Реферати українською » Информатика, программирование » Створення та розвиток штучного інтелекту


Реферат Створення та розвиток штучного інтелекту

Страница 1 из 3 | Следующая страница

Створення та розвитку штучного інтелекту

>Виполнил:

Маслов Віктор студент371гр.


Введення у штучний інтелект

 

Початок сучасного етапу розвитку систем штучного інтелекту (ІІ) може бути віднесене до середини 50-х рр. Цьому сприяла програма, розроблена А.Ньюеллом, призначена як доказ теорем в обчисленні висловлювань та названа «>ЛОГИК-ТЕОРЕТИК». Деякі автори називають неї експертної і пов'язують визначення призначення з аналізом її можливостей, проведенихКлодомШенноном іМарвином Мінським.

Ці праці поклали початку дослідженням у сфері ІІ, пов'язаному з розробкою програм, вирішальних завдання з урахуванням застосування різноманітних евристичних методів і керував.Эвристика — сукупність логічних прийомів і методичних правил, теоретичного Дослідження і відшукання істини, методика пошуку доказів.Эвристические правила — неформальні правила, використовувані з метою підвищення ефективності пошуку даної предметної області.

Він виконання завдання у своїй розглядався як властивий людському мисленню «взагалі», котрій характерно виникнення «здогадок» про шляхи вирішення із наступною перевіркою їх.Эвристическому методупротивопоставлялся вживаний у ЕОМ алгоритмічний (>процедуральний, процедурний) метод, який інтерпретувався як механічне здійснення заданої послідовності кроків,детерминированно що призводить до правильному відповіді. Таке трактування евристичних методів виконання завдання й обумовила появу Мельниченка і поширення терміна «штучний інтелект».

У 70—80 рр. дослідження у сфері ІІ характеризувалися переміщенням уваги фахівців, від проблем створення автономно функціонуючих систем до створення людино-машинних систем, інтегруючих у єдине ціле інтелект чоловіки й здібності ЕОМ задля досягнення спільної мети - виконання завдання, поставленої перед як і системою. Багато хто розцінював, що це дозволить створити новий напрям інформаційних технологій — машинну експертизу, яка замінить працю фахівця. Проте внаслідок низки причин ці чекання недостатньо справдилися.

Проте, останніх років цей напрям відродилося як досліджень, і розробок, вкладених у створення експертних систем з базою знань. Їх використав управлінської роботи і багатьох галузях економіки (страхуванні, банківській справі та інших.), щоб за допомогою правив і об'єктів, підсумовуючих накопичений досвід, підвищити якість прийнятих рішень.

Проблематика ІІ нині досить широка. СписокДисциплин зі штучного інтелекту стає більше. Сьогодні у нього входять уявлення знань, вирішення завдань, експертні системи, кошти спілкування з ЕОМ природному мові, навчання, когнітивне моделювання, обробка візуальної інформації, робототехніка, нейрокомп'ютерні технологій і ін.

Уявлення знань — найважливіша область досліджень з штучного інтелекту, основа решти дисциплін. Знання мають форму описів об'єктів, взаємозв'язків і процедур. Наявність адекватних знань і можливість їх змогли ефективно використати означають «вміння».

Створення загальної теорії чи методу уявлення знань є проблемою. Така теорія відкрила можливість накопичення знань, які потрібні щодня на вирішення нових і нових завдань. Проте задля досягнення мети необхідно знайти метод висловлювання загальних закономірностей предметних областей (ПО), чого й сутність проблеми уявлення знань.

Рішення завдань зводиться для пошуку шляхи виходу з деякою вихідної точки в цільову. Людина робить це дуже ефективно з допомогою дедуктивного логічного висновку (міркування),процедурального аналізу, аналогії і індукції. Люди здатні також здобувати власні досвід. Комп'ютери у випадку вирішують завдання тільки з використанням дедуктивного логічного висновку іпроцедурального аналізу.

