3
Содержание
Ведение
Понятия искусственного интеллекта
Представление знаний
Спилок литературы
Ведение
Искусственный интеллект и искусственная жизнь представляют пример такой интеграции многих научных областей. Основными методами изучения искусственной жизни являются: синтез искусственных систем с аналогичным живым системам поведением, изучение динамики развития процесса, а не конечного результата, конструирование систем демонстрирующих феномен созидания.. Конечно, существует общий интерес к жизни как к феномену для изучения. К сожалению, жизнь слишком сложна, чтобы можно было наметить общие направления в исследованиях. Доказательствам последнего утверждения может служить тот факт, что некоторые заинтересованы в исследовании “систем, демонстрирующих феномены живых систем”, другие изучают природу химического репродуцирования или пытаются решить философские проблемы самосознания. В то же время совершенно другой вид исследователей, относящихся к области роботехники, пытаются создавать физические системы, демонстрирующие некоторое поведенческое сходство с животными. По современным научным данным человеческий мозг содержит около 240 основных “вычислительных” узлов нейронов, которых соединяют около 250 связей синапсов. Современные вычислительные системы стремительно приближаются по своим вычислительным возможностям к мозгу. Искусственные нейронные сети контролируют сложнейшие системы управления и слежения, проявляют способности в области распознавания изображения вплоть до возможности создания интеллектуальных автопилотов. Уже активно занимается искусственными системами область, считавшаяся прерогативой человека - компьютеры стали лучше людей играть в шахматы.
Понятия искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) - это научная дисциплина, возникшая в 50-х го-дах на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования. С самого на-чала исследования в области ИИ пошли по двум направлениям.
Первое (бионическое) — попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусствен-ного разума.
Второе (прагматическое) — создание программ, позволяющих с использованием ЭВМ воспроизводить не саму мыслительную деятельность, а являющиеся ее результатами процессы. Здесь достигнуты важные результаты, имеющие практическую ценность. В дальнейшем речь будет идти об этом направлении.
Разработка интеллектуальных программ существенно отличается от обычного про-граммирования и ведется путем построения системы искусственного интеллекта (СИИ). Если обычная программа может быть представлена в парадигме:
Программа = Алгоритм + Данные,
то для СИИ характерна другая парадигма:
СИИ = Знания + Стратегия обработки знаний.
Основным отличительным признаком СИИ является работа со знаниями. Если для, обычных программ представление данных алгоритма определяется на уровне описания языка программирования, то для СИИ представление знаний выливается в проблему, связанную со многими вопросами: что такое знания, какие знания хранить в системе в виде базы знаний (БЗ), в каком виде и сколько, как их использовать, пополнять и т. д.
В отличие от данных знания обладают следующими свойствами:
-
внутренней интерпретируемостью — вместе с информацией в БЗ представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их;
-
структурированностью — выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними;
-
связанностью — отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними;
-
активностью — знания предполагают целенаправленное использование информации, способность управлять информационными процессами по решению определенных задач.
Все эти свойства знаний в конечном итоге должны обеспечить возможность СИИ моделировать рассуждения человека при решении прикладных задач — со знаниями тесно связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработки знаний). В системах обработки знаний такую процедуру называют механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода. Принципы построения механизма вывода в СИИ определяются способом представления знаний и видом моделируемых рассуждений.
Для организации взаимодействия с СИИ в ней должны быть средства общения с пользователем, т. е. интерфейс. Интерфейс обеспечивает работу с БЗ и механизмом вывода на языке достаточно высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СИИ. Кроме того, в функции интерфейса входит поддержка диалога пользователя с системой, что дает пользователю возможность получать объяснения действий системы, участвовать в поиске решения задачи, пополнять и корректировать базу знаний. Таким образом, основными частями систем, основанных на знаниях, являются.
1. База знаний.
2. Механизм вывода.
3. Интерфейс с пользователем.
Каждая из этих частей может быть устроена по-разному в различных системах, отличия эти могут быть в деталях и в принципах. Однако для всех СИИ характерно моделирование человеческих рассуждений. СИИ создаются для того, чтобы овеществлять в рамках
программно-технической системы знания и умения, которыми обладают люди, чтобы решать задачи, относящиеся к области творческой деятельности человека. Знания, на которые опирается человек, решая ту или иную задачу, существенно разнородны;.
Это прежде всего:
-
понятийные знания (набор понятий и их взаимосвязи);
-
конструктивные знания (знания о структуре и взаимодействии частей различны объектов);
-
процедурные знания (методы, алгоритмы и программы решения различных задач);
-
фактографические знания (количественные и качественные характеристики объек-тов, явлений и их элементов).
Особенность систем представления знаний заключается в том, что они моделируют деятельность человека, осуществляемую часто в неформальном виде. Модели представ-ления знаний имеют дело с информацией, получаемой от экспертов, которая часто носит качественный и противоречивый характер. Для обработки с помощью ЭВМ такая ин-формация должна быть приведена к однозначному формализованному виду. Методоло-гией формализованного представления знаний является логика.
Представление знаний
Представление знаний - это соглашение о том, как описывать реальный мир. В есте-ственных и технических науках принят следующий традиционный способ представле-ния знаний. На естественном языке вводятся основные понятия и отношения между ними. При этом используются ранее определенные понятия и отношения, смысл которых уже известен. Далее устанавливается соответствие между характеристиками (чаще всего ко-личественными) понятий знания и подходящей математической модели.
Основная цель представления знаний — строить математические модели реального мира и его частей, для которых соответствие между системой понятий проблемного зна-ния может быть установлено на основе совпадения имен переменных модели и имен по-нятий без предварительных пояснений и установления дополнительных неформальных соответствий. Представление знаний обычно выполняется в рамках той или иной систе-мы представления знаний.
Системой представления знаний (СПЗ) называют средства, позволяющие описывать знания о предметной области с помощью языка представления знаний, организовывать хранение знаний в системе (накопление, анализ, обобщение и организация структуриро-ванности знаний), вводить новые знания и объединять их с имеющимися, выводить новые знания из имеющихся, находить требуемые знания, устранять устаревшие знания, проверять непротиворечивость накопленных знаний, осуществлять интерфейс между пользователем и знаниями.
Центральное место в СПЗ занимает язык представления знаний (ЯПЗ). В свою очередь, выразительные возможности ЯПЗ определяются лежащей в основе ЯПЗ моделью! представления знаний (иногда эти понятия отождествляют).
Модель представления знаний является формализмом, призванным отобразить статические и динамические свойства предметной области (ПО), т. е. отобразить объекты и отношения ПО, связи между ними, иерархию понятий ПО и изменение отношений меж-ду объектами.
Модель представления знаний может быть универсальной (применимой для боль-шинства ПО) или специализированной (разработанной для конкретной ПО). В СИИ ис-пользуются следующие основные универсальные модели представления знаний:
Во всех разработанных системах с базами знаний кроме этих моделей, взятых за ос-нову, использовались специальные дополнительные средства. Тем не менее, классифи-кация моделей представления знаний остается неизменной.
Парадигма – это главная формулировка информационных интеллектуальных систем представленная в формульном виде.
Список литературы
1 http://www.rambler.ru Copyright © 1996-2005 ООО "Рамблер Интернет Холдинг" Поисковая система
2 http://www.5ballov.ru 2003-2006 РосБизнесКонсалтинг Поисковая система рефератов
3 http://www.media.karelia.ru Петрозаводский государственный университет WEB Лаборатория
4 http://systech.miem.edu.ru © Архитектура и оформление Каймин В.А., Долматов А.В., 2003 - 2006. Сетевой электронный научный журнал