10

Лекция 8

Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности интересовала людей с древних времён.

• после создания ЭВМ.

Семинар в Станфордском университете был посвящён разработке логических задач.

Человеческий мозг – объект, способный мыслить. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно воспроизводить его структуру.

Первые нейросети созданы амер. Учёными Розенблаттом и Мак-Коллоком. Оно различало буквы, но не чувствовало их написание.

Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть – программные средства.

В 1954 г в МГУ под руководством профессора Ляпунова начал работу семинар «Автоматы и мышление».

Среди наиболее значимых принято считать следующие работы:

ЛОМИ - Ленинградское отделение математического института.

получает развитие новая наука – ситуационное управление, основоположник проф. Поспелов.

В МГУ создаётся язык РЕФАЛ.

Членами ассоциации являются более 300 исследователей, собираются конференции, создаётся журнал.

Искусственный интеллект

История развития искусственного интеллекта:

• XIV в. Луллий пытался создать машину для решения задач на основе всеобщей классификации понятий;

• XVIII в. Лейбниц и Декарт развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук;

• XX в. 40-е годы Винер создал работы по новой

науке – кибернетики;

• 1956 г. на семинаре в США был предложен термин - искусственный интеллект (artificial intelligence).

• Нейрокибернетика – наука, ориентированная на аппаратное моделирование структур, подобных структуре человеческого мозга.

Основой человеческого мозга являются нервные клетки – нейроны (до 10²¹ клеток).

• Нейронные сети – системы, способные функционировать аналогично человеческим нейронам.

• первые системы моделировали человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом (50-е годы США).

• 80-е г. был создан нейрокомпьютер (Япония) – моделирующий структуру мозга человека.

Используют три подхода к созданию нейросетей:

• аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширений, набор микросхем, реализующих необходимые алгоритмы;

• программный – создание программ, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры.

• гибридный – комбинация первых двух.

Начиная с 80-х гг. происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Создаются промышленные ЭС и самообучающиеся системы.

В России рождение искусственного интеллекта относится к 1954 г.

Значимые результаты:

• алгоритм «Кора» М.Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов (60-е гг.);

• программа, автоматически доказывающая теоремы создаётся в ЛОМИ 1945-1964 (Ленинград);

• 1065-1980 гг. разработаны модели представления ситуаций проф. Поспеловым и его коллективом;

• 1980-1990 гг. создаётся язык искусственного интеллекта – РЕФАЛ, более 300 экспертных систем;

• 1988 г. создаётся АИИ – ассоциация искусственного интеллекта.

Пользователь – не программист общается с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Основное направление ИИ. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием БЗ, образующих ядро ЭС.

Сейчас это скорее коммерческое направление, т.к. в научном плане идеи считаются тупиковыми.

Переводчики с англ. на русс.- модель включает анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Распознавание образов близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.

Создаются Пролог- и Лисп- маши- ны, компьютеры VиVI поколений.

Само слово появилось в 20-х гг. Сменилось уже несколько поколений роботов. Основная проблеме интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения.

Помимо перечисленных языков создаются пакеты прикладных программ, ориентированных на промышленную разработку интеллектуальных систем.

1. Под условием понимается некоторое предложение - образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний БЗ, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска. БЗ при этом состоит из набора правил.

2. Семантика – наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают. Особенностью этих сетей является наличие трёх типов отношений: класс – элемент класса; свойство – знание; пример элемента класса.

3. Эта модель имеет психологическое обоснование. Фреймом называют формализованная модель для отображения образа. Например, слово «комната» вызывает образ комнаты (жилое по мещение с 4 стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2)

4. В этой модели предметная область или задача описывается в виде набора аксиом.

Искусственный интеллект – это одно из направлений Информатики, цель которого разработка аппаратно- программных средств, позволяющих пользователю решать свои интеллектуальные задачи с помощью ЭВМ.

Направления искусственного интеллекта:

• Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях, создание БЗ.

• Игры и творчество. Включают игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки.

• Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод.

• Распознавание образов – каждому объекту ставится в соответствии матрица признаков, по которой происходит его распознавание..

