Интеллектуальные информационные системы (9.03).

История ИИ (искусственного интеллекта) около 60 лет. Сам термин впервые в 1956 году появился.

Первые направления исследования:

В начале 50 годов появились работы по машинному переводу с одного языка на другой. Дух селен, а плоть слаба – перевод на другие языки проверяют на таких экспериментальных фразах.

В 1957 году – предложена идея устройства персептрона - искусственный нейрон (серое вещество). Идея нейросети и нейрокомпьютеров.

1959 – разработана программа GPS, универсальный решатель, предполагалось, что будет решать задачи из разных областей.

ИИ идет по двум основным направлениям:

- искусственный мозг – устройство, которое было бы моделью человеческого мозга, направление физического мозга;

- программным путем – смоделировать то, как он работает, направление имитации работы мозга.

Примеры универсального решателя: шахматные программы – компьютер начал побеждать.

В начале 1980 годов - получили новое развитие системы ИИ, предназначенные для решения «мелких зада»: игра в шахматы, др. интеллектуальные машинные игры, сочинение стихов, сочинение музыки, перевод, экспертные системы (в медицине), информационно поисковые системы, персональный компьютер.

Наиболее перспективное направление развития ИИ в настоящее время это распознавание речи, образов (рукописный текст), но эта проблема уже решена.

Основные понятия: интеллект, разум.

Интеллект

– в биологии – понимают способность адекватно реагировать (принимать решения) в ответ на изменения окружающей обстановки.

- в психологии – понимают характеристику умственного развития индивида, определяющее его способность действовать целенаправленно.

- в философии – понимают познание, понимание, рассудочную способность к абстрактно – аналитическому расчленению, способность к образованию понятий.

Разум в отличие от интеллекта, понятие сугубо человеческое, разум опирается на сознание, как высшую форму психологической деятельности.

Принципиально невозможно моделировать сознание и разум человека.

Методы познания мира: искусство, наука, религия.

ИИ – это область исследований в рамках которой разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся до этого интеллектуальными и не поддающимися автоматизации и формализации.

Классификация ИИ: (ПЕРЕПИСАТЬ)

 

Наиболее распространенными и наиболее разработанными системами в области ИИ относятся 2 класса систем: экспертные системы и интеллектуальные пакеты прикладных программ.

Системы, основанные на знаниях, методы представления знаний.

Методы представления знаний:

- теоретический подход:

= на базе формальной логики предикатов

= на базе человеческой логики:

· Модальная логика

· Нечеткая логика

· Многозначная логика

- эвристический подход:

= тройками

= продукционные

= фрэймовые – «рамка» с англ

= семантические сети – раздел языкознания, занимающиеся смыслом.

Тройками – тройка «объект, атрибут, значение» - первый и самый простой способ моделирования.

объект	Атрибут (свойство)	Значение
студент	Номер зачетной книжки
дом	Цвет	синий

Продукционная модель – наиболее распространенная модель представления знаний, хорошо разработана.

В этой модели разрабатывается система продукционных правил. Каждое правило имеет следующий вид: если <условие (антецедент)> то <результат(консеквент)>. Условие состоит из множества высказываний В1, В2…. Вn, результат: А1, А2….Аn.

ПРИМЕРЫ ПРАВИЛ: 1. Если объемы производства в стране падают, то курс национальной валюты падает. 2. Если в стране падает курс национальной валюты, то материальное положение население ухудшается. 3. Если материальное положение населения ухудшается, то повышается смертность.

На вход системы подается факт (в стране значительно падает объем производства), на основании этого факта система может применить правило 1, правило 2, 3 заключение – смертность повышается.

Фрэймовая модель – «рама, рамка» - англ. 1975 Марком Нивским было предложено, фрэйм – это минимальная структура информации, необходимая для представления знаний о стереотипных классах объектов, явлений, ситуаций. Фрэйм ситуация: Субъект Х соединяет объект Y с объектом Z способом R. (ПЕРЕПИСАТЬ)

 

 

Вершины R X Y Z называются слотами (щель, прорезь), дуги обозначают отношение, шансии Dx Dy Dz Dr – области возможных значений слота. Наполняя слоты конкретным содержанием можно получить фрэйм конкретной ситуации. Например: радиомонтажник соединяет микросхему с конденсатором способом спайки (R- пайка X- радиомонтажник Y- микросхема Z- конденсат). С помощью фрэймов можно моделировать как диклоративные (описывают предмет) так и процедуральные (описывают процесс) знания.

Семантической сети - Куилиан предложил. Семантическая сеть это направленный граф с поименованными вершинами и дугами причем узлы обозначают конкретные объекты, а дуги отношения между ними. Данная модель является более общей к фрэймовой модели.

Граф – это совокупность (множество) объектов 2 видов – вершины и ребра. G={V,E}.

G1 V= {V1 V2 V3}

E= {(V1V2)(V2 V3)}

ПЕРЕПИСАТЬ

 

 

Пример. Студент Табуреткин добросовестно изучает план счетов перет сдачей экзамена БУ. Для дпнной ситуации семантическая сеть. В СС используют 3 типа вершин: вершина понятие (сущ), вершина события (глаг), вершины свойства (прил, наречия), дуги – семантические отношения. ПЕРЕПИСАТЬ