Зависимость типа системы управления от сложности объекта управления и влияния случайных факторов
Системы ИИ могут применятся для решения следующих задач:
распознавание образов;
диагностика;
кластеризация;
аппроксимация;
прогнозирование;
управление.
Зависимость типа системы управления от сложности объекта управления и степени влияния случайных факторов показывает диаграмма, представленная на рис. 8.1.
Рис. 8.1.Зависимость типа системы управления от сложности объекта управления
На рис.8.1. цифрами обозначены области применения следующих систем:
1. Классические системы управления.
2. Нечеткие системы управления.
3. Нейронные системы управления.
4. Нейроно-нечеткие системы управления.
История систем ии
Начало истории систем ИИ относится к 1937г., когда американский математик Норберт Винер организовал семинар, на который пригласил ученых самых различных специальностей — математиков, физиков, биологов и т.п.
Результатом работы семинара явилось рождение двух научных направлений:
кибернетики;
нейрокибернетики.
Датой рождения кибернетики, как указывалось, считается 1948г.
Датой рождения нейрокибернетики является 1943г., когда участники семинара У. Макколок и У. Питтс предложили математическую модель нейрона. Нейрон является основным элементом мозга человека. Множество искусственных нейронов, которые соединены определённым образом между собой , образует нейронную сеть.
Человек и нейронная сеть запоминают и перерабатывают информацию на основе обучения. Первые правила обучения нейронных сетей предложены в 1949г. Д. Хеббом. В 1957г. Ф. Розенблат разработал принципы организации и функционирования нейронной сети, получившей название персептрон, т.е. распознающий. Он предложил вариант технической реализации первого в мире нейрокомпьютера. В 1959г. Ф. Розенблат реализовал однослойный персептрон.
Понятие нечетких множеств введено американским ученым Лофти Заде в 1965г. В 70-е годы он разработал теорию нечетных множеств и нечетных систем.
В 1969г. появляется экспертная система DENDRAL, а несколько позже экспертная системаMYCIN. Работа экспертных систем основана на использовании знаний человека.
Термин «искусственный интеллект» был предложен в 1956г. Позже этот термин объединил все направления, связанные с моделированием интеллектуальной деятельности человека.
В 1969г. публикуется книга М.Минского и С. Пейперта «Персептроны», в которой доказывалась принципиальная ограниченность возможностей однослойного персептрона. Следует отметить что позже, в 80-е годы, был разработан многослойный персептрон, не имеющий этих ограничений. Принципиальная разница в работе однослойного и многослойного персептронов показана на рис. 8.2.
а) б)
Рис. 8.2.Результат работы однослойного персептрона рис. а), а многослойного – рис. б)
Здесь в плоскости параметров х1и х2нанесены точки, принадлежащие двум различным классам. Единицами обозначены точки одного класса и нулями – точки другого класса. Требуется провести в плоскости границу, разделяющие точки различных классов.
Однослойный персептрон проводит только линейную границу, которая не решает в ряде случаев поставленную задачу. Многослойный персептрон позволяет установить нелинейную границу и решает задачу разделения точек на два класса во всех ситуациях.
В результате публикации М.Минского и С. Пейперта угасает интерес к нейронным сетям и финансовые потоки переключаются на экспертные системы.
Период с 1979-1988гг. является периодом наибольшего коммерческого успеха экспертных систем.
В 80-е годы был разработан ряд нейронных сетей новой конфигурации, к числу которых относятся сети Дж. Хопфильда (1982), Т. Кохонена, Коско, Гроссберга, многослойный персептрон, сеть CMAK, когнитрон, неокогнитрон и т.д.
Эти сети обладали новыми важными свойствами, что привело к возобновлению, начиная с 1986г., интереса к нейронным сетям. Этот интерес продолжается и в настоящие время.
Нейронные сети могут быть реализованы либо в виде программы для обычного компьютера, либо аппаратурным путем в виде нейрокомпьютера.
В настоящее время работы в области систем искусственного интеллекта и создания нейрокомпьютеров ведутся в широких масштабах в США, Японии, Западной Европе, в Малайзии, в Юго-Восточной Азии, Китае. В Киеве подобные работы велись в инстетуте кибернетики под руководством академиков В.М. Глушкова и А. Амосова.
В России в конце 80-х годов под руководством академика Д.А. Поспелова создана Российская ассоциация искусственного интеллекта (РАИИ).