кафедра ЮНЕСКО по НИТ1 Системы искусственного интеллекта Информатика

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 2 Направление исследований в области искусственного интеллекта Научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций - искусственный интеллект (ИИ) – возникло в середине 60-х годов XX столетия. Возникновение ИИ непосредственно связано с общим направлением научной и инженерной мысли, которое привело к созданию компьютера – направлением на автоматизацию человеческой интеллектуальной деятельности, на то, чтобы сложные интеллектуальные задачи, считавшиеся прерогативой человека, решались техническими средствами.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 3 Направление исследований в области искусственного интеллекта Говоря о сложных интеллектуальных задачах следует понимать, что всего лет назад перемножение больших чисел вполне относилось к таковым; однако, усвоив в детстве правило умножения столбиком, современный человек пользуется им не задумываясь, и вряд ли эта задача сегодня является «сложной интеллектуальной». Если для решения задачи, которая нам сегодня представляется относящейся к указанному кругу, в будущем придумают четкий алгоритм, она перестанет быть «сложной интеллектуальной».

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 4 История развития 60-е - начало 70-х годов XX века - исследования по «общему интеллекту», попытки смоделировать общие интеллектуальные процессы, свойственные человеку: свободный диалог, решение разнообразных задач, доказательство теорем, различные игры, сочинение стихов и музыки и т.д.; 70-е годы - исследования и разработка подходов к формальному представлению знаний и умозаключений, попытки свести интеллектуальную деятельность к формальным преобразованиям символов, строк и т.д.; с конца 70-х годов - разработка специализированных на определенных предметных областях интеллектуальных систем, имеющих прикладное практическое значение (экспертных систем); 90-е годы - фронтальные работы по созданию ЭВМ 5-го поколения, построенных на иных принципах, чем обычные универсальные ЭВМ, и программного обеспечения для них.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 5 Современная история «Искусственный интеллект» - мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем. Значение этих работ для развития информатики таково, что именно от их успеха зависит появление ЭВМ нового 5-го поколения. Именно этот качественный скачок возможностей компьютеров – обретение ими в полной мере интеллектуальных возможностей – положен целью развития вычислительной техники в ближайшей перспективе и является признаком компьютерной техники нового поколения.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 6 Сфера применения ИИ Любая задача, для которой не известен алгоритм решения, может быть отнесена к сфере искусственного интеллекта. Примеры: игра в шахматы; медицинская диагностика; составление резюме текста или перевода его на иностранный язык. Две характерные особенности задач искусственного интеллекта: преобладающее использование информации в символьной (а не в числовой) форме; наличие выбора между многими вариантами в условиях неопределенности.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 7 Направления, где применяются методы ИИ 1. Восприятие и распознавание образов. 2. Математика и автоматическое доказательство теорем. 3. Игры. 4. Решение задач. 5. Понимание естественного языка. 6. Выявление и представление знаний экспертов в экспертных системах.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 8 Направления, где применяются методы ИИ 1. Восприятие и распознавание образов (задача, упоминавшаяся ранее, как одно из направлений кибернетики). Это не просто технические системы, воспринимающие визуальную и звуковую информацию, кодирующие и размещающие ее в памяти, а системы позволяющие решать проблемы понимания и логического рассуждения в процессе обработки визуальной и речевой информации. 2. Математика и автоматическое доказательство теорем. 3. Игры. Как и формальные системы в математике, игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, с самого начала исследований по искусственному интеллекту привлекли к себе внимание как предпочтительные объекты исследования, полигон для применения новых методов. Интеллектуальными системами был быстро достигнут и превзойден уровень человека средних способностей, однако уровень лучших специалистов не достигнут до сих пор. Возникшие трудности оказались характерными и для многих других ситуаций, так как в своих «локальных» действиях человек использует весь объем знаний, который он накопил за всю свою жизнь. 4. Решение задач. В данном случае понятие «решение» используется в широком смысле, относится к постановке, анализу и представлению конкретных ситуаций, а рассматриваемые задачи - те, которые встречаются в повседневной жизни, для решения которых требуется изобретательность и способность к обобщению.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 9 Направления, где применяются методы ИИ 5. Понимание естественного языка. Ставится задача анализа и генерации текстов, их внутреннего представления, выявление знаний, необходимых для понимания текстов. Трудности связаны, в частности, с тем, что значительная часть информации в обычном диалоге не выражается определенно и ясно. Предложениям естественного языка присуща: неполнота; неточность; нечеткость; грамматическая некорректность; избыточность; зависимость от контекста; неоднозначность. Однако такие свойства языка, являющегося результатом многовекового исторического развития, служат условием функционирования языка как универсального средства общения. Вместе с тем, понимание предложений естественного языка техническими системами с трудом поддается моделированию из-за- этих особенностей языка. В технических системах должен использоваться формальный язык, смысл предложений которого однозначно определяется их формой. Перевод с естественного языка на формальный является нетривиальной задачей. 6. Выявление и представление знаний экспертов в экспертных системах. Экспертные системы - интеллектуальные системы, вобравшие в себя знания специалистов в конкретных видах деятельности - имеют большое практическое значение, с успехом применяются во многих областях, таких как автоматизированное проектирование, медицинская диагностика, химический анализ и синтез и т.д.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 10 Представление знаний в системах искусственного интеллекта Основной особенностью интеллектуальных систем является то, что они основаны на знаниях, а вернее, на некотором их представлении. Знания здесь понимаются как хранимая информация, формализованная в соответствии с некоторыми правилами, которую ЭВМ может использовать при логическом выводе по определенным алгоритмам. Наиболее фундаментальной и важной проблемой является описание смыслового содержания проблем самого широкого диапазона, т.е. должна использоваться такая форма описания знаний, которая гарантировала бы правильную обработку их содержимого по некоторым формальным правилам. Эта проблема называется проблемой представления знаний.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 11 Подходы к представлению знаний В настоящее время наиболее известны три подхода к представлению знаний в обсуждаемых системах: продукционная и логическая модели; семантические сети; фреймы. Эти подходы не являются единственными существуют и другие …

