному алгоритму, компьютерные технологии все активнее пытаются применить для реализации интеллектуальных про­цессов, процессов поиска решения, когда конечный результат непредсказуем, а является плодом логических заключений и выводов, к которым компьютер приходит самостоятельно. В основу «мыслительной деятельности» компь­ютера также положен программный принцип реализации. Однако принципы моделирования интеллектуальных процес­сов — процессов приобретения, накопления и использования знаний имеют свои ярко выраженные особенности, которые позволяют выделитьих в отдельный класс компьютерных систем и технологий, относящихся к системам искусствен­ного интеллекта

Под системами, обладающими искусственным интеллек­том (ИИ), понимают устройства или программы, имеющие такие характеристики, присущие человеческому интеллекту­альному поведению, как понимание и использование языка, причинная обусловленность поведения, способность к решению проблем, способность гибко реагировать на ситуа­цию, использовать преимущество благоприятных ситуаций, находить решение в неоднозначных или противоречивых си­туациях, распознавать относительную важность различных элементов ситуации, находить сходство между ними, несмотря наих различие, проводить разграничение между сходными си­туациями, синтезировать новые концепции, используя уже име­ющиеся и соединяя их по-новому, выводить новые идеи, зак­лючения и др.

Вместе с тем однозначного определения интеллектуально­сти поведения компьютерных систем пока не существует и разграничение интеллектуального и неинтеллектуального по­ведения весьма условно. Программные системы, основанные на естественно-научных теориях о природных процессах и математических методах, не относят к интеллектуальным. Часто такие задачи и алгоритмы их реализации называют рутинными. Программные системы, реализующие алгорит­мы, для которых не существует формальной модели реше­ния, называют эвристическими и относят к классу ин­теллектуальных систем (или систем искусственного интеллек­та). Принципиальное отличие интеллектуальных систем от традиционных компьютерных программ состоит в следую­щем. К творческим, интеллектуальным задачам относят за­дачи, для которых пока еще не существует формальной мо­дели решения, например, игра в шахматы. Однако следует признать, что любая компьютерная программа представля­ет собой некоторую жесткую инструкцию, составленную про­граммистом.

«Жесткое знание» — это такое знание, которое может быть выражено в виде строгих математических моделей и катего­рий естественнонаучных теорий.

«Мягкое знание», в отличие от жесткого, представляет собой не одно решение, а спектр ре­шений, между которыми приходится делать выбор, причем правила и критерии подобного выбора жестко не определе­ны. Таким образом, «мягкое знание» носит явно выраженный личностный характер, часто определяемый такими понятия­ми, как опыт, интуиция, традиции и т.п.

Задачи искусственного интеллекта — это такие задачи, в которых формализуется не процесс решения, а процесс по­иска решения. Таким образом, можно говорить о том, что традиционные компьютерные системы оперируют с «жестким знанием», которое может быть выражено алгоритмически, а системы искусственного интеллекта — «с мягким». Часто «же­сткое знание» называют еще хорошо или сильно структури­рованным знанием, а «мягкое» — слабо или плохо структури­рованным. С появлением мощных персональных компьюте­ров резко активизировались исследование и разработка про­граммных и технических средств, предназначенных для пред­ставления, накопления и использования знаний в компьютер­ных системах. В связи с этим развиваются такие направления, как экспертные системы, базы знаний, нейронные сети, нейрокомпьютеры, DM-системы.

Дата добавления: 2014-01-03