Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Головна сторінка



Штучним інтелектом

Скачати 163.53 Kb.

Штучним інтелектом




Скачати 163.53 Kb.
Дата конвертації15.04.2017
Розмір163.53 Kb.

ВСТУП

Сучасний етап розвитку інформатики характеризується необхідністю вирішення управлінських задач, які значно ускладнилися. Труднощі вирішення цих задач пояснюються тим, що об'єктам і процесам у сфері експлуатації, обслуговування та ремонту бортового обладнання літаків

, яка досліджуються, окрім всіх основних рис, якими володіють складні системи, притаманні такі особливості:


  • велика кількість слабоформалізованих і часто суперечливих цілей функціонування, їх мінливість у часі;
    Складна́ систе́ма - система, поняття, що широко використовується в сучасній науковій літературі і вказує на специфічні особливості об'єктів дослідження практично в усіх розділах природничих та гуманітарних наук.


  • конфліктний і багатоаспектний характер взаємовідносин як між елементами всередині об'єкта (процесу), так і з навколишніми об'єктами (процесами) при сильному впливі людського фактора;
    Людський фактор у загальному визначається як сукупність основних соціальних якостей людини, які історично склалися в суспільстві. До них відносяться ціннісні орієнтири, моральні принципи, норми поведінки, життєві плани, рівень знань та інформованості, характер трудових та соціальних навичок, установки та уявлення про особисто значимі елементи соціального життя - соціальну справедливість, про права і свободи людини, про громадянський обов'язок.


  • здебільшого понятійний характер і суперечливість вихідних описів умов функціонування і можливих обмежень.

Прикладами таких об'єктів є: системи експлуатації, управління, обслуговування та ремонту бортового обладнання літаків

; автоматизовані системи управління, включаючи комплекс технічних засобів і спеціальне математичне і програмне забезпечення, і т. ін.

За наявності перерахованих властивостей неможливо побудувати жорстку формальну модель об'єкта, яка орієнтована на дані, і рішення задач припадає шукати у класі інших методів, зокрема у тих, що розробляються у теорії штучного інтелекту (ШІ).

Автоматизо́вана систе́ма (АС) (англ. automated system) - сукупність керованого об'єкта й автоматичних керуючих пристроїв, у якій частину функцій керування виконує людина. АС являє собою організаційно-технічну систему, що забезпечує вироблення рішень на основі автоматизації інформаційних процесів у різних сферах діяльності (управління, проектування, виробництво тощо) або їх поєднаннях.
Програ́мне забезпе́чення (програ́мні за́соби) (ПЗ; англ. software) - сукупність програм системи обробки інформації і програмних документів, необхідних для експлуатації цих програм.
Автоматизо́вана систе́ма керува́ння (АСК), Автоматизована система управління (АСУ), Комп'ютерна система управління (КСУ) - автоматизована система, що ґрунтується на комплексному використанні технічних, математичних, інформаційних та організаційних засобів для управління складними технічними й економічними об'єктами.
Шту́чний інтеле́кт (англ. Artificial intelligence, AI) - розділ комп'ютерної лінгвістики та інформатики, що займається формалізацією проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною.

ШІ — відносно молодий науковий напрямок. Історично склалися два підходи у розвитку систем ШІ: проектування нейронних мереж і розробка програмних засобів, які імітують розумову діяльність людини при вирішенні певного класу задач, що не можуть бути формалізованими.

Штучна нейронна мережа (ШНМ, англ. artificial neural network, ANN, рос. искусственная нейронная сеть, ИНС) - це математична модель, а також її програмна та апаратна реалізація, побудовані за принципом функціювання біологічних нейронних мереж - мереж нервових клітин живого організму.
Діяльність - це процес взаємодії людини з довкіллям, завдяки чому вона досягає свідомо поставленої мети, яка виникла внаслідок появи потреби.
В останній час найбільш розвинутим є другий підхід, тому розглянемо його докладно.

