Особенности применения типовых проектных процедур при проектировании ЭС

Все перечисленные типовые процедуры проектирования относятся к процессам проектирования любого объекта. И проектирование РЭС не является исключением. Однако в данной области деятельности имеются некоторые особенности.

Во-первых, необходимо отметить, что РЭС как система состоит из 4 подсистем (рис. 1.2).

 

 

Подсистемы РЭС

 

 

 

Рис. 1.2

 

Все четыре подсистемы неразрывно связаны друг с другом, и изменения в одной из них сказываются на других. Каждая из подсистем представляет собой (как и любая сложная система) совокупность принципов, элементов, структуры и параметров (см. п. 1.1).

И, соответственно, в совокупности имеются отдельно принципы, элементы, структуры, параметры каждой их подсистем. Многие элементы относятся сразу к некоторым подсистемам, усложняя тем самым процедуры проектирования.

Во-вторых, РЭС имеет иерархическую структуру, то есть представляет собой структуру из нескольких уровней (рис. 1.3).

Подсистемы РЭС

 

 

Рис. 1.2

Это обуславливает еще большее усложнение типовых процедур проектирования.

Процедуры анализа и параметрического синтеза требуют значительных машинных мощностей, но главной проблемой автоматизации процесса проектирования РЭС является очень большая сложность процедуры структурного синтеза. Именно поэтому главной задачей автоматизированного проектирования РЭС является развитие методов структурного синтеза и реальных систем на их основе.

 

Искусственный интеллект в науке и технике

 

Одним из основных препятствий на пути внедрения систем

искусственного интеллекта является сама причина необходимости

их внедрения, т.е. недостаток интеллекта естественного.

Базовые положения ИИ

В современном мире рост производительности умственного труда практически происходит только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры[1]. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области является "искусственный интеллект" (ИИ), когда компьютер не только берет на себя однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам может обучаться. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития.

Согласно определению Д.А. Поспелова, "Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы следующие основные функции:

§ накапливать знания об окружающем систему мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматической полезности и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, осуществлять соотнесение новых знаний с ранее хранимыми;

§ пополнять поступившие знания с помощью логического вывода, отражающего закономерности в окружающем систему мире в накопленных ею ранее знаниях, получать обобщенные знания на основе более частных знаний и логически планировать свою деятельность;

§ общаться с человеком на языке, максимально приближенном к естественному человеческому языку;

§ получать информацию от каналов, аналогичных тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира;

§ уметь формировать для себя или по просьбе человека (пользователя) объяснение собственной деятельности;

§ оказывать пользователю помощь за счет тех знаний, которые хранятся в памяти, и тех логических средств рассуждений, которые присущи системе".

Имеется по крайней мере две точки зрения на то, что следовало бы считать искусственным интеллектом. [1]

Первую можно назвать нейробионической. Ее сторонники ставят перед собой цель воспроизвести искусственным образом те процессы, которые протекают в мозгу человека, — это путь изучения естественного мозга, выявление способов его работы, создания технических средств для повторения биологических структур и протекающих в них процессов.

Вторая точка зрения, доминирующая в проблеме искусственного интеллекта, может быть названа информационной. Сторонники информационного исхода считают, что основной целью работ в искусственном интеллекте является не построение технического аналога биологической системы, а создание средств для решения задач, традиционно считающихся интеллектуальными.

В качестве самостоятельного научного направления искусственный интеллект (ИИ) существует уже более четверти века. Мнение общества, относительно специалистов данной области, постепенно менялось от скепсиса до уважения, и понимания перспектив данной области в будущем. В передовых странах, таких как США и Япония, работы в области интеллектуальных систем поддерживаются на всех уровнях - от рядовых граждан, до правительственных органов. Существует вполне обоснованное мнение, что именно исследования в области ИИ будут определять характер нынешнего информационного общества, которое уже фактически пришло на смену индустриальной эпохи, достигшей своей высшей точки расцвета в прошлом веке.

Начиная с 80-х годов прошлого века, произошло становление ИИ как особой научной дисциплины, сформировались её концептуальные модели, накопились специфические методы и приёмы, частично устоялись фундаментальные парадигмы. У специалистов старшего поколения, стоявших у истоков новой области исследований, складывается убеждение, что период бурного, хаотического развития кончился, и теперь наступает эра академических и целенаправленных исследований, рассчитанных на длительный период. [1]

Слово интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - ум, рассудок, разум. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ обычно используется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллектуального труда человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий или событий.

Интеллектом обычно называют способность мозга решать поставленные (интеллектуальные) задачи путём приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения и адаптации их (знаний) к разнообразным обстоятельствам. В этом определении под термином «знания» подразумевается не только информация, которая поступает в мозг человека через органы чувств. Информация подобного рода конечно важна, но недостаточна для полноценной интеллектуальной деятельности. Всё дело в том, что окружающие нас объекты обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться во взаимодействии друг с другом. Для того чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность, или как минимум просто существовать, человеку необходимо иметь систему знаний, модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и взаимоотношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и могут мозгом человека (мысленно) «целенаправленно преобразовываться». При этом важен тот момент, что формирование модели внешней среды происходит в процессе обучения, на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Под алгоритмом понимают точную, предписанную последовательность действий системы для решения любой поставленной задачи из некоторого данного класса задач.

Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Аль Хо Резми, который еще в 9 веке предложил к использованию простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, если для её решения найден соответствующий алгоритм. На самом деле, нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении разнообразных классов задач. Поиск алгоритма для задач некоторого типа связано со сложными рассуждениями, требующими немалой изобретательности и высокой квалификации. Считается, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с поиском алгоритма решения класса задач определенного типа, обычно называют интеллектуальными задачами.

Что же относительно задач, алгоритмы, решения которых уже установлены, то, как отмечает известный учёный в области ИИ М. Минский, - «излишне приписывать им (ИИ) такое мистическое свойство, как интеллектуальность». После того, как алгоритм решения задачи найден, процесс решения задачи становится таким, что его могут в равной степени выполнить как человек, так и вычислительная машина (должным образом запрограммированная), не имеющая ни малейшего представления о сущности самой задачи. Требуется только, чтобы «лицо» (человек или ИИ), решающее поставленную задачу, было способно выполнять те элементарные операции, из которых складывается процесс решения, и, кроме того, чтобы оно («лицо») педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Человек, так же как и ИИ, действует в таких случаях, как говориться, чисто машинально и может успешно решать любую задачу рассматриваемого класса.

Представляется совершенно естественным исключить из класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Например, такими задачами могут быть чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. п. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., - формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение теоретически несложно.

Т.е. в некотором роде можно перефразировать определение интеллекта, назвав его универсальным сверхалгоритмом, который способен создавать алгоритмы решения самых разнообразных, но в тоже время конкретно поставленных задач.

Стоит отметить, что профессия программиста, исходя из приведенного выше, по-сути является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Поэтому, создание даже определенных элементов ИИ по-идее должно значительно повысить производительность его труда.

Деятельность мозга, направленную на решение интеллектуальных задач, называют мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры, также управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого спектра задач (в том числе и неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.

Надо учитывать, что существуют и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, согласно А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы или искусства, обладает интеллектом.

Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Например, в разных комнатах находится люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность общения (обмениваться сообщениями). Если в процессе диалога между участниками людям не удается установить, что один из участников - машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом. Интересен план имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. «Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека - пишет Тьюринг - мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения «программы-ребенка» и задачу «воспитания» этой программы». Следует отметить, что именно этот путь используют практически все современные системы ИИ. Ведь понятно, что практически невозможно вложить все знания в систему ИИ. Более того, только на этом пути проявятся перечисленные выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. п.). [2]