Искусственный интеллект

Введение

Тюринг заложил основу искусственного интеллекта (ИИ) в 50-м  году - появились серьезные разработки, ЭВМ. В статье он поднял вопрос о  том «Могут ли машины мыслить». Ответ: да, это будет через 57 лет.

Тюринг определил ИИ как множество научных дисциплин, которые с помощью ЭВМ имитируют интеллектуальные способности человека.

ИИ - научная дисциплина, возникла в 50-е годы. Стык наук: кибернетика, лингвистика, психология и появившегося в то время программирования.

Концепция интеллекта была очень сложной, включает множественные навыки: адаптация, логические выводы, рассуждения, головоломки и т.д.

Основой для  развития ИИ является естественный интеллект, т.е. такие навыки как распознавание, способность к изучению чего-то, адаптация, поиск моделей и закономерностей, рассуждения (дедуктивные, индуктивные), использование аналогий и т.д.

Один из основоположников ИИ был Минский Рейнс: «Разум- комплекс действий, которые мы уважаем, но полностью не понимаем».

ИИ- множественное понятие, граница его постоянно перемещается.

На разных уровнях  развития ИТ и ИС были разные критерии ИИ.

Информатика и интеллектуальные системы неразрывно связаны: во-первых информатика является основой для моделирования информационных процессов, которые происходят в интеллектуальных системах; во-вторых, информатика является инструментом проверки гипотез, целей и идей.

ИИ- это раздел информатики, посвященный моделированию интеллектуальной деятельности человека. Это ряд алгоритмов и программных систем, которые могут решать задачи, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи т.к. это делал бы человек или даже лучше.

Методы  ИИ позволяют создать эффективные компактные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности.

Одна из первых программ ИИ- система в медицине, зоологии, геологии и т.д.

ИИ- это программная система, которая имитирует на ПК мышление человека, Необходимо определить процесс мышления, выделить основные шаги процесса, разработать программное средство и произвести его на ПК.

Методы ИИ предлагают простой структурный подход к разработке сложных задач принятия решений.

Компьютерные программы  предназначены для решения строго определенных задач. Приспособить программу  для решения другой задачи, значит ее перепрограммировать или создать заново.

ИИ как следует из самого названия, как бы придает  компьютеру способность модификации  программ, дают возможность к самообучению, накоплению новой полезной в дальнейшем информации. В идеале система может накапливать знания и не изменяя способ мышления, модифицировать, не забывая фактов. Программы ИИ модифицируются значительно проще чем обычные программы.

Методы ИИ предполагают высокую степень независимости  отдельных частей программы, каждая из которых реализует шаг одной или нескольких задач.

Независимые части программы  можно сравнить с отдельными блоками  человеческой памяти. Выбирая нужную информацию, человеческий мозг подключает часть своих знаний, а не перебирает все. Очевидно, что одну и ту же задачу можно решить методами традиционной информатики, но методы ИИ позволяют упростить разработку программ при решении конкретных задач.

В системе ИИ изменения  небольшой части информации не влияет на всю структуру программы. Методы ИИ влияют на возможности программирования.

В основе человеческой деятельности лежит мышление.

ИИ опирается на знания о процессе человеческого мышления. Возникает проблема узнать как человек  мыслит. Большинство действий, поступков  при решении человека требуют  определенной работы мозга, т.е. некоторого мыслительного процесса человека и всегда присутствует цель. Все мыслительные процессы, которые задействуют и которые приводят к достижению цели не случайны: каждый шаг имеет локальную цель. При проектировании ИИ нужно думать о цели, достижения которой они предназначены.

Целью мы называем конечный результат на которую направлена мыслительная деятельность человека

ИИ- обширная область  создания ИС, предназначены для работы трудноформализованной области  человека.

Направление развития ИИ:

1-разработка  ИнтСист, основанных на знаниях

Ключевые понятия: разработка модели представления знаний (как  знания должны быть представлены в  ИнтСист); создание баз знаний, решение  проблемы использования знаний. Эти  компоненты составляют ядро экспертных систем.

2-нейросетевые  и нейрокомпьютерные технологии

Создание искусственных  нейронных сетей, принципы работы головного  мозга, знания не отделены от процедур обработки

3-распознование  образов (запах, изображение) эти системы имеют возможность к адаптации к обучению, база знаний и данных

4-игры и  творчество

Игра-любая конфликтная  ситуация, участники которой ориентированы  на достижение цели

5-компьютерная  лингвистика (переводчики)

Входят:

-симатический анализ (анализ смысла предложения)

-синтаксический анализ (грамматика, анализ предложений)

-прагматический анализ (анализ смысла, предложения в  окружающем контексте с использованием  той базы знаний, которая имеется  в контексте)

Система должна иметь  интерфейс пользователя

Слово Робот придумал К.Чарпл (есть роботы манипуляторы, самоорганизующиеся)

6-интелектуальные  математические модификации

Цель  ИИ- можно выделить две точки зрения, что следует из названия ИИ, на основании которых сформировалось 2 направления. Оба эти направления базируются на информации, получаемой на базе естественного интеллекта

 

Направления ИИ:бионическое и программно-прогматическое

1-бионическое (нейрокибернетическое, низкоуровневое, восходящее)- базируется, занимается  проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и лежат в основе решения задачи человека. Направление имеет четко выраженный фундаментальный характер и базируется на исследованиях головного мозга.

Идея формулируется так: единственный объект, который может мыслить - это человеческий мозг, поэтому любое мыслящее устройство должно повторить структуры человеческого мозга, следовательно, нужно исследовать эти структуры, изучить их и создать нечто подобное.

