Тема 4.2. Искусственный интеллект

4.2.1. Введение

Цели изучения темы

• учебная – знаний понятий искусственного интеллекта;
• развивающая – умения формулировать проблемы и направления развития искусственного интеллекта;
• воспитательная – логическое, абстрактного мышление.

Требования к знаниям и умениям

Студент должен знать:

• понятие искусственного интеллекта;
• формы представления знаний;
• области применения искусственного интеллекта.

Студент должен уметь формулировать проблемы, связанные с искусственным интеллектом.

План изложения материала

1. Общее представление об искусственном интеллекте.
2. История развития искусственного интеллекта.
3. Применение искусственного интеллекта.
4. Проблема представления знаний в искусственном интеллекте.

Ключевой термин

Ключевой термин: искусственный интеллект.

Искусственный интеллект – машинное моделирование интеллектуальных человеческих функций.

Второстепенные термины

• знание;
• база знаний;
• база привил.

Структурная схема терминов

4.2.2. Общее представление об искусственном интеллекте

Вопреки широко распространенному представлению, что компьютеры могут все, в действительности они почти совсем лишены тех качеств, которые связаны с понятием "интеллект". Компьютеры могут быстро и надежно решать задачи, но эти задачи, а также правила их решения должны быть точно определены. В том случае, если, к примеру, заданы исходные данные, делающие невозможным решение задачи на выбранном для этой цели компьютере, самостоятельно внести необходимые изменения он не может.

Развитие научной и инженерной мысли было направлено на создание компьютера, способного на автоматизацию интеллектуальной человеческой деятельности, на то, чтобы сложные интеллектуальные задачи, считавшиеся прерогативой человека, решались техническими средствами.

Таким образом, в середине 60-х годов XX столетия возникли все предпосылки возникновения нового научного направление, связанного с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций – искусственный интеллект.

Проблема создания систем искусственного интеллекта становится более понятной, если выделить в этих системах два компонента. Один включает объективную, поддающуюся оценке и измерению информацию о событиях и объектах. Реализация этого компонента с помощью компьютера не представляет больших затруднений. Второй компонент системы искусственного интеллекта включает субъективную информацию, т.е. ассоциативные связи, модели распознавания образов, правила вывода, механизмы обучения и моделирования интуиции. Как оказалось, реализация этого компонента в компьютерной теме намного труднее.

Некоторые задачи, содержащие элемент интеллекта, достаточно просты и легко могут быть реализованы с помощью вычислительной техники. Например, пусть даны две строки символов:

"ABCDEFGHUK"

"ABCDEFGHIJ"

Компьютер сможет быстро определить, что эти две цепочки не одинаковы, выполнив простые действия. Однако ответить на вопрос, в чем заключается это отличие, компьютеру намного труднее. Человек, пользуясь знанием алфавита, понял бы, что в одной из строк пропущена буква. Чтобы то же самое мог сделать компьютер, ему пришлось бы произвести обращение к нескольким подпрограммам, возможно и не связанным с анализом алфавита.

Интеллект человека с помощью интуиции, предположений, накопленного опыта способен заполнить пробелы в имеющихся данных. Компьютер, напротив, должен пользоваться заданной информацией. Человек способен изменить способ решения, если этот способ не дает правильного ответа. Компьютерные системы должны следовать инструкциям, входящим в программы.

Термин искусственный интеллект обычно используется для обозначения способности вычислительной системы выполнять задачи, свойственные интеллекту человека, например задачи логического вывода и обучения.

Говоря о сложных интеллектуальных задачах следует понимать, что всего 300 - 400 лет назад перемножение больших чисел вполне относилось к таковым, однако, усвоив в детстве правило умножения столбиком, современный человек пользуется им не задумываясь, и вряд ли эта задача сегодня является "сложной интеллектуальной". По-видимому, в круг таковых следует включить те задачи, для решения которых нет "автоматических" правил, т.е. нет алгоритма (пусть даже и очень сложного), следование которому всегда приводит к успеху. Если для решения задачи, которая нам сегодня представляется относящейся к указанному кругу, в будущем придумают четкий алгоритм, она перестанет быть "сложной интеллектуальной".

