Применение систем искусственного интеллекта в производстве

Специфика ПО может оказывать существенное влияние на характер функционирования проектируемой ПСИИ, выбор метода представления знаний, способов рассуждения о знаниях и т.д. В то же время можно привести примеры, когда системы ИИ, ориентированные на использование в определенной проблемной среде, подходили для проблематики совершенно на другой области.

Как правило, ПСИИ создаются совместно со специалистами – инженерами, которые передают свои знания о процессах и объектах, поясняют схему рассуждений по выбору решений конкретных задач, приводят неформализуемые факторы, которые необходимо учитывать. Процесс работы с экспертами или специалистом состоит в извлечении знаний или, более корректно, приобретении знаний. Процесс этот сложный, трудоемкий, содержит факторы технического, психологического, производственного и социального характера. Большую роль в данном процессе играет инженер знаний. В течение долгого времени он работает с экспертом, определяя задачи, выявляя наиболее важные понятия, определяя и формулируя правила отношений между понятиями. Инженер знаний должен хорошо знать предметную область, владеть методами формализации и представления знаний, другим инструментарием ИИ, быть психологом, быстро ориентироваться в различных ситуациях. Трудным моментом в работе инженера знаний является оказание помощи эксперту при попытках структуризовать предметные знания, определить и формализовать предметные концепции.

Эксперт должен желать и быть в состоянии помочь в изучении предметной области. Он должен осознавать, что ПСИИ призваны помочь им в практической деятельности, а не вытеснять их.

Приобретение знаний для ПСИИ может осуществляться различными путями, каждый из которых предусматривает перенос знаний для решения задач от источника в программу. Такими источниками являются: эксперт, эмпирические данные, результаты исследования, литературные источники.

Практический опыт решения задачи приобретения знаний привел к развитию методов и программных средств, призванных упростить процесс приобретения знаний. Эти средства и методы для приобретения знаний могут быть разделены на три категории: редакторы и интерфейсы для формирования баз знаний, средства для объяснения различных аспектов работы, средства для модификации баз знаний.

Технические средства

Одним из важных факторов, стимулирующих развитие систем ИИ и их внедрение на производстве, является техническая база, на которой они могут быть реализованы.

Производственные системы ИИ создаются сегодня практически на всем диапазоне средств вычислительной техники: от больших ЭВМ до персональных компьютеров и Лисп – машин.

Реализованные на базе Лисп – процессоров ЭВМ, наиболее часто называют первыми специализированными машинами, использующими концепции искусственного интеллекта

Такими машинами являются ЭВМ типов Series III фирмы Lisp Machine, LM-2 от Symbolics

К числу факторов, сдерживающих распространение систем ИИ, относят такие недостатки первых Лисп – процессоров, как значительные габаритные размеры и высокая стоимость, а также отсутствие возможности программирования на языках типа Фортран.

В европейских странах, где в качестве основного языка ИИ получил распространение Пролог, выпускаются Пролог – машины. Использование компьютеров, рассчитанных на эффективное выполнение программ, написанных на Лиспе или Прологе, сдерживает развитие техники ЭС и их проникновение в промышленную сферу. Для того чтобы дать толчок прогрессу техники ЭС, необходимо сделать их более удобными и простыми для реализации на традиционных средствах вычислительной техники.

Важным импульсом для нового этапа исследований в области ИИ послужила программа создания ЭВМ пятого поколения – интеллектуальных ЭВМ. Отличительными чертами этих ЭВМ являются: новая технология производства, отказ от традиционных языков высокого уровня в пользу языков с повышенными возможностями манипулирования символами и с элементами логического программирования (Лисп, Пролог), отход от архитектуры фон Неймана, новые способы ввода – вывода (распознавание речи, образов, синтез речи, естественный язык), автоматизация решения задач, манипулирование знаниями. ЭВМ пятого поколения призваны стать системами обработки знаний, обладающими человеко-машинными интерфейсами высокого уровня.

Одной из основных целей японской программы пятого поколения компьютерных систем является подкрепление классической обработки данных обработкой знаний. Эта цель требует глубокого проникновения в такие человеческие процессы, как описание, решение, осознание задачи, а также в тесно связанные предметные области представления знаний, обработки знаний, диалоговой обработки, анализа и синтеза текстов на естественном языке. За последние годы были созданы специальные логические теории, новые языки логического программирования, языки представления и обработки знаний, а также архитектуры систем.

Выполнение указанной программы позволит осилить следующие вехи:

Прикладной программист сможет развивать собственные прикладные программы; Эксплуатация вручную описанной и автоматически сгенерированной программы будет облегчена; Качество решения проблем (наиболее важная цель) существенно возрастает, т.к. пользователи сосредоточат свои усилия только на процессе принятия решения, и не будут отвлекаться на подробности обработки данных; Создание программного обеспечения станет технической дисциплиной; Системы станут способными распознавать ошибки, несостоятельность и противоречия, в большинстве случаев смогут самостоятельно исправлять ошибки и автоматически осуществлять решения; Системы будут содержать эффективные инструменты для приобретения знаний (т.е. передачи знаний от эксперта системе).

Японские специалисты считают, что основными областями применения компьютерных систем пятого поколения будут:

Системы автоматического перевода текстов на естественных языках со словарным запасом более 100 тыс. слов и точностью перевода около 90%; ЭС в различных прикладных областях с 5 тыс. различных слов и 10 тыс. правил вывода; Базирующееся на знаниях программное обеспечение; Системы автоматизированного проектирования, управления, инженерного проектирования, планирование и роботизация; Базирующиеся на знаниях системы принятия решений для специфических прикладных областей.

Заключение

Если в 60- – 70-е годы число ПСИИ было незначительным, и существовали эти системы только на стадии исследовательского прототипа, то в 80-е годы систем, базирующихся на ИИ и находящихся на различных стадиях производства около 500, а в настоящее время еще больше.

Это говорит о том, что эти системы ИИ плотно вошли в нашу жизнь, проникли во все ее уголки и приносят немалую пользу и их применение может и приводит к существенному экономическому эффекту.

Например, одной из областей использования идей и методов искусственного интеллекта в сфере промышленного производства является область создания промышленных роботов с элементами ИИ.

Литература

1.        Р.А. Алиев, Н.М. Абдикеев, М.М. Шахназаров  Производственные системы с искусственным интеллектом. - М.: Радио и связь, 1990.

2.        Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы. – Киев, 1982.

3.        Майклсен Р., Мичи Д., Буланже А. Экспертные системы. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: М.: Мир, 1987.

4.        Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. - М.: Изд-во МГТУ
им.Баумана, 2001

5.        Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: пер. с англ. Р.М.Абдусаматова и
Ю.И.Крюкова, под ред В.Л.Стефанюка. М.: Радио и связь, 1985.

6.        Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к
логическому программированию: Пер. с франц./ А. Тей, П. Грибомон, Ж. Луи, Д. Снийерс,
П. Водон, П. Гоше, Э. Грегуар, Э. Санчес, Ф. Дельсарт — М.: Мир, 1990.

7.        Организация взаимодействия человека с техническими средствами
:
Персональные
автоматизированные
информационные системы и дисплейные комплексы: Практическое
пособие / Соломонов Л.А., Филиппович Ю.Н., Шульгин В.Л.; Под
ред. Четверикова В.Н. — М.: Высш. шк., 1990.