В рамках этого направления существуют 3 подхода:

1-нейробионический - в его основе лежат системы нейроподобных элементов из которых состоит мозг

2-структурно-эвристический подход в основе лежит рассмотрение объекта (поведение мозга) как «черного ящика», следовательно, делается вывод о поведении структур головного мозга. Создаем нечто как будет вести себя головной мозг.

3-гомеостатический - мозг рассматривается как система, представляющая собой совокупность противоборствующих и взаимодействующих систем, в результате функционирования которых возникает состояние устойчивости и равновесия системы. Создание гомеостатических модулей как универсальных элементов для создания интеллектуальных систем.

2-программно-програматическое (кибернетика черного ящика; высокоуровневое, нисходящее) занимается созданием программ с помощью которых можно было бы решать задачи, которые решал раньше только человек (что-то подобное)

Кибернетика черного  ящика  не интересуется принципом  действия мыслительного устройства, главное, чтобы оно было ориентировано  на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач.

Поставлена задача: моделирование  функции мозга, т.е. создание модели мышления.

Модели  мышления :

-лабиринтного поиска, где решение интеллектуальной задачи предлагалось обеспечить путем перебора всех вариантов, движение по лабиринту

-эвристическое программирование (автор Койе).

Эвристики-способы, которыми пользуются при выводе каком-то, доказательстве каких-то теорем.

На основании эвристики  создана первое ПП «логик-теоретик»

-(подход к проблеме  мышления)-эволюционное программирование(моделирование). Смысл подхода: процесс моделирования человека был как-бы замен моделированием его эволюции.

Особое развитие получили экспертные системы.

В экспертных системах отказываются от поиска универсального алгоритма  мышления и моделируем конкретные знания специалистов экспертов.

В рамках этого  направления мы можем также рассматривать  как и в ИнфС несколько подходов с точки зрения структуры:

-локальный (задачный). Предполагается, что для каждой задачи, которая возникает в процессе человеческой деятельности может быть найден способ решения на ЭВМ, который после реализации в виде программы дает результат, либо подобный полученный человеком или даже лучше.

-системный (подход, основанный на знаниях).Т.к. интеллект предполагает наличие процесса самообучения, то необходимо создавать структуры, способные выбирать ход решения (автоматически строить программы, способные решать творческие задачи. Этот подход в настоящее время является доминирующим и основным.

-подход, основанный  на метапроцедурах программирования- это разработка средств ИИ, позволяющих по описанию задачи на профессиональном каком-то языке построить нужную программу из имеющихся программных модулей, самое простое проявление-Мастер.

 

 

Данные  и знания

Базовым  направлением ИИ является моделирование знаний о предметных областях. Опора на знания – это базовая парадигма ИИ. Знания и данные объединяет информация. Информация- это совокупность сведений, которые выдаются из окружающей среды в систему. Информация может быть заключена в данных. В данных может содержаться или не содержаться информация. Данные - носитель информации.

Данные- это представление в формализованном виде конкретного сведения об объектах предметной области, о их связях свойствах, т.е. то что отражает событие и ситуацию в этой области.

Данные- это запись в соответствующем коде некоего наблюдения, описание некоторого действия. Это запись пригодна для передачи, обработки информации. Данные также информация применительно к некоторой ситуации, это какие-то факты.

Данные проходят 5 стадий:

1-данные-результат каких-то измерений

2- данные на некоторых материальных  носителях информации

3-структуры данных в виде  схем, таблиц

4-переносим данные на язык  описания (ПК)

5-БД на машинных носителях  информации

Информация получается из данных при  решении некоторой задачи. Большая часть информации не может быть выделена из данных автоматически.

Информация с которой  работает ЭВМ можно разделить на:

-процедурная информация –это  информация, которая выполняется  программами в процессе решения  задачи

-декларативная информация –те данные, которые обрабатываются программой

Под предметной областью будем понимать тоже информацию о объектах, связях между ними в некоторой области знаний.

Знания о некоторой  предметной области – это есть совокупность сведений об объектах этой предметной области, о существенных свойствах и связывающих их отношение процессов, которые протекают в этой предметной области, о методах и анализе ситуаций, которые возникают в предметной области и способах разрешения проблем.

Знание- это обобщенная, формализованная информация о закономерностях предметной области, полученная в результате какой-то практической деятельности (опыта), это то с помощью чего специалист решает задачи в этой области. Процесс решения задач преобразования данных и самих знаний реализуются в процессе логического вывода.

Можно выделить 2 характеристики знаний:

1-объективность. Объективное знание  связано с представлениями конкретного  объекта или класса объектов. 2-я составляющая объектности  - метазнания. Метазнания представляют  собой систему более общих понятий (принципы, закономерности)

2-личностность - ассоциируются с  носителями знаний (книга, человек), 2-я компонента- социальные знания. Носитель социального знания- это  социум. Социальное знание- это обобщенное  знание, которое имеют все.

==Классификация знаний==

1.в зависимости  от источника:

-априорные- включаются в базу знаний до начала функционирования, включающей эту базу знаний, интелек системы. В процессе работы Интелек систем априорные знания не переоцениваются, оценка достоверности не производится.

-накапливаемые- формируются в процессе использования базы знаний. Источником знаний могут быть: различные внешние устройства наблюдателей (датчики, механизмы); эксперты; процедуры вывода и верификации знаний, включенных в данную интеллектуальную систему.