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:
семантические сети;
фреймы;
продукционные системы;
логические модели и другие.
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