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 12 Продукционная модель Продукционные правила - наиболее простой способ, представления знаний. Он основан на представлении знаний в форме правил, структурированных в соответствии с образцом «ЕСЛИ - ТО». Часть правила «ЕСЛИ» называется посылкой, а «ТО» - выводом или действием. Правило в общем виде записывается так: ЕСЛИ A1, A2,...,An, ТО В. Такая запись означает, что «если все условия от A1 до Аn являются истинными, то В также истинно» или «когда все условия от А1 до Аn выполняются, то следует выполнить действие В». Рассмотрим правило ЕСЛИ (1) у является отцом х (2) z является братом у ТО z является дядей х

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 13 Продукционная модель Знания, представленные в интеллектуальной системе, образуют базу знаний. В интеллектуальную систему входит также механизм выводов, который позволяет на основе знаний, имеющихся в базе знаний, получать новые знания.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 14 Продукционная модель (пример) Положим, что в базе знаний вместе с описанным выше правилом содержатся и такие знания: ЕСЛИ (1) z является отцом х (2) z является отцом у (3) х и у не являются одним и тем же человеком ТО х и у являются братьями Иван является отцом Сергея Иван является отцом Павла Сергей является отцом Николая Следовательно Павел является дядей Николая

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 15 Семантическая сеть Семантическая сеть - иной подход к представлению знаний, который основан на изображении понятий (сущностей) с помощью точек (узлов) и отношений между ними с помощью дуг на плоскости. Семантические сети способны отображать структуру знаний во всей сложности их взаимосвязей, увязать в единое целое объекты и их свойства. В качестве примера может быть приведена часть семантической сети, относящейся к понятию «фрукты».

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 16 Семантическая сеть (пример)

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 17 Фреймы Фреймовая система имеет все свойства, присущие языку представления знаний, и одновременно являет собой новый способ обработки информации. Слово «фрейм» в переводе с английского языка означает «рамка».

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 18 Фреймы Фрейм является единицей представления знаний об объекте, которую можно описать некоторой совокупностью понятий и сущностей. Фрейм имеет определенную внутреннюю структуру, состоящую из множества элементов, называемых слотами. Каждый слот, в свою очередь, представляется определенной структурой данных, процедурой, или может быть связан с другим фреймом.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 19 Фреймы (пример) Фрейм: человек Класс:Животное Структурный элемент:Голова, шея, руки, ноги,... Рост: см Масса: кг Хвост:Нет Фрейм аналогии:Обезьяна

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 20 Особенности машинного представления данных 1. Внутренняя интерпретируемость. Обеспечивается наличием у каждой информационной единицы своего уникального имени, по которому система находит ее для ответа на запросы, в которых это имя упомянуто. 2. Структурированность. Информационные единицы должны обладать гибкой структурой, для них должен выполняться «принцип матрешки», т.е. вложенности одних информационных единиц в другие, должна существовать возможность установления соотношений типа «часть - целое», «род - вид», «элемент - класс» между отдельными информационными единицами. 3. Связность. Должна быть предусмотрена возможность установления связей различного типа между информационными единицами, которые бы характеризовали отношения между информационными единицами. Эти отношения могут быть как декларативными (описательными), так и процедурными (функциональными).

