Системи штучного інтелекту

КИЇВСКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ ТАРАСА ШЕВЧЕНКА

ЕКОНОМІЧНИЙ ФАКУЛЬТЕТ

Кафедра економічної кібернетики

 

 

 

 

 

 

 

 

Звіт до самостійної роботи з дисципліни «Експертні системи» на тему:

 «Системи штучного інтелекту»

 

 

 

 

 

Виконавець:

студентка ІІІ курсу 1 групи

Овечкіна Катерина Василівна

 

 

 

 

 

 

 

Зміст

ВСТУП 3

РОЗДІЛ 1.СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ 4

РОЗДІЛ 2. ВИКОРИСТАННЯ 9

РОЗДІЛ 3. ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В УКРАЇНІ 24

ВИСНОВКИ 30

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 31

 

 

ВСТУП

 

РОЗДІЛ 1.СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Систе́ми шту́чного інтеле́кту — галузь науки, яка займається теоретичними дослідженнями, розробленням і застосуванням  алгоритмічних та програмно-апаратних  систем і комплексів з елементами штучного інтелекту та моделюванням інтелектуальної діяльності людини.

Напрямки досліджень:

• розробка теоретичних засад створення та застосування систем штучного інтелекту різноманітного призначення;
• теоретичні засади та прикладні проблеми створення інтелектуалізованих робототехнічних систем;
• моделювання інтелектуальної діяльності людини та його застосування в системах штучного інтелекту;
• створення засобів і систем інтелектуалізації комп'ютерних інтерфейсів;
• розробка алгоритмів і програмно-апаратних засобів для систем комп'ютерного розпізнавання та відтворення (синтезу) мовних і зорових образів;
• дослідження процесів формування образів і моделювання принципів їх відтворення на підставі формальних логік;
• розробка інтелектуальних систем керування автономними роботами та роботехнічними комплексами;
• розробка сенсорних інтелектуальних систем розпізнавання;
• створення й застосування високоінтелектуальних мульти- та гіпермедійних технологій і засобів для систем штучного інтелекту;
• створення навчальних програм і віртуальних середовищ з елементами штучного інтелекту;
• створення математичних моделей на принципах нечіткої логіки для застосування в системах штучного інтелекту;
• розробка принципів, методів й архітектурних розв'язань побудови баз знань і технологія їх експертування (експертні та багатоагентні системи);
• комп'ютерна лінгвістика та лексикографічні системи;
• аналіз, синтез і моделювання нейронних мереж, розроблення методів їх проектування, оптимізації та навчання;
• розробка технологій застосування нейрокомп'ютерів, прикладні системи на основі нейронних мереж.

«Штучний інтелект» (англ. Artificial intelligence, AI) — розділ комп'ютерної  лінгвістики та інформатики, що займається формалізацією проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому, у більшості  випадків алгоритм розв'язання завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії  не розв'язане питання про природу  і статус людського інтелекту. Немає  і точного критерію досягнення комп'ютером «розумності», хоча перед штучним  інтелектом було запропоновано низку  гіпотез, наприклад, Тест Тюринга або  гіпотеза Ньюела-Саймона. Нині існує  багато підходів як до розуміння задач  ШІ, так і до створення інтелектуальних  систем.Одна з класифікацій виділяє  два підходи до розробки ШІ:

-нисхідний, семіотичний  — створення символьних систем, моделюючих високорівневі психічні  процеси: мислення, судження, мова, емоції, творчість і т. д.;

-висхідний, біологічний  — вивчення нейронних мереж  і еволюційні обчислення, моделюючі  інтелектуальну поведінку на  основі менших «не інтелектуальних»  елементів. 

Ця наука пов'язана  з психологією, нейрофізіологією, трансгуманізмом  та іншими. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають  філософія і робототехніка 

Єдиної відповіді на питання чим займається штучний  інтелект (ШІ), не існує. Майже кожен  автор, котрий пише книгу про ШІ, відштовхується від якогось визначення, розглядаючи в його світлі досягнення цієї науки. Зазвичай ці визначення зводяться  до наступних: — ШІ вивчає методи розв'язання задач, які потребують людського  розуміння. Грубо кажучи мова іде  про те, щоб навчити ШІ розв'язувати  тести інтелекту. Це передбачає розвиток способів розв'язання задач за аналогією, методів дедукції та індукції, накопичення  базових знань і вміння їх використовувати.

