Основные понятия Искусственного Интеллекта

ИИ – это область информатики, предметом которой является создание комплексных систем, с возможностями естественного интеллекта.

Это способность распознавать зрительные и слуховые образы, понимать естественный язык, умение обучаться, рассуждать и делать логические выводы.

С самого начала исследования в области ИИ пошло по двум направлениям:

1. Попытки смоделировать с помощью искусственных систем, психофизиологическую деятельность человеческого мозга, с целью создания искусственного разума.

2. Создание программ, позволяющих с помощью компьютера воспроизводить не саму деятельность, а результат этой деятельности.

Данный подход является классическим для кибернетики с одним из ее базовых понятий черный ящик. Ч.Я.- устройство с информацией о внутренней структуре и, входные и выходные данные.

Для решения задач ИИ пришлось создавать собственные модели мышления.

В конце 50х появилась лабиринтная модель поиска. Согласно ей, решение задачи выполнялось путем перебора огромного количества вариантов. Которая представлялась в виде движения по лабиринту. Эта модель оказалась тупиковой.

Начало 60х. Эта эпоха эвристического программирования. ЭП – это разработка стратегий и действий на основе заранее заданных эвристик. Эвристика – это теоретически не обоснованное правило, не позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска.

В 70х к решению задач стали подключать методы мат логики, в основе которой лежала булева алгебра. Дальнейшее развитие эта алгебра получила в виде исчисления предикатов. На логике предикатов был разработан язык логического программирования PROLOG.

Добиться большей выразительности логическому подходу позволяет новое направление нечеткой логики. Основным ее отличием является то, что правдивость высказывания в ней, может принимать значения не только да/нет (1/0), но и промежуточное значение не знаю (0,5).

Существующий прорыв в практических приложениях ИИ произошел в середине 70х, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления, пришла идея моделировать конкретные знания специалистов. В США появились 1е Экспертные системы (системы, основанные на знаниях). Система ИИ – это система, созданная на базе компьютеров, которые имитируют решения человеком сложных интеллектуальных задач. Разработка интеллектуальных программ отличается от обычного программирования и ведется построением системы ИИ.

Основным отличительным признаком системы ИИ, является работа со знаниями.

Основные направления исследований в области Искусственного Интеллекта

Выделяют 2 направления:

1. Технические системы ИИ

• Нейрокомпьютеры – это электро-модель человеческого мозга.

Первый нейрокомпьютером считают перцептрон разработанный Ромен Блаттом. Эта программа моделировала глаз человека и ее взаимодействие с мозгом. Она распознавала буквы, но была чувствительна к написанию этих букв.

• Интеллектуальные роботы. Они обладают способностью адаптации к внешней обстановке, самоорганизации и самообучению. ИИ включает в себя игровые интеллектуальные задачи: шахматы, шашки, также творческие программы.

2. Программные системы ИИ

• Игры. В играх разумно сочетаются критерии игры (в виде линейной комбинации с подбираемыми коэффициентами). Можно для оценки очередного хода машины, получить показатель эффективности очередных ходов. Выберет ход с наибольшим показателем. Это позволит машине продолжить игру, совершенствуя свою стратегию в процессе обучения на прошлом опыте. Обучение соответствует подстройке параметров на основе анализа проведенных ходов и игр с учетом их исхода.

• Компьютерная лингвистика. К этому направлению относится решение 2 проблем: перевод текста с одного языка на другой и диалог компьютера с человеком на естественном языке. Первые программы выделяли ключевые слова во фразах, строили вопросы и, создавалась иллюзия диалога. Интеллектуальные агенты – это программные объекты способные к взаимодействию друг с другом и анализу полученной информации. Интеллектуальные агенты имеют базу знаний в определенной сфере жизнедеятельности.

• Распознавание образов. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, на которой происходит ее распознавание. Любая такая программа работает в двух режимах: обучения и распознавания. При обучении машине предъявляются объекты и, о каждом из них сообщается, к какому понятию он принадлежит. По этим данным строятся правила с описанием понятий. В режиме распознавания, машине предъявляются новые объекты и она должна их классифицировать.

• Адаптивно – обучающая система. Позволяет для каждого обучаемого строить свой маршрут обучения, учитывая интеллектуальные и психологические особенности.

• Экспертная система. Основное направление ИИ, оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз данных.

Существуют системы, сочетающие в себе и те и другие свойства (в робототехнике).