4.2.3. История развития искусственного интеллекта

Несмотря на свою краткость, история исследований и разработок систем искусственного интеллекта может быть разделена на четыре периода:

· 60-е – начало 70-х годов XX века – исследования по "общему интеллекту", попытки смоделировать общие интеллектуальные процессы, свойственные человеку: свободный диалог, решение разнообразных задач, доказательство теорем, различные игры (тина шашек, шахмат и т.д.), сочинение стихов и музыки и т.д.;

· 70-е годы – исследования и разработка подходов к формальному представлению знаний и умозаключений, попытки свести интеллектуальную деятельность к формальным преобразованиям символов, строк и т.д.;

· с конца 70-х годов – разработка специализированных на определенных предметных областях интеллектуальных систем, имеющих прикладное практическое значение (экспертных систем);

· 90-е годы – фронтальные работы по созданию ЭВМ 5-го поколения, построенных на иных принципах, чем обычные универсальные ЭВМ, и программного обеспечения для них.

В настоящее время "искусственный интеллект" – мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем. Значение этих работ для развития информатики таково, что именно от их успеха зависит появление ЭВМ нового 5-го поколения.

Любая задача, для которой не известен алгоритм решения, может быть отнесена к области искусственного интеллекта. Примерами могут быть игра в шахматы, медицинская диагностика, составление резюме текста или перевода его на иностранный язык – для решения этих задач не существует четких алгоритмов.

Еще две характерные особенности задач искусственного интеллекта: преобладающее использование информации в символьной (а не в числовой) форме и наличие выбора между многими вариантами в условиях неопределенности.

4.2.4. Применение искусственного интеллекта

Перечислим отдельные направления, где применяются методы искусственного интеллекта:

1. Восприятие и распознавание образов. Под этим понимаются не просто технические системы, воспринимающие визуальную и звуковую информацию, кодирующие и размещающие ее в памяти, а проблемы понимания и логического рассуждения в процессе обработки визуальной и речевой информации.

2. Математика и автоматическое доказательство теорем.

3. Игры. Привлекли к себе неимоверный интерес с самого начала появления искусственного интеллекта, как полигон для новых методов. Однако, возникшие трудности оказались характерными о для этого направления.

4. Решение задач. В данном случае понятие "решение" используется в широком смысле, относится к постановке, анализу и представлению конкретных ситуаций, а рассматриваемые задачи – те, которые встречаются в повседневной жизни, для решения которых требуется изобретательность и способность к обобщению.

5. Понимание естественного языка. Здесь ставится задача анализа и генерации текстов, выявление знаний, необходимых для понимания текстов. Трудности связаны, в частности, с тем, что значительная часть информации в обычном диалоге с помощью языка не выражается определенно и ясно. Поэтому понимание естественного языка машинной с трудом поддается интерпретации.

6. Выявление и представление знаний экспертов в экспертных системах. Экспертные системы – интеллектуальные системы, вобравшие в себя знания специалистов в конкретных видах деятельности – имеют большое практическое значение, с успехом применяются во многих областях, таких как автоматизированное проектирование, медицинская диагностика, химический анализ и синтез и т.д.

Во всех этих направлениях главные трудности связаны с тем, что недостаточно изучены и поняты принципы человеческой интеллектуальной деятельности, процесс принятия решений и решение задач. В принципе, что такое "понимание", "мышление", нуждается в осмыслении.

Если в 60-х годах широко обсуждался вопрос "может ли компьютер мыслить", то теперь вопрос ставится иначе: "достаточно ли хорошо человек понимает, как он мыслит, чтобы передать эту функцию компьютеру"? В силу этого, работы в области искусственного интеллекта тесно соприкасаются с исследованиями по соответствующим разделам психологии, физиологии, лингвистики.

