Введение в проблему искусственного интеллекта (ИИ)

1.   Понятие систем ИИ, их классификация области применения и перспективы развития.

2.   Использование систем ИИ в организационном управлении.

1. Понятие систем ИИ, их классификация области применения и перспективы развития.

ИИ - это научно-исследовательское направление создающие модели и соответствующие программные средства, позволяющие с помощью ЭВМ решать задачи творческого, не вычислительного характера, которые в процессе решения требуют обращения к семантике (проблеме смысла). Исследования в области ИИ проводятся в течение 30 лет.

Началом работ в области ИИ считают создание ЭВМ, которая должна была имитировать процесс человеческого мышления. Разработка Розенблата. Машина-персептрон имела два вида нейтронов, которые образовывали нейтронную сеь.

Исследования в области ИИ разделились на два подхода:

1)Конекционистский

2)Символьный

Начало работ в (2) считают разработки университета Корнеги Меллона, а именно два программных комплекса:

а)логик-теорик;

б)общий решатель задач.

В конце 60-х изменилась методология решения задач ИИ, т.е. вместо моделирования способов мышления человека началась разработка программ способных решать человеческие задачи, но на базе Эффективных машинно-ориентированных методов.

Исследовательским полигоном этого периода явились головоломки и игры. Это объясняется замкнутостью пространства поиска решений и возможностью моделирования очень сложной стратегии поиска решения. В то же время делаются попытки перенести ИИ из искусственной среды в реальную. Возникает проблема моделирования внешнего мира. Это привело к появлению интегральных роботов, которые изначально должны были выполнять определенные операции в технологических процессах, работать в опасных для человека средах. С появлением роботов большое внимание уделяется реализации функции формирования действий, восприятие ими информации о внешней среде. Появление роботов считают вторым этапом исследований в ИИ.

В начале 70-х акценты в ИИ сместились на создание человеко-машинных систем, позволяющих комплексно на основе эвристических методов вырабатывать решения в рамках конкретных предметных областей на основе символьного подхода. В это же время стали развиваться бурными темпами экспертные системы (ЭС). ЭС - позволяет выявлять, накапливать и корректировать знания из различных областей и на основе этих знаний формировать решения , которые считаются если не оптимальными, то достаточно эффективными в определенных ситуациях.

ЭС используют знания группы экспертов в рамках определенной предметной области. В качестве экспертов используются конкретные специалисты, которые могут быть не достаточно знакомы с ЭВМ. В настоящее время в общем объеме доля ЭС составляет до 90%. Если проранжировать области применения по количеству созданных образцов:

1.   Медицинская диагностика, обучение, консультирование.

2.   Проектирование ЭС.

3.   Оказание помощи пользователям по решению задач в разных областях.

4.   Автоматическое программирование. Проверка и анализ качества ПО.

5.   Проектирование сверхбольших интегральных схем.

6.   Техническая диагностика и выработка рекомендаций по ремонту оборудования.

7.   Планирование в различных предметных областях и анализ данных, в том числе и на основе статистических методов. Интерпретация геологических данных и выработка рекомендаций по обнаружению полезных ископаемых.

Первые образцы ЭС занимали по трудоемкости разработки 20-30 человеко/лет. В коллектив разработчиков входили: эксперты предметной области, инженеры по знаниям или проектировщики ЭС, программисты. В проектировании ЭС есть существенное отличие от проектирования традиционных информационных систем. Это объясняется тем, что в ЭС используется понятие “знание”, а в традиционной системе - “данные”. В ЭС отсутствует понятие жесткого алгоритма, а всевозможные действия задаются в виде правил, которые являются эвристиками, т.е. эмпирическими правилами или упрощениями. В процессе работы системы производится построение динамического плана решения задачи с помощью специального аппарата логического вывода понятий.

С появлением ЭС появилась новая научная дисциплина - инженерия знаний, которая занимается исследованиями в области представления и формализации знаний, их обработки и использования в ЭС. В настоящее время под термин ЭС попадает очень большой круг систем, которые можно отнести к ЭС только по используемым моделям и методам проектирования. Поэтому делается попытка более строгой классификации систем ИИ символьного направления.


В настоящее время при широком использовании символьного подхода усилилось внимание к использованию нейтронных сетей. Это объясняется тем, что предложены очень мощные модели нейтронных сетей и алгоритмы их обучения (метод обратного распространения ошибок).

Нейтронные сети используются в медицинской диагностике, управлении самолетом, налоговых и почтовых службах США.

Одной из составляющих успеха нейтронных сетей явилась совместная разработка компании Intel и корпорации Nestor микросхемы с архитектурой нейтронных сетей.

Тенденции развития средств вычислительной техники:

1.   Развитие вычислительной базы: параллельные, нейтронные и оптические технологии, которые будут способны к распределенному представлению информации, параллельной ее обработки, обучению и самоорганизации.

2.   Развитие теоретической основы для информационной обработки основанный на понятии ‘Softlogic’, поддерживающий как логический, так и интуитивный вывод понятий.

3.   Разработка для реальных приложений системы когнетивных функций, таких как речь, звуковые эффекты, когнетивная графика и т.п.

ЭС как разновидность систем ИИ.

1.   Структура ЭС.

2.   Определение знаний и базы знаний (БЗ).

3.   Определение понятий логического вывода.

4.   Организация интерфейса с пользователем в ЭС.

 

1. Структура ЭС.


