- •Интеллектуальные системы Введение в искусственный интеллект
- •История развития искусственного интеллекта| История развития искусственного интеллекта за рубежом
- •История развития искусственного интеллекта в России
- •Направления развития искусственного интеллекта
- •Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
- •Игры и творчество
- •Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод
- •Распознавание образов
- •Новые архитектуры компьютеров
- •Интеллектуальные роботы
- •Специальное программное обеспечение
- •Обучение и самообучение
- •Экспертные системы: структура и классификация предметные области для экспертных систем
- •Обобщенная структура экспертной системы. Основные понятия и определения
- •Инструментальные средства построения экспертных систем
- •Технология разработки экспертных систем
История развития искусственного интеллекта в России
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. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".
Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными, следует отметить алгоритм "Кора" МБонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов (60-е гг.).
В 1945 - 1964 гг. создаются отдельные программы и исследуется поиск решения логических задач. В Ленинграде (ЛОМИ — Ленинградское отделение математического института им. В.А.Стеклова) создается программа, автоматически доказывающая теоремы (АЛПЕВ ЛОМИ). Она основана на оригинальном обратном выводе С.Ю.Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона.
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.
Направления развития искусственного интеллекта
Искусственный интеллект — это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний .
Игры и творчество
Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи — шахматы, шашки. В основе лежит один из ранних подходов — лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод
В 50-х гг. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области — переводчик с английского языка на русский. Первая идея — пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез естественно-языковых сообщений, которая состоит из нескольких блоков. Для анализа это:
морфологический анализ —анализ слов в тексте;
синтаксический анализ —анализ предложений, грамматики и связей между словами;
семантический анализ — анализ смысла каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний;
прагматический анализ — анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний. Синтез включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.
Распознавание образов
Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.