4.2.5. Проблема представления знаний в искусственном интеллекте

Основной особенностью интеллектуальных систем является то, что они основаны на знаниях, а вернее, на некотором их представлении.

Знания здесь понимаются как хранимая (с помощью ЭВМ) информация, формализованная в соответствии с некоторыми правилами, которую ЭВМ может использовать при логическом выводе по определенным алгоритмам.

Наиболее фундаментальной и важной проблемой является описание смыслового содержания проблем самого широкого диапазона, т.е. должна использоваться такая форма описания знаний, которая гарантировала бы правильную обработку их содержимого по некоторым формальным правилам. Эта проблема называется проблемой представления знаний.

В настоящее время наиболее известны три подхода к представлению знаний в обсуждаемых системах:

· продукционная модель;

· логическая модель;

· семантические сети;

· фреймы.

Продукционные правила – наиболее простой способ представления знаний. Он основан на представлении знаний в форме правил, структурированных в соответствии с образцом "Если - То". Часть правила "Если" называется посылкой, а "То" – выводом или действием. Правило в общем виде записывается так:

Если А1,А2,...,А" То В.

Такая запись означает, что "если все условия от Ai до А" являются истинными, то В также истинно" или "когда все условия от Ai до А" выполняются, то следует выполнить действие В".

Например, рассмотрим правило

Если

1. у является отцом х

2. z является братом у

То

z является дядей x.

В данном случае описано универсальное правило для трех переменных: x, y, z. Подставляя конкретные значения (Вася, Федя, Петя) вместо переменных можно получить конкретные различные знания.

Конечно, при решении задач в искусственном интеллекте, используются куда более сложные постановки вопроса.

Знания, представленные в интеллектуальной системе, образуют базу знаний. В интеллектуальную систему входит также механизм выводов, который позволяет на основе знаний, имеющихся в базе знаний, получить новые знания.

Простота и наглядность представления такой модели знаний обусловила применения данной системы во многих системах. Кроме того, данная модель может служить основой языка программирования, ориентированного на знания. Например, язык Пролог опирается на данную продукционную модель.

4.2.6. Выводы по теме

1. Научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций носит название искусственный интеллект.

2. Искусственный интеллект обычно используется для обозначения способности вычислительной системы выполнять задачи, свойственные интеллекту человека, например задачи логического вывода и обучения.

3. В настоящее время "искусственный интеллект" – мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем.

4. Любая задача, для которой не известен алгоритм решения, может быть отнесена к области искусственного интеллекта. Примерами могут быть игра в шахматы, медицинская диагностика, составление резюме текста или перевода его на иностранный язык – для решения этих задач не существует четких алгоритмов.

5. Еще две характерные особенности задач искусственного интеллекта: преобладающее использование информации в символьной (а не в числовой) форме и наличие выбора между многими вариантами в условиях неопределенности.

6. Наиболее фундаментальной и важной проблемой является описание смыслового содержания проблем самого широкого диапазона, т.е. должна использоваться такая форма описания знаний, которая гарантировала бы правильную обработку их содержимого по некоторым формальным правилам. Эта проблема называется проблемой представления знаний.

7. Наиболее простой способ представления знаний – продукционные правила. Он основан на представлении знаний в форме правил, структурированных в соответствии с образцом "Если – То".

4.2.7. Вопросы для самоконтроля

1. Какое направление называют искусственным интеллектом?

2. Что явилось предпосылкой возникновения искусственного интеллекта?

3. Охарактеризуйте кратко история развития искусственного интеллекта.

4. Каковы отличительные черты задач искусственного интеллекта?

5. Охарактеризуйте направления исследований по искусственному интеллекту?

6. Что такое знание с точки зрения искусственного интеллекта?

7. В чем состоит продукционный метод представлений знаний?