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 21 Особенности машинного представления данных 4. Семантическая метрика. Позволяет устанавливать ситуационную близость информационных единиц, т.е. величину ассоциативной связи между ними. Такая близость позволяет выделять в знаниях некоторые типовые ситуации, строить аналогии. 5. Активность. Выполнение действий в интеллектуальной системе должно инициироваться не какими-либо внешними причинами, а текущим состоянием представленных в системе знаний. Появление новых фактов или описание событий, установление связей должны стать источником активности системы.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 22 Моделирование рассуждений Рассуждение - один из важнейших видов мыслительной деятельности человека, в результате которого он формулирует на основе некоторых предложений, высказываний, суждений новые предложения, высказывания, суждения. Действительный механизм рассуждений человека остается пока недостаточно исследованным.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 23 Моделирование рассуждений Человеческим рассуждениям присущи: неформальность, нечеткость, нелогичность, широкое использование образов, эмоций и чувств, что делает чрезвычайно трудными их исследование и моделирование. К настоящему времени лучше всего изучены логические рассуждения и разработано много механизмов дедуктивных выводов, реализованных в различных интеллектуальных системах, основанных на представлении знаний с помощью логики предикатов 1-го порядка

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 24 Логика предикатов 1-го порядка Предикат - это конструкция вида P(t 1,t 2,...,t n ), выражающая какую-то связь между некоторыми объектами или свойствами объектов. Обозначение этой связи или свойства, Р, называют «предикатным символом»; t 1,t 2,...,t n обозначают объекты, связанные свойством (предикатом) Р и называют термами. Термы могут быть только трех следующих типов: 1) константа (обозначает индивидуальный объект или понятие); 2) переменная (обозначает в разное время различные объекты); 3) составной терм – функция f(t 1,t 2,...,t n ), имеющая в качестве своих аргументов m термов t 1,t 2,...,t n.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 25 Логика предикатов 1-го порядка (пример) 1. Предложение «Волга впадает в Каспийское море» можно записать в виде предиката впадает (Волга, Каспийское море). «Впадает» - предикатный символ; «Волга» и «Каспийское море» - термы- константы. Мы могли обозначить отношение «впадает» и объекты «Волга» и «Каспийское море» символами. Вместо термов-констант можно рассматривать переменные: впадает (Х, Каспийское море) или впадает (X,Y). Это тоже предикаты. 2. Отношение х + 1 < у можно записать в виде предиката А(х,у). Предикатный символ А здесь обозначает то, что останется от x + 1 < у, если выбросить из этой записи переменные х и у.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 26 Интеллектуальный интерфейс информационной системы Анализ развития средств вычислительной техники позволяет утверждать, что она постоянно эволюционирует в двух направлениях. 1. Улучшение параметров существующих компьютеров, повышение их быстродействия, увеличение объемов их оперативной и дисковой памяти, а также с совершенствованием и модификацией программных средств, ориентированными на повышение эффективности выполнения ими своих функций. Это можно назвать развитием по горизонтали. 2. изменение технологии обработки информации, приводящие к улучшению использования компьютерных систем. Развитие в этом направлении связано с появлением новых типов компьютеров и качественно новых программных средств, дополняющих уже существующие. Такое развитие можно назвать развитием по вертикали.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 27 Интеллектуальный интерфейс информационной системы Развитие программных средств идет по пути увеличения их дружественности, т.e. такого упрощения управления ими, что от пользователя не требуется специальной подготовки, и система создает максимально комфортные условия для его работы. Основной ориентир в совершенствовании вычислительных систем - превращение их в удобного партнера конечного пользователя при решении задач в ходе его профессиональной деятельности. Для обеспечения наибольшей дружественности интерфейса программного средства с пользователем первый должен стать интеллектуальным.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 28 Функции интеллектуального интерфейса Интеллектуальный интерфейс, обеспечивающий непосредственное взаимодействие конечного пользователя и компьютера при решении задачи в составе человеко-машинной системы, должен выполнять три группы функций: обеспечение для пользователя возможности постановки задачи для ЭВМ путем сообщения только ее условия (без задания программы решения); обеспечение для пользователя возможности формирования сред решения задачи с использованием только терминов и понятий из области профессиональной деятельности пользователя, естественных форм представления информации; обеспечение гибкого диалога с использованием разнообразных средств, в том числе не регламентируемых заранее, с коррекцией возможных ошибок пользователя.

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 29 Структура интеллектуальной системы Структура системы, удовлетворяющей требованиям новой технологии решения задач, состоит из трех компонент: исполнительной системы, представляющей собой совокупность средств, обеспечивающих выполнение программ; базы знаний, содержащей систему знаний о проблемной среде; интеллектуального интерфейса, обеспечивающего возможность адаптации вычислительной системы к пользователю

кафедра ЮНЕСКО по НИТ 30 Структура современной системы решения прикладных задач