Системы искусственного интеллекта

Размещено на http://www.allbest.ru/

Системы искусственного интеллекта

1. Основные задачи искусственного интеллекта

В настоящее время не существует единого определения, которое однозначно описывает эту научную область. Почти два десятка лет определение, предложенное в 1989 году А. Барром и Е. Фейгенбаумом, не оспаривается никем: «Искусственный интеллект (ИИ) -- это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т. е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, -- понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.». Другая формулировка этого определения предлагается в учебном пособии Т.А. Гавриловой: «Искусственный интеллект -- направление информатики, цель которого -- разработка аппаратно программных средств, позволяющих пользователю непрограммисту ставить и решать свои традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, при этом общение ведется на ограниченном подмножестве естественного языка». Третья точка зрения основана на том, что в результате исследований, проводимых в области ИИ, появляется множество прикладных систем, способных решать задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны. Эти определения очень хорошо обозначают область знаний, связанных с задачами искусственного интеллекта. Теория искусственного интеллекта тесно связана с лингвистикой, психологией и логикой, которые изучают явления, относящиеся к познанию, пониманию и умозаключениям.

Цель ИИ -- лучше понять функционирование человеческого разума, способного управлять большим объемом элементарных составляющих информации и решающего три фундаментальные проблемы: сформулировать -- запомнить -- использовать. Задачи искусственного интеллекта обладают двумя характерными особенностями: используется информация в символьной форме и предполагается наличие выбора между многими вариантами, иногда в условиях неопределенности.

Начало исследований в области искусственного интеллекта относят к концу 1950 годов и связывают с работами Аллена Ньюэлла, Герберта А. Саймона и Дж. К. Шоу, исследовавших процессы решения задач. Работы этих авторов положили начало первому этапу исследований в области искусственного интеллекта. Их результат -- программа «Логик теоретик», предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и программа «Универсальный решатель задач» (General Problem Solver, GPS). Этот период характеризуется разработкой программ для решения задач на основе разнообразных эвристических методов.

2. История развития систем искусственного интеллекта

В систему знаний робота должны были быть заложены алгоритмы, позволяющие строить план решения очередной задачи, а также алгоритмы, обеспечивающие выполнение этого плана и сравнение ожидаемых и действительных результатов.

С 1969 года по 1979 год начался этап в области исследований по искусственному интеллекту, связанный с разработкой систем, основанных на знаниях. Тогда, например, в Стэнфордском университете была разработана программа Dendral. Эта программа по существу была первой экспертной системой, основанной на широком использовании знаний.

В этот же период была разработана система диагностики Mycin на основе коэффициентов уверенности.

С 1980 года по настоящее время происходит превращение искусственного интеллекта в индустрию. Первая успешно действующая коммерческая экспертная система появилась в компании DEC. Эта программа помогала составлять конфигурации новых компьютерных систем.

С 1980 года по 1988 год наблюдался бурный рост развития систем ИИ, затем наступила «зима ИИ», так как компании не смогли выполнить свои обещания.

С 1986 года началось возвращение к нейронным сетям.

В период с 1987 года и по настоящее время происходит революция как в содержании, так и в методологии работ в области искусственного интеллекта. С точки зрения методологии ИИ наконец то твердо перешел на научные методы.

В последние годы доминирующее положение в этой области заняли подходы, основанные на скрытых марковских моделях. Во первых, они основаны на строгом математическом аппарате, во вторых, они получены в процессе обучения программ на большом массиве реальных речевых данных. Это гарантирует системам надежные показатели производительности.

В период с 1995 года по настоящее время появляются подходы, основанные на использовании интеллектуальных агентов. Произошло изменение взглядов на роль агента, ученые поняли, что исследования в области ИИ необходимо производить в более тесном контакте с другими областями, такими как теория управления и экономика, которые также имеют дело с агентами.

3. Обзор основных направлений в области искусственного интеллекта

Одним из основных направлений в области искусственного интеллекта является разработка систем, основанных на знаниях (СОЗ). Целью построения таких систем является исследование и применение знаний экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике. В таких системах используются знания в виде конкретных правил решения некоторых классов задач. В этой области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ),которые образуют основную часть СОЗ. Частным случаем СОЗ являются экспертные системы. Это направление рассматривает неструктурированные или слабо структурированные проблемы.