2. Определение знаний и базы знаний (БЗ).

 Основным элементом БЗ являются знания о предметной области, в которой должна функционировать ЭС.

Знание - это совокупность сведений, образующих целостное описание соответствующее определенному уровню осведомленности об описываемой проблеме.

Основное отличие знаний от данных в том, что данные описывают лишь конкретное состояние объектов или группы объектов в текущий момент времени, а знания кроме данных содержат сведения о том как оперировать этими данными.

В БЗ ЭС знания должны быть обязательно структурированы и описаны терминами одной из модели знаний. Выбор модели знаний - это наиболее сложный вопрос в проектировании ЭС, так как формальное описание знаний оказывает существенное влияние на конечные характеристики и свойства ЭС.

В рамках одной БЗ все знания должны быть однородно описаны и простыми для понимания. Однородность описания диктуется тем, что в рамках ЭС должна быть разработана единая процедура логического вывода, которая манипулирует знаниями на основе стандартных типовых подходов. Простота понимания определяется необходимостью постоянных контактов с экспертами предметной области, которые не обладают достаточными знаниями в компьютерной технике.

Знания подразделяются с точки зрения семантики на факты и эвристики. Факты как правило указывают на устоявшиеся в рамках предметной области обстоятельства, а эвристики основываются на интуиции и опыте экспертов предметной области.

По степени обобщенности описания знания подразделяются на:

1)  Поверхностные - описывают совокупности причинно- следственных отношений между отдельными понятиями предметной области.

2)  Глубинные - относят абстракции, аналогии, образцы, которые отображают глубину понимания всех процессов происходящих в предметной области.

Введение в базу глубинных представлений позволяет сделать систему более гибкой и адаптивной, так как глубинные знания являются результатом обобщения проектировщиком или экспертом первичных примитивных понятий.

По степени отражения явлений знания подразделяются на:

1)  Жесткие - позволяют получить однозначные четкие рекомендации при задании начальных условий.

2)  Мягкие - допускают множественные расплывчатые решения и многовариантные рекомендации.

Тенденции развития ЭС.


М,Ж - мягкие, жесткие знания.

П,Г - поверхностные, глубинные знания.

I - медицина, управление

II - психодиагностика, планирование

III - диагностика неисправностей разного вида

IV - проектирование различных видов устройств

Обычно при проектировании БЗ проектировщик старается пользоваться стандартной моделью знаний (МЗ):

1 -  продукционная модель знаний (системы продукции)

2 -  логическая МЗ

3 -  фреймовая МЗ

4 -  реляционная МЗ

По форме описания знания подразделяются на:

1)  Декларативные (факты) - это знания вида “А есть А”.

2)  Процедурные - это знания вида “Если А, то В”.

Декларативные знания подразделяются на объекты, классы объектов и отношения.

Объект - это факт, который задается своим значением.

Класс объектов - это имя, под которым объединяется конкретная совокупность объектов-фактов.

Отношения - определяют связи между классами объектов и отдельными объектами, возникшие в рамках предметной области.

К процедурным знаниям относят совокупности правил, которые показывают, как вывести новые отличительные особенности классов или отношения для объектов. В правилах используются все виды декларативных знаний, а также логические связки. При обработке правил следует отметить рекурсивность анализа отношений, т.е. одно правило вызывает глубинный поиск всех возможных вариантов объектов БЗ.

Граница между декларативными и процедурными знаниями очень подвижна, т.е. проектировщик может описать одно и то же как отношение или как правило.

Во всех видах моделей выделен еще один вид знаний - метазнания, т.е. знания о данных. Метазнания могут задавать способы использования знаний, свойства знаний и т.д., т.е. все, что необходимо для управления логическим выводом и обучением ЭС.


Информация о работе «Лекции по информатике»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 83598
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 5

Похожие работы

Скачать
26160
1
1

... таблицами стилей style.css. Выделить главную страницу не представляется возможным, так как они все равнозначны. Но при этом можно выделить логически первую, которая содержит общую информацию по истории кафедры информатики и вычислительной техники. Она имеет имя index.html; ссылка на нее содержится в первом пункте меню. С этой страницы, как и с любой другой одинаково доступны все остальные (рис. ...

Скачать
27739
1
0

... эти описанные выше файлы и папки нужны для запуска проекта и, удалять их не стоит. Глава 3. Инструкция пользователя   3.1 Вход в систему   Для наглядного изучения основам пользования электронного учебника, рассмотрим файлы, которые его составляют. В папке INf_html, в файле infsoderganie.html заключается основной текст содержания. Дальше использую навигацию внутри каждой страницы в Internet ...

Скачать
115887
22
13

... изучении раздела «Информационная деятельность человека» предмета «Информатика и ИКТ»»   § 2.1. Описание методики использования технологии электронного обучения при изучении раздела «Информационная деятельность человека» предмета «Информатика и ИКТ» (для 10-11 классов информационно-технологического профиля) Прежде, чем подходить к представлению методики использования СДО Moodle, необходимо ...

Скачать
246720
1
5

... , изменяя представление о мире, обязывают повышать ответственность медицины перед обществом. В данной работе рассматривался процесс создания интернет-ресурса для системы дистанционного образования по курсу «Медицинская информатика». В работе приведено обоснование необходимости в применении средств дистанционного обучения для сотрудников медучреждений Тульской области, предложена структура ...

0 комментариев


Наверх