Під штучним інтелектом розуміють комплексний науковий напрямок, метою якого є створення і застосування програмно-апаратних засобів, що дозволяють моделювати процес людського мислення (окремі функції творчої діяльності) і забезпечувати діалог з ЕОМ мовою, природною для людини.
1. ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ ТЕОРІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

      1.1. Коротка історія штучного інтелекту

Передісторія


Ідея створення штучної подоби людини для вирішення складних задач і моделювання людського розуму витала в повітрі ще в найдавніші часи. Так, у древньому Єгипті була створена «оживаюча» механічна статуя бога Амона.
Старода́вній Єги́пет - одна з найдавніших держав на Землі і колиска цивілізацій Середземномор'я. Країна-стрічка займала територію в нижній течії річки Ніл в північно-східній Африці
У Гомера в «Іліаді» бог Гефест кував людиноподібні істот-автомати. У літературі ця ідея обігравалася багаторазово: від Галатеї Пігмаліона до Буратіно папи Карло. Однак родоначальником штучного інтелекту вважається середньовічний іспанський філософ, математик і поет Раймонд Луллій, що ще в XIII столітті спробував створити механічну машину для рішення різних задач, на основі розробленої їм загальної класифікації понять.

У XVIII столітті Лейбниц і Декарт незалежно друг від друга продовжили цю ідею, запропонувавши універсальні мови класифікації усіх наук. Ці роботи можна вважати першими теоретичними роботами в галузі штучного інтелекту.

Остаточне народження штучного інтелекту як наукового напрямку відбулося тільки після створення ЕОМ у 40-х роках XX століття. У цей же час Норберт Вінер створив свої основні роботи з нової науки — кібернетиці.

Но́рберт Ві́нер (англ. Norbert Wiener; нар. 26 листопада 1894, Колумбія, Міссурі - пом. 19 березня 1964, Стокгольм) - американський математик-теоретик і прикладний математик.

Від кібернетики «чорної шухляди» до Ші


1. Наприкінці 50-х років народилася модель лабіринтового пошуку. Цей підхід представляє задачу як деякий простір станів у формі графа, і в цьому графі проводиться пошук оптимального шляху від вхідних даних до результуючого. Були пророблені великі робота з розробки цієї моделі, але для вирішення практичних задач ця ідея не знайшла широкого застосування. У перших підручниках з штучного інтелекту [Хант, 1986; Ендрю, 1985] описані ці програми — вони грають у гру «15», збирають «Ханойську вежу», грають у шашки і шахи.

2. Початок 60-х — це епоха евристичного програмування. Евристика — правило, теоретично не обґрунтоване, котре дозволяє скоротити кількість переборовши в просторі пошуку. Евристичне програмування — розробка стратегії дій на основі відомих, заздалегідь заданих евристик [Александров, 1975].

3. У 1963-1970 р. до рішення задач стали підключати методи математичної логіки. Робинсон розробив метод резолюцій, що дозволяє автоматично доводити теореми при наявності набору вихідних аксіом. Приблизно в цей же час видатний вітчизняний математик Ю. С. Маслов запропонував так називаний зворотний висновок, згодом названий його ім'ям, що вирішує аналогічну задачу іншим способом [Маслов, 1983]. На основі методу резолюцій француз Альбер Кольмероэ в 1973 р. створює мову логічного програмування Пролог.

Логі́чне програмува́ння - парадигма програмування, а також розділ дискретної математики, що вивчає методи і можливості цієї парадигми, засновані на виведенні нових фактів з даних фактів згідно із заданими логічними правилами.
Великий резонанс мала програма «Логік-теоретик», створена Ньюэлом, Саймоном і Шоу, що доводила шкільні теореми. Однак більшість реальних задач не зводиться до набору аксіом, і людина, вирішуючи виробничі задачі, не використовує класичну логіку, тому логічні моделі при усіх своїх перевагах мають істотні обмеження по класах розв'язуваних задач.