Тип завдання визначає метод, найбільше підходить її розв'язання. Завдання, що зводяться допроцедуральному аналізу, власне кажучи, найкраще вирішуються за комп'ютером.Учетние і аналітичні завдання служать прикладамипроцедуральних завдань, розв'язуваних комп'ютером швидше, і надійніше, ніж людиною. Завдання ж, пов'язані з допомогою аналогії чи індукції, ефективніше вирішуються людиною. Завдання, потребують дедуктивних і індуктивних міркувань, видаються найбільш імовірними кандидатами на вирішення з допомогою експертних систем (систем, заснованих на виключно знаннях).

Експертні системи є клас комп'ютерних програм, які видають поради, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації та ставлять діагноз. Вони влади на рішення завдань, зазвичай потребують проведення експертизичеловеком-специалистом. На відміну від програм, використовуютьпроцедуральний аналіз, експертні системи вирішують завдання у вузької предметної області (конкретної області експертизи) з урахуванням логічних міркувань. Такі системи часто здатні знайти вирішення завдань, якінеструктурированно погано визначено. Вони виходить із відсутністю структурованості шляхом залученняевристик, може бути корисним тоді, коли недолік необхідних знань або часі виключає можливості проведення повного аналізу.

Машини мають власною мовою до подання знань і вирішення завдань, т. е. набором символів, що використовуються уявлення знань (семантика), і керував, виділені на обробки цих символів (синтаксис) і вирішення завдань. Людина працює найефективніше, коли він володіє спеціальними мовами, що розвиваються рівня потреб конкретної предметної області.

Якщо правила трансляції з природної мови в машинний і навпаки виражені як сукупності знань (символів і процедур), то логічно припустити, які можуть бути розроблено кошти, дозволяють комп'ютера розуміти постановку завдання природному мові, та був природному ж "мовою видавати його виконання. Це основне тема досліджень з розробці коштів спілкування з ЕОМ природному мові. Тут можна назвати чотири ключові проблеми:

>Машинний переклад — використання РС для перекладу текстів з однієї мови в інший.

Інформаційний пошук — забезпечення з допомогою комп'ютерів доступу до інформації з конкретної тематиці, що зберігається у велику базу даних.

Генерація документів — застосування комп'ютерів для перетворення документів, мають певну форму чи заданих на спеціалізованому мові, в еквівалентний документ на другий формі або іншою мовою.

Взаємодія з комп'ютером — організація діалогу між користувачем і комп'ютером.

Вважається, що здатністю навчання має бути наділена практично кожна прикладна програма, яка може знадобитися користувачеві. П'ятнадцять — двадцять років тому я більшість обробки даних під час вирішення завдань проводилася програмістами обчислювальних центрів. Вони фактично виконували роль посередників, і як б ланцюгом між ЕОМ і тих, хто використовував отримані дані та одноособово приймав рішення. З появою самого персонального комп'ютера стосунки між користувачем та обчислювальної технікою, отже, й ролі програміста різко змінилися. Замість змушувати користувача долати труднощі програмування, простіше навчити комп'ютер складнощам виконання конкретного завдання. Це, звісно, значить, що у програмістах відпаде, але трохи змінює їх роль у відносинах між комп'ютером і кінцевими користувачами.

Мета когнітивного моделювання — розробка теорії, концепцій і моделей людського мислення та його функцій. Воно дозволяє реалізовувати як діагностичні і лікувальні функції, а й виявляти процеси, які у свідомості людини в рішенні завдань. Проте звідси аж ніяк годі було, що найкращими комп'ютерами є ті, які моделюють роботу людського мозку, але зробити висновок у тому, якого типу комп'ютери потрібні, як спроектувати комп'ютер, який би розширив можливості мислення чоловіки й дозволило б понад ефективно виконувати завдання.