Другим направлением исследований является разработка естественно языковых интерфейсов и машинный перевод. Разработка систем машинного перевода связана с проблемами компьютерной лингвистики. Системы машинного перевода строятся как интеллектуальные системы, в их основе лежит БЗ предметной области и модели, обеспечивающие трансляцию «исходный язык оригинала -- язык смысла -- язык перевода». Данное направление включает разработку систем, обеспечивающих реализацию процесса общения человека с компьютером на естественном языке. В рамках этого направления выполняются анализ, синтез, понимание и оживление текстов, разрабатываются модели коммуникации.

В системах генерации распознавания речи под текстом понимают текст, как он слышится, т. е. фонемный текст. Такие системы применяются при речевом общении на большом расстоянии, для разгрузки зрения и рук при вводе информации в ЭВМ.

В рамках такого направления ИИ, как обработка визуальной информации, решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. В задачах анализа изображения преобразуются в данные другого типа, например, текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а на выходе получаются графические объекты.

Актуальная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных. Это направление получило название обучение и самообучение. К этому направлению можно отнести системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных.

Одним из самых ранних направлений в ИИ можно считать распознавание образов. Для распознавания неизвестных объектов, явлений, ситуаций, процессов применяется специальный математический аппарат, обеспечивающий отнесение объектов, явлений, ситуаций, процессов к классам, а классы описываются совокупностями значений.

Проблемная область искусственного интеллекта

В области искусственного интеллекта выделяют шесть основных проблем (направлений развития):

1. Представление знаний. В рамках этой проблемы решаются задачи формализации и представления знаний в памяти.

2. Манипулирование знаниями. Эта проблема тесно связана с первой, так как для созданной базы знаний необходимо уметь изменять входящие в нее знания.

3. Общение. К задачам этого направления относятся:

* проблема понимания связных текстов;

* понимание речи и синтез речи;

* теория моделей коммуникации между человеком и СИИ;

* задачи формирования объяснений действий СИИ, которые она производит по просьбе человека.

4. Восприятие. Это направление включает разработку методов представления информации о зрительных образах реального мира; разработку методов перехода от зрительных образов к их текстовому описанию.

5. Обучение. Основная черта СИИ -- это способность к обучению.

6. Поведение. Так как любая СИИ должна работать в некоторой окружающей среде, то необходимо разработать специальные поведенческие процедуры, которые позволили бы ей адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими СИИ и с людьми. Для этого необходимо создать соответствующие модели.

Проблемы общения, восприятия и обучения в рамках настоящего учебного пособия отдельно не рассматриваются, но на протяжении всей книги эти проблемы обсуждаются и предлагается их решение.

4. Представление знаний

искусственный интеллект алгоритм робот

Процедурные знания -- это описание действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.

Для описания знаний на абстрактном уровне существуют специальные языки. Эти языки также делятся на языки процедурного и декларативного типов.

По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических обоснований). Факты -- это хорошо известные в данной предметной области обстоятельства. Эвристика (правила) -- это категория знаний, основанная на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

По типу представления знания делятся на факты и правила. Факты -- это знания типа «А -- это А», такие знания характерны для баз данных и сетевых моделей. Правила, или продукции -- это знания типа «ЕСЛИ А, ТО Б».

Представление знаний (ПЗ) определяет характеристики системы ИИ.

Представление знаний -- это выражение на некотором формальном языке свойств различных объектов и закономерностей, важных для решения прикладных задач и организации взаимодействия пользователя с ЭВМ. Совокупность знаний, хранящихся в вычислительной системе и необходимых для решения комплекса прикладных задач, называется системой знаний.

Список литературы

1. Искусственный интеллект. Кн.3. Программные и аппаратные средства В.Н. Захаров, В.Ф. Хорошевский М.: Радио и связь 1990г.

2. Искусственный интеллект. Методы поиска решений Н. Нильсон, 273с. 1973г.

3. Экономическая информатика и вычислительная техника Под редакцией В.П. Косарева и Ю.М. Королева. Москва, Издательство «Перспектива», 2000г.

4. Н.В. Макарова, Г.С. Николайчук, Ю.Ф. Титова. Компьютерное делопроизводство Санкт-Петербург, Издательский дом «Питер», 2002г.

5. Энциклопедия И.К. Сафронов, издательство: БХВ Петербург-2010.

6. Степанов А.Н. учебник (2006, 4-е изд., 684 с.)

Размещено на Allbest.ru