4. Історія штучного інтелекту повна драматичних подій, одною із яких стала у 1973 р. так називана «доповідь Лайтхилла», що була підготовлена у Великобританії за замовленням Британської ради наукових досліджень.

Логічна модель представлення знань - модель у представленні знань.
Класична логіка - термін математичної логіки по відношенню до тієї чи іншої логічної системи, для вказівки того, що для цієї логіки справедливі всі закони (класичного) обчислення висловлювань, в тому числі закон виключеного третього.
Дослі́дження, до́сліди - (широко розуміючи) пошук нових знань або систематичне розслідування з метою встановлення фактів; (вузько розуміючи) науковий метод (процес) вивчення чого-небудь.
Відомий математик Д. Лайтхилл, ніяк з ШІ професійно не зв'язаний, підготував огляд стану справ в галузі ШІ. У доповіді були визнані визначені досягнення в галузі ШІ, однак їхній рівень визначався як такий, що розчаровує, і загальна оцінка була негативна з позицій практичної значимості. Цей звіт відкинув європейських дослідників приблизно на 5 років тому, тому що фінансування ШІ істотне скоротилося.
Років тому - шкала часу, що широко використовується в археології, геології та інших науках для датування подій в минулому. Оскільки час відрахунку змінюється, стандартна практика пропонує використання 1950 року як еталонної точки «сучасності».

5. Приблизно в цей же час істотний прорив у розвитку практичних додатків штучного інтелекту відбувся в СЩА, коли до середини 1970-х на зміну пошукам універсального алгоритму мислення прийшла ідея моделювати конкретні знання фахівців-експертів. У США з'явилися перші комерційні системи, засновані на знаннях, чи експертні системи (ЕС).

Експе́ртна систе́ма - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень однієї сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп'ютерних технологій це тотожна (подібна, заснована на оптимізуючому алгоритмі чи евристиках) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів щодо деякої галузі застосування, і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностування, тестування, проектування тощо) без участі експерта (фахівця в конкретній проблемній галузі). Також визначається як система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) у деякій предметній галузі. Цей клас програмного забезпечення спочатку розроблявся дослідниками штучного інтелекту в 1960-ті та 1970-ті і здобув комерційне застосування, починаючи з 1980-х. Часто термін система, заснована на знаннях використовується як синонім експертної системи, однак можливості експертних систем ширші за можливості систем, заснованих на детермінованих (обмежених, реалізованих на поточний час) знаннях.
Став застосовуватися новий підхід до вирішення задач штучного інтелекту — представлення знань. Створені MYCIN і DENDRAL [Shortliffe, 1976; Buchanan, Feigenbaum, 1978], що стали вже класичними, дві перші експертні системи для медицини і хімії. Істотний фінансовий внесок вносить Пентагон, пропонуючи базувати нову програму міністерства оборони США (Strategic Computer Initiative — SCI) на принципах ШІ. Уже навздогін упущених можливостей на початку 80-х оголошена глобальна програма розвитку нових технологій ESPRIT (Європейський Союз), у яку включена проблематика штучного інтелекту.
Техноло́гія (від грец. τεχνολογια, що походить від грец. τεχνολογος; грец. τεχνη - майстерність, техніка; грец. λογος - (тут) передавати) - наука («корпус знань») про способи (набір і послідовність операцій, їх режими) забезпечення потреб людства за допомогою (шляхом застосування) технічних засобів (знарядь праці).

6. У відповідь на успіхи США наприкінці 70-х у гонку включається Японія, оголосивши про початок проекту машин V покоління, заснованих на знаннях. Проект був розрахований на 10 років і поєднував кращих молодих фахівців (у віці до 35 років) найбільших японських комп'ютерних корпорацій. Для цих фахівців був створений спеціально новий інститут ICOT, і вони одержали повну волю дій, щоправда, без права публікації попередніх результатів. У результаті вони створили досить громіздкий і дорогий символьний процесор, що програмно реалізує Пролого-подібну мову, що не одержав широкого визнання. Однак позитивний ефект цього проекту був очевидний. У Японії з'явилася значна група висококваліфікованих фахівців в галузі ШІ, що домоглася істотних результатів у різних прикладних задачах. До середини 90-х японська асоціація ШІ нараховує 40 тис. чоловік.