Сучасні роботи вже полегшили працю (особливо некваліфікований) багатьох робочих, зайнятих у сфері виробництва, бездоганно виконуючи своєї роботи. Дослідження у сфері робототехніки є складовою досліджень штучного інтелекту, які мають метою оснастити комп'ютери засобами візуальної оброблення і маніпулювання об'єктами у певній середовищі. Ці дослідження ведуть у трьох основних напрямах:

· розробка сприймають елементів (зокрема, для візуальної інформації) розпізнавання інформації, котра надходить від систем сприйняття;

· створення маніпуляторів і системам управління ними;

· виявленняевристик вирішення завдань переміщення у просторі і маніпулювання об'єктами (планування діяльності).

Аналіз розробок у галузі нейрокомп'ютерних систем дозволив виділити перспективні основних напрямів сучасного розвитку нейрокомп'ютерних технологій:нейропакети,нейросетевие експертні системи, системи управління базами даних, і базами знань із включенням нейромережних алгоритмів, обробка зображень, управління динамічними системами та обробка сигналів, управління фінансової діяльністю, оптичнінейрокомпьютери, віртуальна реальність.

Знання і моделі, їх уявлення

Фахівцям у сфері штучного інтелекту термін «знання» означає інформацію, що необхідно програмі, щоб він поводилася «інтелектуально».

Функціонування коштів інтелектуального інтерфейсу спирається на розвинені методи роботи з знаннями: їх дає уявлення, зберігання, перетворення тощо. п.

Під терміном «знання» у своїй розуміється вся сукупність інформації, яка потрібна на виконання завдання, куди входять у собі, зокрема інформацію про:

· системі понять предметної області, у якій вирішуються завдання;

· системі понять формальних моделей, основі яких вирішуються завдання;

· відповідність систем понять, згаданих вище;

· про поточний стан предметної області;

· методах вирішення завдань.

У цьому система знань має бути організована в такий спосіб, щоб забезпечити взаємодія обчислювальної системи з користувачем у системі понять і термінів предметної області.

Хто ж знання і набутий чим різняться від даних в системах машинної обробки?

Знання — це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, нашого суспільства та мислення, накопичених людством у процесі активної перетворюючої виробничої роботи і спрямовану подальше пізнання й зміна об'єктивного світу.

Отже, інтелектуальна діяльність людини пов'язані з пошуком рішень на нових, нестандартних ситуаціях. Звідси, завдання називається інтелектуальної, якщо алгоритм її вирішення апріорі невідомий. У цьому завдання і рішення розуміються у якнайширшому сенсі. Рішення завдання — це будь-яка діяльність (людини чи машини), що з виробленням планів і безкомпромісність дій, необхідні досягнення певної виховної мети; висновком нових закономірностей тощо. п. Будь-яка інтелектуальна діяльність спирається на знання про предметної області, у якій ставляться і вирішуються завдання.Предметной областю зазвичай називають сукупність взаємозалежних відомостей, необхідних і достатніх на вирішення даного завдання чи певної сукупності завдань.

Знання про предметної області включають описи об'єктів, явищ, фактів, і навіть відносин з-поміж них.

Загалом вигляді знання на ЕОМ видаються деякою семіотичної (знаковою) системою, у якій виділяються за аналогією з цими три аспекти: синтаксичний, семантичний і прагматичний.

>Синтаксис описує внутрішня побудова знаковою системи, т. е. правила побудови і перетворення складних знакових висловів. Для природної мови синтаксис визначає правильне побудова пропозицій і пов'язаного тексту.

>Семантика визначає відносини між знаками та його властивостями (концептами), т. е. задає зміст чи значення конкретних знаків.

>Прагматика визначає знак з погляду конкретної сфери його застосування або суб'єкта, котрий використовує цю знакову систему.

Відповідно до переліченими аспектами семіотичних систем можна назвати три типу знань: синтаксичні, семантичні і прагматичні.

>Синтаксические знання характеризують синтаксичну структуру описуваного об'єкта чи явища, яка залежить від змісту та змісту використовуваних у своїй понять.

>Семантические знання містять інформацію, безпосередньо пов'язану зі значеннями і здоровим глуздом описуваних об'єктів і явищ.

Прагматичні знання описують об'єкти і явища з погляду розв'язуваної завдання, наприклад, з урахуванням які у даної дачі специфічних критеріїв.