— ШІ вивчає методи розв'язання задач, для яких не існує способів розв'язання або вони не коректні (через  обмеження в часі, пам'яті тощо). Завдяки такому визначенню інтелектуальні алгоритми часто використовуються для розв'язання NP-повних задач, наприклад, задачі комівояжера.

— ШІ займається моделюванням людської вищої нервової діяльності.

— ШІ — це системи, які  можуть оперувати з знаннями, а  найголовніше — навчатися. В першу  чергу мова ведеться про те, щоби визнати клас експертних систем (назва  походить від того, що вони спроможні  замінити «на посту» людей-експертів) інтелектуальними системами.Завдання, що вирішуються такими системами:

1) інтерпретація даних.  Це одне з традиційних завдань  для експертних систем. Під інтерпретацією  розуміється процес визначення  змісту даних, результати якого  мають бути погодженими і коректними. Зазвичай передбачається багатоваріантний  аналіз даних. 

2) діагностика. Під діагностикою  розуміється процес співвідношення  об'єкту з деяким класом об'єктів  і виявлення несправності в  деякій системі. Несправність  — це відхилення від норми.  Таке трактування дозволяє з  єдиних теоретичних позицій розглядати  і несправність устаткування  в технічних системах, і захворювання  живих організмів, і всілякі природні  аномалії. Важливою специфікою є  тут необхідність розуміння функціональної  структури («анатомії») діагностуючої  системи. 

3) моніторинг. Основне завдання  моніторингу — безперервна інтерпретація  даних в реальному масштабі  часу і сигналізація про вихід  тих або інших параметрів за  допустимі межі. Головні проблеми  — «пропуск» тривожної ситуації  і інверсне завдання «помилкового»  спрацьовування. Складність цих  проблем в розмитості симптомів  тривожних ситуацій і необхідність  обліку тимчасового контексту. 

4) проектування. Проектування  полягає в підготовці специфікацій  на створення «об'єктів» із  заздалегідь визначеними властивостями.  Під специфікацією розуміється  весь набір необхідних документів  — креслення, записка пояснення  і так далі Основні проблеми  тут — здобуття чіткого структурного  опису знань про об'єкт і  проблема «сліду».Для організації  ефективного проектування і в  ще більшій мірі того, що перепроектувало необхідно формувати не лише самі проектні рішення, але і мотиви їх прийняття. Таким чином, в завданнях проектування тісно зв'язуються два основні процеси, виконуваних в рамках відповідної ЕС : процес виведення рішення і процес пояснення.

5) прогнозування. Прогнозування  дозволяє передбачати наслідки  деяких подій або явищ на  підставі аналізу наявних даних.  Прогнозуючі системи логічно  виводять ймомірні наслідки із  заданих ситуацій. У прогнозуючій  системі зазвичай використовується  параметрична динамічна модель, в якій значення параметрів  «підганяються» під задану ситуацію. Висновки, що виводяться з цієї  моделі, складають основу для  прогнозів з ймовірними оцінками.

6) планування. Під плануванням  розуміється знаходження планів  дій, що відносяться до об'єктів,  здатних виконувати деякі функції.  У таких ЕС використовуються  моделі поведінки реальних об'єктів  з тим, аби логічно вивести  наслідки планованої діяльності.

7) навчання. Під навчанням  розуміється використання комп'ютера  для навчання деякої дисципліни  або предмету. Системи вчення  діагностують помилки при вивченні  якої-небудь дисципліни за допомогою  ЕОМ і підказують правильні  рішення. Вони акумулюють знання  про гіпотетичного «учня» і  його характерних помилках, потім  в роботі вони здатні діагностувати  слабкості в пізнаннях учнів  і знаходити відповідні засоби  для їх ліквідації. Крім того, вони планують акт спілкування  з учнем залежно від успіхів  учня з метою передачі знань. 

8. керування. Під керуванням  розуміється функція організованої  системи, що підтримує певний  режим діяльності. Такого роду  ЕС здійснюють управління поведінкою  складних систем відповідно до  заданих специфікацій.

9) підтримка прийняття  рішень. Підтримка прийняття рішень  — це сукупність процедур, що  забезпечує особу, що приймає  рішення, необхідною інформацією  і рекомендаціями, що полегшують  процес ухвалення рішення. Ці  ЕС допомагають фахівцям вибрати  і сформувати потрібну альтернативу  серед безлічі виборів при  ухваленні відповідальних рішень.

