Предыстория ИИ

История развития исследований в области искусственного интеллекта

Структура и режимы экспертной системы

Классификация ЭС, характеристика используемых методов по классам

Предметные области ЭС

Область исследования, назначение ЭС

Интеллектуальные информационные системы. Классификация

План

Тема 1.1. Системы, основанные на знаниях

Технология представления и обработки знаний в интеллектуальных системах

Модели представления знаний в интеллектуальных системах традиционно делятся на логические (формальные) и эвристические (формализованные).

Модели представления знаний.

Представления знаний

Выделают три парадигмы представления знаний: логическая, структурная, процедурная.

Логическая парадигма отождествляет знание с теорией, то есть теорией первого порядка.

Структурная парадигма уделяет особое внимание организации фактов, составляющих базу знаний. С вычислительной точки зрения, факты получаются из семантических элементов использованием заранее заданных правил. Примеры: семантические сети, фреймы, базы данных.

Согласно процедурной парадигме, база знаний составлена из активных агентов с определенными образами действия. С вычислительной точки зрения, использование знаний сводится к реакции этих агентов на данную ситуацию согласно процедурным правилам в базе знаний.

К логическим моделям относятся:

· логика высказываний;

· логика предикатов первого порядка;

· логика Хорна в языке Prolog и ему подобных системах;

· логика предикатов высших порядков;

· трехзначная логика;

· логика возможных миров;

· модальные логики;

· теория нечетких множеств;

· нечеткая логика;

· лингвинистические переменные.

К эвристическим моделям представления знаний можно отнести:

· деревья решений;

· семантические сети;

· фреймы и сети фреймов;

· онтологии;

· объектно-ориентированное программирование;

· реляционную алгебру;

· правила-продукции;

· матрицу весов связей обученной нейронной сети.

Наиболее распространенными моделями представления знаний в информационных системах являются:

· логические модели;

· продукционные модели;

· сетевые модели;

· фреймовые модели.

Раздел 1.

Интеллектуальные информационные системы. Классификация

Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума имеет давнюю историю.

Точный свод законов, руководящих рациональной частью мышления, был сформулирован Аристотелем. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который в XIII веке попытался создать механическую машину для решения различных задач на основе разработанной им всеобщей классификации понятий. В XVIII веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы считают первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта. Как научное направления искусственный интеллект сформировался после создания ЭВМ в 40-х годах XX века. В это же время Норберт Винер создал свои основополагающие работы по новой науке - кибернетике. Термин "искусственный интеллект" - ИИ - (AI - artificial intelligence) был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Дартсмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения не вычислительных, а логических задач. В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает " умение рассуждать разумно ", а вовсе не "интеллект", для которого есть термин intellect. Вскоре после признания искусственного интеллекта отдельной областью науки произошло разделение его на два направления: нейрокибернетика и "кибернетика черного ящика ". Эти направления развиваются практически независимо, существенно различаясь как в методологии, так и в технологии. И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое.

Дата добавления: 2014-01-07