ҚР ДЕНСАУЛЫҚ САҚТАУ МИНИСТРЛІГІ С.Д.АСФЕНДИЯРОВ АТЫНДАҒЫ ҚАЗАҚ ҰЛТТЫҚ МЕДИЦИНА УНИВЕРСИТЕТІ

МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РК КАЗАХСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ С.Д.АСФЕНДИЯРОВА

Тема №13. Интеллектуальные системы

Цель: Ознакомить с современными представлениями о проектировании и разработке интеллектуальных систем, основанных на знаниях.

Задачи обучения: Формирование понятий об основах введения в искусственный интеллект; о структуре и классификаций, технологий разработки экспертных систем.

Основные вопросы темы:

1. История развития искусственного интеллекта.

2. Направления искусственного интеллекта.

3. Классификация ИИС.

4. Обощенная структура экспертной системы.

5. Основные понятия и определения.

6. Классификация экспертных систем.

7. Состав экспертных систем.

Методы обучения и преподавания: беседа, дискуссия

Информационно-дидактический блок.

Краткая теория

Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. Впервые ее выразил Р. Луллий, который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVIII в. Г. Лейбниц (1646 - 1716) и Р. Декарт (1596- 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX в. В это же время Я. Винер (1894 - 1964) создал свои основополагающие работы по новой науке — кибернетике.

Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на семи­наре с аналогичным названием в Станфордском университете (США). Семинар был по­священ разработке логических, а не вычислительных задач. Вскоре после признания ис­кусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". И только в на­стоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое,

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим обра­зом. Единственный объект, способный мыслить, — это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой чело­веческого мозга является большое количество (до 10²¹) связанных между собой и взаи­модействующих нервных клеток — нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функ­ционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г.Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие челове­ческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими, получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написа­нию, например, буквы А, А и А для этого устройства-были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 гг. количество работ по этому направлению искусственного интел­лекта стало снижаться. Слишком неутешительны, оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то компьютеров.

Однако в середине 80-х гг. в Японии в рамках проекта разработки компьютера V поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер VI поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры — параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров — распознавание образов.

Интеллектуальные информационные системы проникают во все сферы нашей жизни, поэтому трудно провести строгую классификацию направлений, по которым ведутся активные и многочисленные исследования в области ИИ. Рассмотрим кратко некоторые из них. Разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях. Целью построения таких систем являются выявление, исследование и применение знаний высококвалифицированных экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ), образующих ядро СОЗ ( основанных на знаниях). Частным случаем СОЗ являются экспертные системы (ЭС). Программное обеспечение систем ИИ. Включают специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS 5, KRL, FRL), интегрированные программные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.