Характеристика поведінки  систем штучного інтелекту:

-наявність у них власної  внутрішньої моделі зовнішнього  світу; ця модель забезпечує  індивідуальність, відносну самостійність  системи в оцінці ситуації, можливість  семантичної і прагматичної інтерпретації  запитів до системи; 

- здатність поповнення  наявних знань; 

- здатність до дедуктивного  висновку, тобто до генерації  інформації, що у явному виді  не міститься в системі; ця  якість дозволяє системі конструювати  інформаційну структуру з новою  семантикою і практичною спрямованістю; 

- уміння оперувати в  ситуаціях, зв'язаних з різними  аспектами нечіткості, включаючи  "розуміння" природної мови;

-здатність до діалогової  взаємодії з людиною; 

-здатність до адаптації. 

РОЗДІЛ 2. ВИКОРИСТАННЯ

Напрями досліджень

Аналізуючи історію ШІ, можна виділити такий обширний напрям як моделювання міркувань. Багато років  розвиток цієї науки просувався саме цим шляхом, і зараз це одна з  найрозвиненіших областей в сучасному  ШІ. Моделювання міркувань має  на увазі створення символьних систем, на вході яких поставлена деяка задача, а на виході очікується її розв'язок. Як правило, запропонована задача уже  формалізована, тобто переведена в  математичну форму, але або не має алгоритму розв'язання, або  цей алгоритм за складний, трудомісткий і т. д. В цей напрям входять: доведення  теорем, прийняття рішень і [теорія ігор], планування і диспетчеризація, прогнозування.

Таким чином, на перший план виходить інженерія знань, яка об'єднує  задачі отримання знань з простої  інформації, їх систематизацію і використання. Досягнення в цій області зачіпають  майже всі інші напрями дослідження  ШІ. Тут також необхідно відмітити  дві важливі підобласті. Перша  з них — машинне навчання —  стосується процесу самостійного отримання  знань інтелектуальною системою в процесі її роботи. Друга пов'язана  з створенням експертних систем —  програм, які використовують спеціалізовані бази знань для отримання достовірних  висновків щодо довільної проблеми.

Великі і цікаві досягнення є в області моделювання біологічних  систем. Сюди можна віднести кілька незалежних напрямків. Нейронні мережі використовуються для розв'язання нечітких і складних проблем, таких як розпізнавання  геометричних фігур чи кластеризація  об'єктів. Генетичний підхід заснований на ідеї, що деякий алгоритм може стати  ефективнішим, якщо відбере кращі  характеристики у інших алгоритмів («батьків»). Відносно новий підхід, де ставиться задача створення автономної програми — агента, котрий співпрацює з довкіллям, називається агентний підхід. А якщо належним чином примусити  велику кількість «не дуже інтелектуальних» агентів співпрацювати разом, то можна отримати «мурашиний» інтелект.

Задачі розпізнавання  об'єктів вже частково розв'язуються в рамках інших напрямків. Сюди відносяться  розпізнавання символів, рукописного  тексту, мови, аналіз текстів. Особливо слід згадати комп’ютерне бачення, яке пов'язане з машинним навчанням  та робототехнікою.

У загальному, робототехніка  і штучний інтелект часто асоціюються  одне з одним. Інтеграцію цих двох наук, створення інтелектуальних  роботів, можна вважати ще одним  напрямом ШІ.

Окремо тримається машинна  творчість (англ. Computational creativity), у зв'язку з тим, що природа людської творчості  ще менше вивчена, ніж природа  інтелекту. Тим не менше, ця область  існує, і тут стоять проблеми написання  комп'ютером музики, літературних творів (часто — віршів та казок), художнє  мистецтво.

Нарешті, існує безліч програм  штучного інтелекту, кожна з яких утворює майже самостійний напрямок. В якості прикладів можна навести  програмування інтелекту в комп'ютерних  іграх, нелінійному керуванні, інтелектуальні системи безпеки.

Не важко бачити, що більшість  областей дослідження перетинаються. Це властиво для будь-якої науки. Але  в штучному інтелекті взаємозв'язок між, задавалось би, різними напрямами  виражений дуже сильно, і це пов'язано  з філософським спором про сильний  і слабкий ШІ.