• Новые архитектуры компьютеров – разработка новых аппаратных решений, направленных на обработку символьных и логических данных.

• Интеллектуальные роботы – устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Проблема интеллектуальных роботов – проблема создания машинного зрения.

• Специальное программное обеспечение. Языки ориентированные на символьную обработку информации – LISP, PROLOG, SMАLLTALK, РЕФАЛ.

• Обучение и самообучение. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных.

Модели представления знаний

1. Продукционная модель – основана на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

2. Семантические сети – это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними. Понятия – это объекты, а отношения – это связи.

3. Ф

   Стремительное развитие средств связи и вт привело к рождению нового понятия Интеллектуальная сеть (Intelligent Network). Такие сети уже существуют в ряде стран.

   Причина интенсивного развития ис – это объединение экономических интересов трёх сторон. Ис коренным образом изменит облик сетей связи.

   Пользователь не будет ждать, когда поставщик услуг соизволит ему предоставить необходимую услугу, а получит её тогда, когда она ему потребуется. И опла чивать её будет в течение этого времени. Быстрота и эффективность предоставление услуги (упрощение введения новых услуг) обеспечивает её экономичность.

   Расширение спроса на услуги приведёт к увеличению поставок необходимого оборудования, т.е. к увеличению прибыли поставщиков оборудования. В настоящее время функции предоставления услуг являются неотъемлемой частью функций коммутационных систем. Это привело к тому что с ростом числа услуг резко увеличивается аппаратные средства и программное обеспечение коммутационных систем. Причём ввод новых услуг может потребовать изменение, как программного обеспечения, так и аппаратных средств. В результате растёт сложность коммутационных систем и их стоимость.

   Естественно, возрастает и стоимость предоставления услуг, что значительно замедляет рост спроса на них. Именно такой процесс происходил с Цифровыми сетями с интеграцией служб.

   Создание коммутационных систем – дорогой процесс, принципиально не имеющий завершения из-за возможности появления новых услуг и их непредсказуемости. Именно поэтому концепция Интеллектуальной сети основана на разделении функций коммутации и предоставления услуг.

   Такие модули являются как бы «строительными блоками», используемыми при создании программного обеспечения.

   Поскольку концепция Интеллектуальной сети не зависит от типа КСС, она может быть построена на базе любой коммутируемой сети, в том числе и телефонной сети общего пользования, ведомственной, персональной сети связи и т.д.

   Создание ис наиболее экономично при наличие цифровой сети.

   реймы – это структура знаний для восприятия пространственных образов.

Фреймом называют формализованная модель для отображения образа.

4. Формальные логические модели. Предметная область или задача описывается в виде набора аксиом.

Эта модель применяется в исследовательских системах.

Интеллектуальная сеть (Intelligent Network)

Преимущества ИС:

• Быстрое, эффективное и экономичное представление информационных услуг массовому пользователю;

• Соединение экономических интересов 3 сторон: пользователей, поставщиков услуг и поставщиков оборудования;

• Возможность реализации на любой существующей коммутируемой сети связи.

Основная цель ИС – быстрое, эффективное и экономичное предоставление информационных услуг массовому пользователю.

Например, аренда канала пользователем на определённое время, что позволит ему уменьшить затраты.

Особенность ИС – гибкость предоставления услуг, «открытость» в части предоставления новых услуг, которые в настоящее время только изучаются.

Уменьшение затрат на новые услуги должно увеличить спрос на них, т.е. привести к увеличению прибыли поставщиков услуг.

Всё это возможно при новой концепции построения сетей связи, которая заключается в разделении

• функций коммутации (обеспечивает коммутируемая сеть связи КСС) и

• ф ункций предоставления услуг (обеспечивает база данных БД услуг).

Интеллектуальные системы

Интеллектуальные системы применяются для

• тиражирования профессионального опыта и

• решения сложных научных, производственных и экономических задач (прогнозирование рынка).

Интеллектуальные системы основываются на знаниях.

• Для обработки и моделирования знаний создаются так называемые базы знаний ( БЗ ).

Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а так же их свойства.

Знания основываются на данных, но представляют результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт практической деятельности.