Тема 11. Інтелектуальні системи.

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

Моделі подання знань в інтелектуальних системах

Однією з найбільш важливих проблем, характерних для інтелектуальних систем є проблема подання знань. Для того, щоб мати можливість маніпулювати знаннями з деякої предметної галузі за допомогою комп’ютера, необхідно здійснити їх моделювання. Відомо кілька моделей і відповідно кілька мов подання знань.

Логічна модель використовується для подання знань в деякій логічній системі. Логічні методи забезпечують потужний апарат виводу нових фактів з тих, які подано в базі знань явно.

В моделях, які базуються на апараті семантичних мереж, в явній формі виділяються деякі інформаційні одиниці (поняття і сутності), що відповідають об’єктам, явищам, фактам чи процесам реального світу, між якими вказуються типи зв’язків (відношень) системи. В даному випадку подається у вигляді мережі (семантичні мережі) – орієнтованого графа, який складається з поіменованих вершин і дуг.

Фреймова система – це метод подання знань, який базується на теорії фреймів. Фрейми (рамка, каркас) – це спеціальна інформаційна структура для подання знань про ситуації, поняття і об’єкти навколишнього світу. Фрейми є окремими одиницями подання знань і в них міститься інформація, яка стосується тільки поняття, що описане даною структурою.

Продукційні системи базуються на використанні правил, які являють собою оператори вигляду ”якщо ситуація... то дія”. Ситуація містить опис ситуації, в якій застосовується продукція. Цей опис задається у вигляді умов, які називаються посиланнями продукції. Дія – це набір інструкцій, які потрібно виконати у випадку застосовності продукції.

 

Штучний інтелект.

Системи штучного інтелекту, або штучні нейронні мережі (Atrificial Neural Network, скорочено ANN), — перспективний напрям розвитку інформаційних технологій. Ці системи широко застосовуються при розв’язуванні неформалізованих задач або задач із неповними даними.

Першу штучну нейронну мережу створив у 1958 році психолог Франк Розенблат. Ця система на підставі візуальних даних моделювала роботу людського мозку і намагалася розпізнавати образи.

Робота штучної нейронної мережі ґрунтується на організації зв’язку між множиною елементів, які опрацьовуються. Кожен нейрон одержує велику кількість сигналів на вході, аналізує їх відповідно до вагових коефіцієнтів та формує свій сигнал, що подається на вхід іншого нейрона. Всі нейрони взаємопов’язані між собою та організовані в шари. Кожен шар, у свою чергу, одержує вхідний сигнал і формує власний для іншого шару.

Якщо систему штучного інтелекту реалізовано на одному комп’ютері, то вона працює досить повільно, але при використанні кількох процесорів її швидкодія значно зростає.

Такі системи використовують для розпізнавання та синтезу мовної інформації, рукописного тексту, у фінансовій сфері, а також там, де треба аналізувати потужні інформаційні потоки.

До систем штучного інтелекту належать також широко відомі експертні системи. Основою їх є база знань, в якій зберігаються потрібні для розв’язання поставленої задачі відомості та методи. Знання відображаються в експертній, описовій формі. База знань містить самонавчальний алгоритм, що спирається на процедурні знання оцінок рішень. Дуже важливий компонент експертної системи — розвинутий інтерфейс із користувачем, який дає змогу наповнювати базу знань новою інформацією, виводити логічні висновки тощо.

Використовуючи накопичені знання з кількох проблемних сфер, такі системи можуть розв’язувати задачі, складність яких перевищує людські можливості. Експертні системи широко застосовуються в таких сферах, як навчання, медицина, прогнозування, планування, геологія, військова справа, документознавство, діловодство, створення програмних продуктів та багатьох інших.

Штучний інтелект (ШІ) стане надзвичайно актуальною галуззю фундаментальних досліджень в загальному просторі інформаційних систем та технологій. Його метою стане збільшення розуміння або імітації розумних пізнавальних здібностей і дій людей. ШІ буде розглядатися головним потенційним рішенням проблем використання інформаційних технологій і систем в управлінні через експертні системи (ЕС). Вони будуть функціонувати для об’єднання дій окремих спеціалістів у конкретних галузях, таких як: медична діагностика, пошук несправностей в складних системах, інтеграція зображень, фінансова сфера. EС зможуть знайти своє застосування в наступних галузях управління:

1. Управління фінансами: дозвіл на надання кредитів, консультації з питань, які стосуються інвестицій, податків, відсоткових ставок тощо.

2. Стратегічні рішення: консультації з приводу планування проектів і аналізу їх результатів.

3. Виробництво: процеси моніторингу і контролю якості продукції; планування розміщення; пошук несправностей у великих системах.

4. Управління людськими ресурсами (HRM – human resource management): навчання в окремих галузях; визначення кваліфікацій кандидатів на отримання посади.

5. Маркетинг: автоматичні відповіді на запити покупців; організація і ведення телемаркетингових центрів; моделювання споживчого попиту.

Перспективним напрямком розвитку інформаційних систем і технологій в найближчі роки стане розробка програмного забезпечення, в якому дані, інформація і знання представлені у вигляді мережі зважених відношень між вхідними і вихідними змінними – так звані нейронні мережі (NN – neural net). Розвиток NN пов’язаний із розробкою “паралельної архітектури” апаратних засобів комп’ютера і надання можливості реагування як на введення слухових зразків, аналогічних голосу людини, так і на введення зорових зображень. Майбутнє використання NN передбачається для забезпечення роботизованих виробничих підприємств із системами технічного зору; прогнозного моделювання; систем безпеки. NN найближчого майбутнього будуть спрямовані на створення “сенсорного оточення”, де комп’ютерна система зможе вивчити особистість користувача або стиль взаємодії за схемою “людина-людина” на рівні, достатньому для вирішення певних завдань.

Виникнення проблем інтелектуалізації ЕОМ в значній мірі обумовлено дослідженнями в галузі штучного інтелекту. Основна мета досліджень, які проводяться в межах штучного інтелекту, є не моделювання способів мислення людини, а розробка програм, які здатні розв’язувати ”людські” задачі.

НАПРЯМКИ:

1. Моделюванняна ЕОМ окремих функцій творчих процесів (розв’язування головоломок, ігрові задачі (шахи, шашки), автодоведення теорем, автосинтез програм, аналіз і синтез музичних творів тощо);

2. Зовнішня інтелектуалізація ЕОМ: фундаментальні і прикладні дослідження, які стосуються комп’ютерного діалогового інтерфейсу (зовнішні в тому розумінні, що інтелектуальні системи на початковому етапі будують на ЕОМ існуючої архітектури);

3. Внутрішня інтелектуалізація ЕОМ (йдеться про обчислювальні машини нової архітектури, побудовані на принципах ШІ і призначені для побудови інтелектуальних систем);

4. Ціленапрямлена поведінка роботів, які здатні автономно здійснювати операції з досягнення цілей, що ставляться людиною, до роботів відносяться також автономні транспортні засоби, призначені для дій на землі, в повітрі і в воді.

Інтелектуальна система – це система опрацювання знань. Задача опрацювання знань є підтримкою інтелектуальної діяльності людини. Знання – це інформація, що зберігається в ЕОМ. Існують інтелектуальні навчальні системи, вони наближають навчання за допомогою комп’ютера до навчання, яке здійснюється педагогом.