Починаючи із середини 1980-х років, повсюдно відбувається комерціалізація штучного інтелекту. Зростають щорічні капіталовкладення, створюються промислові експертні системи. Зростає інтерес до систем, що самонавчаються. Видаються десятки наукових журналів, щорічно збираються міжнародні і національні конференції по різних напрямках ШІ.

Науковий журнал, академі́чний журна́л або науковий журнал, що рецензується або рецензований науковий журнал - журнал, в якому публікуються роботи із певної галузі академічної науки. Статті, що надсилаються до таких журналів, перед публікацією рецензуються незалежними фахівцями, які зазвичай, не входять до складу редакції журналу, а ведуть дослідження в областях, близьких до тематики статті.
Штучний інтелект стає однією з найбільш перспективних і престижних галузей інформатики (computer science).

      1.2. Основні напрямки досліджень в галузі штучного інтелекту


Штучний інтелект це один з напрямків інформатики, метою якого є розробка апаратно-програмних засобів, що дозволяють користувачу-непрограмісту ставити і вирішувати свої, що традиційно вважаються інтелектуальними задачі, спілкуючись з ЕОМ на обмеженій підмножині природної мови.

Серед безлічі напрямків штучного інтелекту є кілька головних, котрі в даний час викликають найбільший інтерес у дослідників і практиків. Опишемо їх трохи докладніше.


Представлення знань і розробка систем, заснованих на знаннях (knowledge-based systems)


Це основний напрямок в галузі вивчення штучного інтелекту. Він зв'язаний з розробкою моделей представлення знань, створенням баз знань, що утворять ядро експертних систем. Останнім часом містить у собі моделі і методи добування і структурування знань і зливається з інженерією знань.
Інженерія знань (англ. knowledge engineering) - область штучного інтелекту, повязана із розробкою експертних систем і баз знань. Вивчає методи і засоби для отримання, представлення, структурування і використання знань.

Програмне забезпечення систем ШІ (software engineering for all)


У рамках цього напрямку розробляються спеціальні мови для вирішення інтелектуальних задач, у яких традиційно упор робиться на перевагу логічної і символьної обробки над обчислювальними процедурами. Ці мови орієнтовані на символьну обробку інформації — LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ і ін. Крім цього створюються пакети прикладних програм, орієнтовані на промислову розробку інтелектуальних систем, чи програмні інструментарії штучного інтелекту, наприклад КЕЕ, ARTS, G2 [Хейес-Рот і ін., 1987; Попов, Фомін, Кисіль, Шапот, 1996]. Досить популярно також створення так званих порожніх експертних систем чи «оболонок» — KAPPA, EXSYS, Ml, ЭКО й ін., бази знань яких можна наповняти конкретними знаннями, створюючи різні прикладні системи.

Розробка природно-мовних інтерфейсів і машинний переклад (natural language processing)


Починаючи з 50-х років однією з популярних тем досліджень в галузі ШІ є комп'ютерна лінгвістика, і, зокрема, машинний переклад (МП).
Ба́за зна́нь, БЗ (англ. Knowledge base, KB) - це особливого роду база даних, розроблена для управління знаннями (метаданими), тобто збором, зберіганням, пошуком і видачею знань. Розділ штучного інтелекту, що вивчає бази даних і методи роботи із знаннями, називається інженерією знань[джерело не вказане 1251 день].
Застосунок, застосовна програма, прикладна програма (англ. application, application software; пол. aplikacja; рос. приложение, прикладная программа) - користувацька комп'ютерна програма, що дає змогу вирішувати конкретні прикладні задачі користувача.
Машинний переклад (МП) - технології автоматизованого перекладу текстів (письмових та усних) з однієї природної мови на іншу за допомогою комп'ютера; напрямок наукових досліджень, пов'язаний з побудовою систем автоматизованого перекладу.
Ідея машинного перекладу виявилася зовсім не так проста, як здавалося першим дослідникам і розроблювачам.

