119

Системы искусственного интеллекта. Курс лекций для студентов специальности 230102.

1 Основные направления искусственного интеллекта.

1.1 История развития искусственного интеллекта

Термин искусственный интеллект (ИИ) является русским переводом английского термина artificalintelligence. Создателем ИИ многие ученые считают Алана Тьюринга, автора знаменитой машины Тьюринга, которая стала одним из математических определений алгоритма [1]. В 1950 году в английском журнале “Mind” в статье “ComputingMachineryandIntelligence” (в русском переводе статья называлась «Может ли машина мыслить?») Алан Тьюринг предложил критерий, позволяющий определить, обладает ли машина мыслительными способностями. Этот тест заключается в следующем: человек и машина при помощи записок ведут диалог, а судья (человек), находясь в другом месте, должен определить по запискам, кому они принадлежат, человеку или машине. Если ему это не удается, то это будет означать, что машина успешно прошла тест. До сих пор не одна машина такой тест не прошла.

Не существует единого и общепринятого определения ИИ. Это не удивительно, так как нет универсального определения человеческого интеллекта.

ИИ – это область информатики, предметом которой является разработка компьютерных систем, обладающих возможностями, традиционно связываемыми со способностями естественного интеллекта.

К области ИИ принято относить ряд алгоритмов и программных систем, которые могут решать некоторые задачи так, как это делает человек.

Первый шаг в исследованиях по ИИ был сделан в направлении изучения естественного интеллекта. При изучении этого вопроса был сделан ряд открытий в различных областях знаний. Так, в 1962 году Фрэнком Розенблаттом были предложены модели мозга, имитирующие биофизические процессы, которые протекают в головном мозге и которые были названы персептронами. Персептроны представляют собой различного вида сети из искусственных нейронов, в основе которых лежат модели, разработанные еще в 1943 году Уильямом Маккалоком и Уолтером Питтсом.

Первоначально, изучение персептронов было связано с задачей распознавания образов, однако, в настоящее время нейронные сетишироко используются для решения задач аппроксимации, классификации и распознавания образов, прогнозирования, идентификации и оценивания, ассоциативного управления [5]. Нейронные сети представляют собой низкоуровневые модели мозговой деятельности человека.

Другое направление моделирования естественного интеллекта связано с созданием высокоуровневых моделей деятельности мозга человека, которые позволяют моделировать процессы рассуждений и принятия решений.

В целом можно сказать, что изучение разумного поведения человека привело к появлению эвристических методов, моделирующих деятельность человека в проблемной ситуации и к разработке программно-аппаратных средств, реализующих эти методы, то есть к разработке систем искусственного интеллекта, называемых решателями задач.

Другим результатом этих исследований можно считать создание экспертныхсистем, то есть систем искусственного интеллекта, основанных на знаниях человека-эксперта.

Также к специфическим особенностям деятельности человека обычно относят способности к распознаванию сложных зрительных и слуховых образов, пониманию естественных языков, способности к обучению, рассуждениям и логическим выводам. Все эти особенности стали реализовываться в системах искусственного интеллекта.

В Советском союзе ИИ получил официальное признание в 1974 году, когда при президиуме АН СССР был создан научный совет по проблеме «Искусственный интеллект», хотя работы в этом направлении велись с 60-х годов Вениамином Пушкиным, Дмитрием Александровичем Поспеловым, Сергеем Масловым, В.Ф.Турчиным.

Первые положительные результаты были получены в области теории управления, так как в этой области имелся ряд задач, для решения которых традиционные методы не были пригодны из-за невозможности формализации цели управления объектом и невозможности установления точных количественных зависимостей между параметрами, оказывающими влияние на процесс управления [1]. В результате проведенных работ появились логико-лингвистические модели, в которых решающее значение имеют тексты на естественном языке. В таких моделях для принятия решения при управлении объектами используется семантическая информация для описания модели объекта, модели среды и блока принятия решения.

Моделирование рассуждений человека, осуществление логического вывода с помощью вычислительной машины стало возможным, благодаря использованию методов поиска решений в исчислении предикатов [3]. Эти методы стали основой общей теории дедуктивных систем. При этом все «творческие задачи» решаются интеллектуальным перебором в четко очерченном множестве – в фиксированной формальной теории, которая является ветвью математической логики и в которой реализуется процесс нахождения решений.

В настоящее время выделяют следующие направления развития исследований в области искусственного интеллекта [2]:

1. Разработка систем, основанных на знаниях. Целью этого направления является имитация способностей человека в области анализа неструктурированных и слабоструктурированных задач. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний(БЗ). К данному классу систем также относятсяэкспертные системы(ЭС).

2. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Данные системы строятся как интеллектуальные системы, так как основаны на БЗ в определенной предметной области и сложных моделях, обеспечивающих трансляцию «исходный язык – язык смысла – язык перевода». Эти модели основаны на последовательном анализе и синтезе естественно-языковых сообщений и ассоциативном поиске аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных базах данных(БД).

3. Генерация и распознавание речи. Решаются задачи обработки, анализа и синтеза фонемных текстов.

4. Обработка визуальной информации. Решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные другого типа, например, текстовые описания. При синтезе изображений в качестве входной информации используются алгоритмы построения изображений, а выходными данными являются графические объекты.

5. Обучение и самообучение. Данная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, реализующие автоматическое накопление и генерацию знаний с использованием процедур анализа и обобщения знаний. К данному направлению относятся системы добычи данных(Data-mining)и системыпоиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

6. Распознавание образов. Распознавание образов осуществляется на применении специальных математических моделей, обеспечивающих отнесение объектов к классам, которые описываются совокупностями определенных значений признаков.

7. Игры и машинное творчество. К данной области относятся системы сочинения компьютерной музыки, стихов, изобретения новых объектов, а также интеллектуальные компьютерные игры.

8. Программное обеспечение систем ИИ. К данной области относятся инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем, включая специальные языки программирования, ориентирование на обработку символьной информации (LISP,SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS5,KRL,FRL), интегрирование программные среды (KE,ARTS,GURU,G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD,EMYGIN,EXSYSProfessional, ЭКСПЕРТ).

9. Новые архитектуры компьютеров. Это направление связано с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированных на обработку символьной информации. Известны удачные промышленные решения параллельных и векторных компьютеров, однако в настоящее время они имеют очень высокую стоимость и недостаточную совместимость с существующими вычислительными средствами.

10. Интеллектуальные роботы. В настоящее время данная область ИИ развивается очень бурно. Достигнуты значительные успехи в создании бытовых роботов, роботов, используемых в космических исследованиях, медицинских роботов.