Штучний інтелект. Експертні системи. - Інформатика - Уроки, реферати, виховні роботи та багато іншого - Обмін досвідом


Форма входу

Вітаю Вас Гість!

Пошук

чат

200

Наше опитування

Чи потрібне зовнішнє оцінювання
Усього відповідей: 235

Статистика


Усього онлайн: 1
Гостей: 1
Користувачів: 0
Головна » Стаття » Інформатика

Штучний інтелект. Експертні системи.

Лекція: Штучний інтелект. Експертні системи.

1.     Поняття штучного інтелекту.

2.     Напрямки досліджень та розробок в галузі штучного інтелекту.

3.     Представлення знань в системах штучного інтелекту.

 

1.         Штучний інтелект має свою давню історію. Ще Платон, Аристотель, Сократ, Декарт, Лейбніц, Дж. Буль; а пізніше Н. Вінер прагнули описати мислення як сукупність деяких елементарних операцій, правил та процедур.

Як науковий напрямок штучний інтелект виник в середині 60 – х років XX століття. Його виникнення пов’язано з напрямком на автоматизацію людської інтелектуальної діяльності.

Історія наукових досліджень в галузях штучного інтелекту може бути поділена на чотири періоди:

·        60–ті роки – початок 70–х – дослідження в галузі загального інтелекту , спроби моделювати загальні інтелектуальні процеси, властиві людині: вільний діалог, розв’язування різних задач, доведення теорем, теорія ігор, створення віршів та музики;

·        70–ті роки – дослідження і розробки підходів до формального представлення знань та висновків, спроби звести інтелектуальну діяльність до формальних перетворень символів, рядків;

·        з кінця 70-х – розробки систем в предметних галузях, які мають прикладне практичне значення ( експертні системи);

·        90-ті роки – фронтальні роботи по створенню ЕОМ 5-го покоління, які володіли інтелектуальними можливостями.

Наведемо деякі визначення штучного інтелекту:

1.     Штучний інтелект – умовне позначення кібернетичних систем, які моделюють деякі сторони інтелектуальної діяльності людини: логічне та аналітичне мислення.

2.     Штучний інтелект – здібності робота чи комп’ютера до імітації людських навиків, що використовуються при розв’язуванні задач, вивченні проблем, роздумів та самовдосконалення.

3.     Штучний інтелект – науковий напрямок, пов’язаний з розробкою алгоритмів та програм для автоматизації інтелектуальної діяльності.

4.     Штучний інтелект – один з напрямків інформатики, мета якого – розробка апаратно – програмних засобів, які дозволяють користувачу – непрограмісту ставити та розв’язувати свої задачі, які традиційно відносили до інтелектуальних, спілкуючись з ЕОМ на обмеженій підмножині природних мов.

Штучний інтелект поділяють на дві наукові вітки: нейрокібернетику (штучний розум) та кібернетику чорного ящика (машинний інтелект).

Перша вітка базується на апаратному моделюванні роботи головного мозку людини, основою якого є велика кількість (14 міліардів) пов’язаних між собою нервових клітин – нервів. Системи штучного інтелекту при цьому називаються нейтронними мережами.

Для другої вітки не суттєво, яка конструкція “ думаючого” пристрою. Головне, щоб на задані вхідні дані він реагував так само, як людський розум.

 

2.    Окреслимо основні напрямки використання та досліджень  в галузі штучного інтелекту:

·        Сприйняття та розпізнавання образів. Проблеми розуміння та логічного мислення в процесі обробки візуальної та мовної інформації. (Системи перевірки правопису, системи перекладачів).

·        Математика та автоматичне доведення теорем.

·        Ігри. Оскільки ігри, як формальні системи, характеризуються скінченним числом ситуацій з чітко визначеними правилами, то вони з самого початку привернули до себе увагу як до полігону досліджень. (Гра в шахи)

·        Розв’язування задач. В цьому випадку поняття “розв’язування” використовується в широкому смислі слова. Сюди відноситься постановка, аналіз та уява конкретних ситуацій.

·        Розуміння людської мови. Тут ставиться задача аналізу та генерації текстів, їх внутрішнього представлення, вияв знань, необхідних для розуміння текстів. Висловам людської мови притаманна:

ü     Неповнота;

ü     Нечіткість;

ü     Неточність;

ü     Граматична некоректність;

ü     Залежність від контексту;

ü     Неоднозначність.

·        Виявлення та представлення знань експертів в експертних системах.

 

 

3.    Основною особливістю інтелектуальних систем є те, що вони основані на певних знаннях. Знання тут розуміються як інформація, що зберігається та формалізована у відповідності з деякими правилами. Найбільш фундаментальною та важливою проблемою є проблема представлення знань.

На сьогодні найбільш відомими є три підходи до представлення знань:

1.     продукцій ні та логічні моделі;

2.     семантичні мережі;

3.     фрейми.

  Продукційні правила – найбільш простий спосіб представлення знань. Він грунтується на представленні знань в формі правил, структурованих у відповідності до схеми “ якщо - то”. Частина правила “ якщо” називається посилкою, а “то” – висновком. Правило в загальному записується так:

Якщо а1, а2, . . . , аn то b.

Наприклад:

Якщо (1) у є батьком х

                            (2) z є братом у

               То z є дядьком х

Якщо посилок нуль, тоді знання складаються лише з висновку і називається фактами.

 

Семантична мережа – представлення знань, що ґрунтуються на зображенні понять з допомогою вузлів і відношень між ними. Семантичні мережі можуть відображати структуру знань з всіма складностями їх взаємодії, пов’язувати в одно ціле об’єкти та їх властивості.

Фреймова система  має всі властивості, притаманні мові представлення знань і одночасно є новий спосіб обробки інформації. Слово “ фрейм” в перекладі з англійської означає “рамка”. Фрейм є одиницею представлення знань про об’єкт, яку можна описати деякою сукупністю понять та сутностей.

Наприклад: Фрейм - людина

Клас:                  тварини

Структурний елемент: голова, шия, ноги, руки, тулуб

Ріст:                    30 – 220 см

Вага:                   1 –200 кг

Хвіст:                  відсутній

Фрейм аналогії:  мавпа  

Особливості машинного представлення даних:

1)     Внутрішнє інтерпретування (забезпечується присутністю унікальних імен в кожної одиниці інформації);

2)     Структурованість (виконується принцип вкладеності інформаційних одиниць одна в одну);

3)     Зв’язність (існує зв’язок різного типу між відповідними одиницями);

4)     Семантична метрика (дозволяє встановити ситуаційну близькість інформаційних одиниць);

Активність (виконання дій лише за зовнішніми причинами).

Категорія: Інформатика | Додав: stdynzosh (23.03.2009) | Автор: Олександр
Переглядів: 1759 | Рейтинг: 0.0/0
Усього коментарів: 0
Додавати коментарі можеть тільки зареєстровані користувачі.
[ Реєстрація | Вхід ]