Уже перша програма в галузі природно-мовних (ПМ) інтерфейсів — перекладач з англійського на російську мову — продемонструвала неефективність первісного підходу, заснованого на послівному перекладі. Однак ще довго розроблювачі намагалися створити програми на основі морфологічного аналізу. Неплодотворність такого підходу зв'язана з очевидним фактом: людина може перекласти текст тільки на основі розуміння його змісту й у контексті попередньої інформації, чи контексту. Інакше з'являються переклади в стилі «Моя дорога Маша — my expensive Masha». Надалі системи МП ускладнювалися, і в даний час використовується кілька більш складних моделей:

• застосування так званих «мов-посередників» чи мов змісту, у результаті відбувається додаткова трансляція «вихідна мова оригіналу — мова змісту — мова перекладу»;

асоціативний пошук аналогічних фрагментів тексту і їхніх перекладів у спеціальних текстових репозиториях чи базах даних;

структурний підхід, що включає послідовний аналіз і синтез природно-мовних повідомлень.

Послідовний аналіз - метод одержування статистичних висновків, у якому число випробувань не фіксується наперед, а визначається в процесі самих випробувань за їхніми результатами. Дає змогу значно зменшити середнє число випробувань порівняно з методом вибірки фіксованого об'єму при тій же вірогідності статистичного висновку.
Традиційно такий підхід припускає наявність декількох фаз аналізу:

1. Морфологічний аналіз — аналіз слів у тексті.

2. Синтаксичний аналіз — розбір складу речень і граматичних зв'язків між словами.

3. Семантичний аналіз — аналіз змісту складових частин кожного речення на основі деякої предметно-орієнтованої бази знань.

4. Прагматичний аналіз — аналіз змісту речень у реальному контексті на основі власної бази знань.

Синтез ПМ-повідомлень включає аналогічні етапи, але трохи в іншому порядку. Докладніше див. роботи [Попов, 1982; Мальковский, 1985].


Інтелектуальні роботи (robotics)


Ідея створення роботів далеко не нова. Саме слово «робот» з'явилося в 20-х роках, як похідне від чеського «робота» — важкої брудної роботи. Його автор — чеський письменник Карел Чапек, що описав роботів у своєму оповіданні «Р.У.Р».

Роботи — це електротехнічні пристрої, призначені для автоматизації людської праці.

Можна умовно виділити кілька поколінь в історії створення і розвитку робототехніки:



I покоління. Роботи з твердою схемою керування. Практично всі сучасні промислові роботи належать до першого покоління.
Ка́рел Ча́пек (чеськ. Karel Čapek; *9 січня 1890 - †25 грудня 1938) - чеський письменник. Найвідоміші його твори: збірки оповідань та казок, роман «Війна з саламандрами», п'єси «Біла хвороба», «Мати», «З життя комах», «Засіб Макропулоса», «R.U.R.».
Ро́бот (від чеськ. robota) - автоматичний пристрій, що призначений для виконання виробничих та інших операцій, які зазвичай виконувались безпосередньо людиною. Для опису автоматичних пристроїв дія яких, не має зовнішньої схожості з діями людини, переважно використовується термін «автомат».
Фактично це програмувальні маніпулятори.

П покоління. Адаптивні роботи із сенсорними пристроями. Є зразки таких роботів, але в промисловості вони поки використовуються мало.

