Системы искуственного интелекта

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«Тульский государственный университет» 
 
Кафедра финансов и менеджмента

 
 
 
 
 
 
 
 
КОНТРОЛЬНО-КУРСОВАЯ РАБОТА 
 
«Системы искусственного интеллекта»

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Выполнил ______________студентка гр. 720872 Рюмина Е.В. 
 
 
Руководитель работы _______________ ассистент каф. ФиМ Федоров А.В. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Тула 2009 

СОДЕРЖАНИЕ 

      ВВЕДЕНИЕ          3 

      Глава 1 История создания искусственного интеллекта и систем искусственного интеллекта         4 

      Глава 2 Понятие ИИ и систем ИИ       7 

      2.1 Экспертные системы        8 

      2.2 Искусственные нейронные сети      12 

      2.3 Естесственно – языковые системы      19 

      ЗАКЛЮЧЕНИЕ          22 

      СПИСОК  ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ    23 

      Приложение 1          24 

      Приложение 2          25 

      Приложение 3          26 

      Приложение 4          27 

      Приложение 5          28 

      Приложение 6          29 

      Приложение 7          30 

      ВВЕДЕНИЕ

      Сегодня за счет достижений в области искусственного интеллекта создано большое количество научных разработок, которое существенно упрощает жизнь людей. Распознавание речи или отсканированного текста, решение вычислительно сложных задач за короткое время и многое другое - все это стало доступно благодаря развитию искусственного интеллекта.

      Замена  человека-специалиста на системы  искусственного интеллекта, в частности  на экспертные системы, разумеется, там, где это допустимо, позволяет существенно ускорить и удешевить процесс производства. Системы искусственного интеллекта всегда объективны и результаты их работы не зависят от моментного настроения и ряда других субъективных факторов, которые присущи человеку. Но, несмотря на все вышесказанное, не стоит питать сомнительные иллюзии и надеется, что в ближайшем будущем труд человека удастся заменить работой искусственного интеллекта. Опыт показывает, что на сегодняшний день системы искусственного интеллекта достигают наилучших результатов, функционируя совместно с человеком. Ведь именно человек, в отличие от искусственного интеллекта, умеет мыслить нестандартно и творчески, что позволяло ему развиваться и идти вперед на протяжении всей его эпохи.

      В данной работе будут рассмотрены  основные системы искусственного интеллекта, обозначены области их применения. 

      Глава 1 История создания искусственного интеллекта и систем искусственного интеллекта

     Идея  создания искусственного подобия человеческого  разума для решения сложных задач  и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. Впервые ее выразил РЛуллий (ок.1235-ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий. В XVIII в. Г.Лейбниц (1646 - 1716) и Р.Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук.  Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

     Можно считать, что история искусственного интеллекта начинается с момента создания первых ЭВМ в 40-х г.г. С появлением электронных вычислительных машин, обладающих высокой (по меркам того времени) производительностью, стали возникать первые вопросы в области искусственного интеллекта. Возможно, ли создать машину, интеллектуальные возможности которой были тождественны интеллектуальным возможностям человека (или даже превосходили возможности человека).

      Следующим этапом в истории искусственного интеллекта являются 50-е годы, когда  исследователи пытались строить разумные машины, имитируя мозг. Эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности, как аппаратных, так и программных средств. В 1956 г. состоялся семинар в Стэнфордском университете (США), где был впервые предложен термин искусственный интеллект – artificial intelligence.(термин ввел Джон Маккарти) Так, при описании своих программ Ньюэлл и Саймон приводили в качестве доводов, подтверждающих, что их программы моделируют человеческое мышление, результаты сравнения записей доказательств теорем в виде программ с записями рассуждения «думающего вслух» человека. В 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А.Ляпунова (1911 - 1973) начал свою работу семинар "Автоматы и мышление" . В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России.

      60-е  года в истории искусственного  интеллекта отметились попытками  отыскать общие методы решения  широкого класса задач, моделируя  сложный процесс мышления. В этот период началось зарождение эвристического программирования. Эвристика – правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска. В 1965-1980 гг. получает развитие новая наука— ситуационное управление (соответствует представлению знаний в западной терминологии). Основоположник этой научной школы — профессор Д.А.Поспелов. Разработаны специальные модели представления ситуаций — представления знаний. Первых роботов трудно назвать интеллектуальными. Только в 60-х годах появились очуствленные роботы, которые управлялись универсальными компьютерами. К примеру, в 1969 г. в Электротехнической лаборатории (Япония) началась разработка проекта "промышленный интеллектуальный робот". В целом, 50-60 г.г. в истории искусственного интеллекта можно отметить как время поиска универсального алгоритма мышления.

      Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в 70-х гг., когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта – представление знаний. Созданы «MYCIN» и «DENDRAL» – ставшие уже классическими экспертные системы для медицины и химии. [5]

      Следующий значимый период в истории искусственного интеллекта – это 80-е года. На этом отрезке искусственный интеллект пережил второе рождение. Были широко осознаны его большие потенциальные возможности, как в исследованиях, так и в развитии производства. В рамках новой технологии появились первые коммерческие программные продукты. В это время стала развиваться область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста-эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих свой запас эвристических (не формальных, основанных на интуитивных соображениях) правил – важнейший этап в последние годы. В начале десятилетия в различных странах были начаты крупнейшие в истории обработки данных, национальные и международные исследовательские проекты, нацеленные на «интеллектуальные вычислительные системы пятого поколения». В России в 1988 г. создается АИИ — Ассоциация искусственного интеллекта. В Московском государственном университете создается язык РЕФАЛ. Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России ничуть не ниже мирового. К сожалению, начиная с 1975 г. на развитии этого направления сказалось прогрессирующее отставание в технологии. 

      Глава 2 Понятие искусственного интеллекта и систем искусственного интеллекта

      Искусственный интеллект (ИИ) - совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

      Искусственный интеллект - одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

      Системы искусственного интеллекта (СИИ) — это системы, созданные на базе ЭВМ, которые имитируют решение человеком сложных интеллектуальных задач.

      Различают три основных вида СИИ:

• Экспертные системы;
• Искусственные нейронные сети;
• Естественно-языковые системы.

 

      2.2 Экспертные системы

      Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.  Экспертные системы – один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение и нашли практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение.

      Особенности экспертных систем:

      • компетентность – в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и специалисты-люди; при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область;

      • символьные рассуждения – знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразовании символьных наборов;

      • глубина – экспертиза должна решать серьезные, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью знаний, которые экспертная система использует, или обилием информации; это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам; [2]

      • самосознание – экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.

      Экспертные  системы создаются для решения  разного рода проблем, но они имеют схожую структуру (рис. 1).

Рис. 1 - Схема обобщенной экспертной системы

      Основные типы их деятельности можно сгруппировать в категории, приведенные в таблице 1.

      Таблица 1 - Типичные категории способов применения экспертных систем