Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Лекция 1. Основные понятия в области представления знаний

Механизм трансфера

· Выделение и описание объекта интеллектуальной собственности

· Оформление прав на интеллектуальную собственность

· Оценка коммерческой стоимости объекта интеллектуальной собственности:

o от затрат

o по аналогии

o от рынка

o от результата использования

· Передача объекта интеллектуальной собственности

o продажа

o некоммерческая передача

Условием трансфера результатов научно-технической и творческой деятельности является их инвариантность в диффузной среде.

Инновационное предпринимательство (антрепренерство) – предпринимательство, связанное с покупкой, продажей, перепродажей и коммерческим использованием объектов интеллектуальной собственности

Классификация основных форм инновационного предпринимательств

Область науки, получившая название «искусственный интеллект», имеет целью выявить принципиальные механизмы, лежащие в основе человеческой деятельности, чтобы применить их при решении конкретных научно-технических задач. «Разумные» системы создаются для работы в средах, где присутствие человека невозможно или опасно для жизни. Этим устройствам придется действовать в условиях большого разнообразия возможных ситуаций. Невозможно заранее описать эти ситуации с той степенью подробности и однозначности, которые позволили бы заложить в создаваемую систему жестко запрограммированные алгоритмы поведения. Поэтому системы, вооруженные искусственным интеллектом, должны располагать механизмами адаптации, которые позволили бы им строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде.

Такая постановка проблемы выдвигает перед исследователями особые задачи, не возникавшие ранее при проектировании технических систем. К числу таких задач относятся: описание богатой внешней среды и ее отражение внутри системы (эту задачу называют задачей представления знаний); управление банком знаний, его пополнение, обнаружение противоречий и недостатка в знаниях; восприятие внешней среды с помощью различного рода рецепторов (зрительных, тактильных, слуховых и т.д.); понимание естественного языка, который служит для человека универсальным средством коммуникации; восприятие печатного текста и устной речи и преобразование содержащейся в сообщениях информации в форму представления знаний; планирование деятельности – задача, решение которой позволит системе формировать планы достижения цели с помощью имеющихся в ее распоряжении средств; адаптация и обучение на основе накопленного опыта.

Таково поле деятельности специалистов в области систем искусственного интеллекта. Оно лежит на стыке самых разнообразных дисциплин: программи-

рования и психологии, техники и лингвистики, математики и физиологии.

Итак, теория искусственного интеллекта – это наука о знаниях, о том, как их извлекать, представлять в искусственных системах, перерабатывать внутри системы и использовать для решения практических задач. Другими словами, системы, изучаемые в рамках искусственного интеллекта и создаваемые в русле этой науки, - это системы, работа которых опирается на знания, отражающие семантику и прагматику того внешнего мира, в котором действуют интеллектуальные системы.

Таким образом, основными проблемами искусственного интеллекта являются представление и обработка знаний. Решение этих проблем состоит как в разработке эффективных моделей представления знаний, методов получения новых знаний, так и в создании программ и устройств, реализующих эти модели и методы.

Элементы искусственного интеллекта находят широкое применение для создания интеллектуальных программных средств ЭВМ, автоматизированных систем управления (АСУ), систем автоматизации проектирования (САПР), информационно-поисковых систем (ИПС), систем управления базами данных (СУБД), экспертных систем (ЭС), систем поддержки принятия решений (СППР), т.е. позволяют повысить уровень интеллектуальности создаваемых информационных систем.

Достижения в области искусственного интеллекта применяются в промышленности (открытие и разработка месторождений, космонавтика, автомобилестроение, химия, и т.д.), в экономике (финансы, страхование, и т.д.), в непромышленной сфере (транспорт, медицина, связь и т.д.), в сельском хозяйстве.

Средства искусственного интеллекта позволяют разрабатывать модели и программы решения задач, для которых неизвестны прямые и надежные методы решения. Такие задачи относятся к области творческой деятельности человека. Специалисты по искусственному интеллекту ставят такие научные проблемы, как доказательство математических теорем, диагностика заболеваний или неисправностей в оборудовании, финансовый анализ субъектов хозяйствования, синтез программ на основе спецификаций, понимание текста на естественном языке, анализ изображения и идентификация его содержимого, управление роботом и др.

Искусственный интеллект – это научная дисциплина, в рамках которой разрабатываются модели и методы решения задач, считающихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации.

В качестве практического результата данного направления выступает создание интеллектуальных информационных систем (ИИС) для решения множества задач, для которых ранее созданные системы не пригодны.

Основные направления исследований в области искусственного интеллекта следующие:

1. Разработка ИИС или систем, основанных на знаниях. Целью построения таких систем является применение знаний высококвалифицированных специалистов - экспертов для решения сложных практических задач. При этом используются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения тех или иных задач. В таких системах воспроизводится человеческий способ анализа неструктурированных и слабоструктурированных проблем. В рамках данного направления разрабатываются модели представления, извлечения и структурирования знаний, изучаются проблемы создания баз знаний, являющихся ядром систем, основанных на знаниях.

1 Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Системы машинного перевода предназначены для повышения доступности информации и оперативности перевода больших объемов научно-технических текстов. В основе таких систем лежит база знаний в определенной предметной области и сложные модели, обеспечивающие трансляцию «исходный язык оригинала – язык смысла – язык перевода». В этих системах осуществляется анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Данное направление охватывает разработку методов и систем, обеспечивающих общение человека с компьютером на естественном языке.

3. Генерация и распознавание речи. Системы речевого сообщения создаются для ускорения ввода информации в ЭВМ, разгрузки зрения и рук пользователя, для реализации речевого общения на значительном расстоянии.

4. Обработка визуальной информации. В этом направлении решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. Задача обработки изображения связана с трансформированием графических образов в новые изображения. Задача анализа состоит в преобразовании исходного изображения в данные другого типа, например в текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а выходными данными являются графические объекты (системы машинной графики).

5. Обучение и самообучение. Эта область включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных.

6. Распознавание образов. Решение этой задачи состоит в отнесении объектов к классам, которые описываются совокупностями определенных значений признаков.

7. Игры и машинное творчество. Это направление охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, изобретение новых объектов, создание интеллектуальных компьютерных игр.

8. Программное обеспечение систем искусственного интеллекта. Это инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем. Такие средства включают: специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ); языки логического программирования (PROLOG); языки представления знаний (OPS 5, KRL, FRL); интегрированные программные среды для создания интеллектуальных систем (КЕ, ARTS, GURU); оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, ЭКСПЕРТ), позволяющие создавать прикладные экспертные системы (ЭС), не прибегая к программированию.

9. Интеллектуальные роботы. Для создания автономных интеллектуальных роботов необходимо решить проблемы в области интерпретации знаний, машинного зрения, адекватного хранения и обработки трёхмерной визуальной информации.

Дата добавления: 2013-12-11