Трьом типам знань відповідає дійсності та три типу моделей їхнього уявлення: синтаксичні, семантичні і прагматичні. Наявність двох останніх є найсуттєвіше ознакою, який вирізняє інтелектуальні системи від інших.

Перш ніж можливість перейти до опису моделей уявлення знань, проаналізуємо особливості знань, які власне і відрізняють їхнього капіталу від даних.

>Интерпретируемость. Дані, уміщені у ЕОМ, можуть змістовно інтерпретуватися лише відповідної програмою. У відриві від нього дані не несуть ніякого змістового інформації. Знання вирізняються тим, можливість змістовної інтерпретації завжди присутній.

>Структурированность або наявністьклассифицирующих відносин. Попри розмаїття форм зберігання даних, жодна їх не забезпечує можливості компактного описи всіх зв'язків між різноманітними типами даних. Інформаційні одиниці знань повинні мати гнучкою структурою, т. е. їм повинен виконуватися «принцип матрьошки» — такийвложимости, коли будь-яку інформаційну одиницю можна включити до складу іншої і з кожної інформаційної одиниці можна назвати деякі її складові. Це дозволяє записувати й берегти окремо інформацію, однакову всім елементів безлічі. За необхідності цю інформацію можна автоматично передати опису будь-якого елемента безлічі. Такий процес називається «успадкуванням» інформації.

Наявність ситуативних зв'язків чи зв'язність. Вони визначають ситуативну сумісність окремих подій чи фактів, збережених чи вводяться у пам'ять, і навіть такі взаємини, як одночасність, розташування лише у області простору, перебування у стані механічного чи іншого взаємодії тощо. п. Ситуативні зв'язку допомагають будувати процедури аналізу знань на сумісність, суперечливість та інші, які важко реалізувати при зберіганні традиційних масивів даних.

>Семантическая метрика. На безлічі інформаційних одиниць на окремих випадках корисно ставити ставлення, характеризує ситуаційну близькість інформаційних одиниць, т. е. Силу асоціативної зв'язок між ними. Це ставлення може бути ставленнямрелевантности для інформаційних одиниць. Таке ставлення дає можливість виділяти у інформаційній базі деякі типові ситуації. Ставленнярелевантности під час роботи з інформаційними одиницями дає можливість знаходить знання, близькі до знайденим.

Активність. Усі, які у ЕОМ, ініціюються командами, що є активної компонентом, а дані використовуються цими командами лише за необхідності, т. е. останні — пасивна компонента. Така ситуація, характерна класичних систем обробки інформації, для інтелектуальних систем (ІВ) неприйнятна. За аналогією з людиною в ІВ актуалізації тих чи інших дій сприяють знання, що у системі. Отже, виконання програм, у ІВ має ініціюватися поточним станом інформаційної бази. Поява у базі фактів (об'єктів вибору) чи описів подій (>квалификаторов та його значень), встановлення зв'язків (правив упродукционних системах) може бути джерелом активності системи.

Особливості знань, їх призначення та структура, способи збереження і інтерпретації викликають певні аналогії зі способами організації людській голові. Проте людська пам'ять зберігає як числові дані, а й образи чи символи.Символьние образи пам'яті людини об'єднують у звані чанкі — набори фактів і перетинів поміж ними,запоминаемие і добувані як єдине ціле. Кожного моменту часу то вона може обробляти й інтерпретувати трохи більше 4-7чанков. Здатність формувати чанкі відрізняєЭксперта у певній предметної області від не експерта. Експерт, з професійної необхідності, завзято розвиває своє вміння об'єднувати в чанкі більше об'ємів даних, і встановлювати ієрархічні зв'язок між ними (т. е. перетворювати дані в знання) у тому, щоб швидко видобувати ці дані з пам'яті і з допомогою розпізнавати нові ситуації у міру надходження інформацію про цих ситуаціях. Середній фахівець у конкретної предметної області

Страница 1 из 3 | Следующая страница

Схожі реферати:

Навігація