36. Искусственный интеллект.

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

В течение тысяч лет человек пытается понять, как он думает. В области искусственного интеллекта (ИИ) решается еще более ответственная задача: специалисты в этой области пытаются не только понять природу интеллекта, но и создать интеллектуальные сущности.

Искусственный интеллект — это одна из новейших областей науки. Первые работы в этой области начались вскоре после Второй мировой войны, а само ее название было предложено в 1956 году. Ученые других специальностей чаще всего указывают искусственный интеллект, наряду с молекулярной биологией, как «область, в которой я больше всего хотел бы работать». Студенты-физики вполне обоснованно считают, что все великие открытия в их области уже были сделаны Галилеем, Ньютоном, Эйнштейном и другими учеными. Искусственный интеллект, с другой стороны, все еще открывает возможности для проявления талантов нескольких настоящих Эйнштейнов. В настоящее время тематика искусственного интеллекта охватывает огромный перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие, и заканчивая такими специальными задачами, как игра в шахматы, доказательство математических теорем, сочинение поэтических произведений и диагностика заболеваний. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи и поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека. В этом смысле искусственный интеллект является поистине универсальной научной областью. Общее определение искусственного интеллекта Из сказанного выше можно сделать вывод, что искусственный интеллект представляет собой чрезвычайно интересную научную область. Но определение этого научного направления в настоящей книге еще не было дано. В таблице приведены определения искусственного интеллекта, взятые из восьми научных работ. Эти определения можно классифицировать по двум основным категориям. Грубо говоря, формулировки, приведенные в верхней части таблицы, касаются мыслительных процессов и способов рассуждения, а в нижней части таблицы находятся формулировки, касающиеся поведения. В определениях, приведенных слева, успех измеряется в терминах достоверного воспроизведения способностей человека, а формулировки, находящиеся справа, характеризуют конечные достижения в той области трактовки идеальной концепции интеллектуальности, которую предпочитают называть рациональностью. Система является рациональной, если она «все действия выполняет правильно», при условии, что система обладает знаниями о том, что является правильным.

37. Модели представления знаний.

Модели представления знаний – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе. Действительно, представьте себе человека, который абсолютно ничего не знает. Например, он не знает даже таких элементарных вещей как:

для того, чтобы не умереть от голода, необходимо периодически есть;

необязательно из одного края города в другой идти пешком, если для этих целей можно воспользоваться общественным транспортом.

Таких примеров удастся привести еще много, но уже сейчас можно легко ответить на следующий вопрос: «Поведение такого человека может считаться разумным?». Конечно же, нет. Именно поэтому, при создании систем искусственного интеллекта особенное внимание уделяется моделям представления знаний.

На сегодняшний день разработано уже достаточное количество моделей. Каждая из них обладает своими плюсами и минусами, и поэтому для каждой конкретной задачи необходимо выбрать именно свою модель. От этого будет зависит не столько эффективность выполнения поставленной задачи, сколько возможность ее решения вообще.

Отметим, что модели представления знаний относятся к прагматическому направлению исследований в области искусственного интеллекта. Это направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека – «черный ящик». При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере моделей представления знаний тем моделям, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач.

Рассмотрим три наиболее часто используемые и популярные на сегодняшний день модели представления знаний:

продукционные модели – модели основанные на правилах, позволяют представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Продукционные модели обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа правил, они начинают противоречить друг другу;

сетевые модели или семантические сети – как правило, это граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами;

фреймовые модели – основывается на таком понятии как фрейм (англ. frame – рамка, каркас). Фрейм – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слоты могут быть терминальными либо являться сами фреймами, т.о. образуя целую иерархическую сеть.

38. Экспертные системы.

Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания^[1].

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет такой программный инструмент как Мастер (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).