Корпоративные информационные системы Основная идея технологии "клиент-сервер" Информационное обеспечение корпоративных информационных систем. Корпоративные базы данных Искусственный интеллект (ИИ)

Системы искусственного интеллекта.

1 Направления использования систем искусственного интеллекта (ИТ).

2 Математические модели и аппаратно-программная реализация систем ИИ.

3 Понятие и назначение экспертной системы (ЭС). Классификация ЭС.

4 Понятие системы поддержки принятия решений (СППР).

 7.1 Направления использования систем искусственного интеллекта (ИТ).

Искусственный интеллект (ИИ) можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения. Это определение имеет существенный недостаток, поскольку само понятие интеллекта не очень понятно и четко сформулировано. Большинство из нас уверены, что смогут отличить "разумное поведение", когда с ним столкнутся. Однако вряд ли кто-нибудь сможет дать интеллекту определение, достаточно конкретное для оценки предположительно разумной компьютерной программы и одновременно отражающее жизнеспособность и сложность человеческого разума.

Как и большая часть наук, ИИ разбивается на множество поддисциплин, которые, разделяя основной подход к решению проблем, нашли себе различные применения. Рассмотрим некоторые из основных сфер применения этих отраслей и их вклад в искусственный интеллект вообще. 

1 Ведение игр.
Игры могут порождать необычайно большие пространства состояний. Для поиска в них требуются мощные методики, определяющие, какие альтернативы следует рассматривать. Такие методики называются эвристиками и составляют значительную область исследований ИИ. Эвристика- стратегия полезная, но потенциально способная упустить правильное решение. Примером эвристики может быть рекомендация проверять, включен ли прибор в розетку, прежде чем делать предположения о его поломке, или выполнять рокировку в шахматной игре, чтобы попытаться уберечь короля от шаха. Большая часть того, что мы называем разумностью, по-видимому, опирается на эвристики, которые люди используют в решении задач.

2 Автоматические рассуждения и доказательство теорем

Благодаря исследованиям в области доказательства теорем были формализованы алгоритмы поиска и разработаны языки формальных представлений, такие как исчисление предикатов и логический язык программирования PROLOG. Привлекательность автоматического доказательства теорем основана на строгости и общности логики. В формальной системе логика располагает к автоматизации. Разнообразные проблемы можно попытаться решить, представив описание задачи и существенную относящуюся к ней информацию в виде логических аксиом и рассматривая различные случаи задачи как теоремы, которые нужно доказать. Этот принцип лежит в основе автоматического доказательства теорем и систем математических обоснований

3 Экспертные системы

Одним из главных достижений ранних исследований по ИИ стало осознание важности специфичного для предметной области (domain-specific) знания. Врач, к примеру, хорошо диагностирует болезни не потому, что он располагает некими врожденными общими способностями к решению задач, а потому, что многое знает о медицине. Точно так же геолог эффективно находит залежи ископаемых, потому что он способен применить богатые теоретические и практические знания о геологии к текущей проблеме. Экспертное знание- это сочетание теоретического понимания проблемы и набора эвристических правил для ее решения, которые, как показывает опыт, эффективны в данной предметной области. Экспертные системы создаются с помощью заимствования знаний у человеческого эксперта и кодирования их в форму, которую компьютер может применить к аналогичным проблемам. Стратегии экспертных систем основаны на знаниях человека-эксперта. Хотя многие программы пишутся самими носителями знаний о предметной области, большинство экспертных систем являются плодом сотрудничества между таким экспертом, как врач, химик, геолог или инженер, и независимым специалистом по ИИ. Эксперт предоставляет необходимые знания о предметной области, описывая свои методы принятия решений и демонстрируя эти навыки на тщательно отобранных примерах. Специалист по ИИ, или инженер по знаниям (knowledge engineer), как часто называют разработчиков экспертных систем, отвечает за реализацию этого знания в программе, которая должна работать эффективно и внешне разумно. Экспертные способности программы проверяют, давая ей решать пробные задачи. Эксперт подвергает критике поведение программы, и в ее базу знаний вносятся необходимые изменения. Процесс повторяется, пока программа не достигнет требуемого уровня работоспособности.

4 Нейронные сети

Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-е - 80-е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.

5 Понимание естественных языков и семантическое моделирование

Одной из долгосрочных целей искусственного интеллекта является создание программ, способных понимать человеческий язык и строить фразы на нем. Способность применять и понимать естественный язык является фундаментальным аспектом человеческого интеллекта, а его успешная автоматизация привела бы к неизмеримой эффективности самих компьютеров. Многие усилия были затрачены на написание программ, понимающих естественный язык. Хотя такие программы и достигли успеха в ограниченных контекстах, системы, использующие натуральные языки с гибкостью и общностью, характерной для человеческой речи, лежат за пределами сегодняшних методологий.

Понимание естественного языка включает куда больше, чем разбор предложений на индивидуальные части речи и поиск значений слов в словаре. Оно базируется на обширном фоновом знании о предмете беседы и идиомах, используемых в этой области, так же, как и на способности применять общее контекстуальное знание для понимания недомолвок и неясностей, присущих естественной человеческой речи.

6 Планирование и робототехника

Исследования в области планирования начались с попытки сконструировать роботов, которые бы выполняли свои задачи с некоторой степенью гибкости и способностью реагировать на окружающий мир. Планирование предполагает, что робот должен уметь выполнять некоторые элементарные действия. Он пытается найти последовательность таких действий, с помощью которой можно выполнить более сложную задачу, например, двигаться по комнате, заполненной препятствиями.

7 Машинное обучение

Обучение остается "крепким орешком" искусственного интеллекта. Важность обучения, тем не менее, несомненна, поскольку эта способность является одной из главных составляющих разумного поведения. Экспертная система может выполнять долгие и трудоемкие вычисления для решения проблем. Но, в отличие от человеческих существ, если дать ей такую же или подобную проблему второй раз, она не "вспомнит" решение. Она каждый раз вновь будет выполнять те же вычисления - едва ли это похоже на разумное поведение. Хотя обучение является трудной областью, существуют некоторые программы, которые опровергают опасения о ее неприступности. Одной из таких программ является AM - Автоматизированный Математик, разработанный для открытия математических законов [Lenat, 1977, 1982]. Отталкиваясь от заложенных в него понятий и аксиом теории множеств, Математику удалось вывести из них такие важные математические концепции, как мощность множества, целочисленная арифметика и многие результаты теории чисел. AM строил теоремы, модифицируя свою базу знаний, и использовал эвристические методы для поиска наилучших из множества возможных альтернативных теорем. Из недавних результатов можно отметить программу Коттона [Cotton и др., 2000], которая изобретает "интересные" целочисленные последовательности.

В качестве первого классификационного признака определим характер пространственного расположения элементов этих систем. Тогда вычислительные системы можно разделить на сосредоточенные (ЭВМ и ВК) и распределенные (ТК и ВС). Если же в качестве классификационного признака принять способность к одновременному решению нескольких задач пользователей, то классификация изменится. В этом случае выделяют обычные (ЭВМ и ТК) и параллельные (ВК и ВС) системы.
Развитие телекоммуникационных и сетевых технологий.