Введение в проблему искусственного интеллекта

Введение

в проблему искусственного интеллекта

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:

Медицинская диагностика, обучение, консультирование.

Проектирование ЭС.

Оказание помощи пользователям по решению задач в разных областях.

Автоматическое программирование. Проверка и анализ качества ПО.

Проектирование сверхбольших интегральных схем.

Техническая диагностика и выработка рекомендаций по ремонту оборудования.

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:

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

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

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

Список литературы

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта internet.