Ш покоління. Роботи що самоорганізуються чи інтелектуальні роботи. Це — кінцева мета розвитку робототехніки. Основні невирішені проблеми при створенні інтелектуальних роботів — проблема машинного зору й адекватного збереження й обробки тривимірної візуальної інформації.
Інтелектуальний робот - на відміну від різного роду маніпуляторів, характеризується автономністю та певною універсальністю. Це означає, що він може не лише виконувати одну операцію, а ще й вирішувати різні задачі, приймаючи при цьому самостійні рішення залежно від стану навколишнього середовища.

В даний час у світі виготовляється більш 60 000 роботів у рік. Фактично робототехніка сьогодні — це інженерна наука, що не відкидає технологій ШІ, але не готова поки до їхнього впровадження в силу різних причин.


Навчання і самонавчання (machine learning)


Активно розвивається галузь штучного інтелекту. Включає моделі, методи й алгоритми, орієнтовані на автоматичне накопичення і формування знань на основі аналізу й узагальнення даних [Гайок, Гавранек, 1983; Гладун, 1994; Фін, 1991]. Включає навчання по прикладах (чи індуктивне), а також традиційні підходи з теорії розпізнавання образів.
Тео́рія розпізнава́ння о́бразів - розділ кібернетики, що розвиває теоретичні основи й методи класифікації і ідентифікації предметів, явищ, процесів, сигналів, ситуацій і т. п. об'єктів, які характеризуються кінцевим набором деяких властивостей і ознак.

В останні роки до цього напрямку тісно примикають стрімко розвиваються системи data miningаналізу даних і knowledge discovery — пошуку закономірностей у базах даних.

Аналіз даних - розділ математики, що займається розробкою методів обробки даних незалежно від їх природи.
Отримання да́них (англ. Data Mining) - виявлення прихованих закономірностей або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необроблених даних. Зазвичай поділяють на задачі класифікації, моделювання та прогнозування.


Розпізнавання образів (pattern recognition)


Традиційно — один з напрямків штучного інтелекту, що бере початок у самих його джерел, але в даний час практично виділився в самостійну науку. Його основний підхід — опис класів об'єктів через визначені значення значимих ознак. Кожному об'єкту ставиться у відповідність матриця ознак, по якій відбувається його розпізнавання. Процедура розпізнавання використовує найчастіше спеціальні математичні процедури і функції, що розділяють об'єкти на класи. Це напрямок близький до машинного навчання і тісно зв'язаний з нейрокібернетикою [Довідник по ШІ, 1990].
Машинне навчання (англ. machine learning) - це підгалузь інформатики (зокрема, м'яких[en] та гранульованих обчислень[en]), яка еволюціювала з дослідження розпізнавання образів та теорії обчислювального навчання[en] в галузі штучного інтелекту.

Нові архітектури комп'ютерів (new hardware platforms and architectures)


Найсучасніші процесори сьогодні засновані на традиційній послідовній архітектурі фон Неймана, використовуваної ще в комп'ютерах перших поколінь. Ця архітектура вкрай неефективна для символьної обробки. Тому зусилля багатьох наукових колективів і фірм уже десятки років націлені на розробку апаратних архітектур, призначених для обробки символьних і логічних даних. Створюються Пролог- і Лісп-машини, комп'ютери V і VI поколінь. Останні розробки присвячені комп'ютерам баз даних, рівнобіжним і векторним комп'ютерами [Амамия, Танака, 1993].

І хоча вдалі промислові рішення існують, висока вартість, недостатнє програмне оснащення й апаратна несумісність із традиційними комп'ютерами істотно гальмують широке використання нових архітектур.


Ігри і машинна творчість


Цей, що став скоріше історичним, напрямок зв'язаний з тим, що на зорі досліджень ШІ традиційно містив у собі ігрові інтелектуальні задачі — шахи, шашки, го. В основі перших програм лежить один з ранніх підходів — лабіринтова модель мислення плюс евристики. Зараз це скоріше комерційний напрямок, тому що в науковому плані ці ідеї вважаються тупиковими.

Крім того, цей напрямок охоплює твір комп'ютером музики [Зарипов, 1983], віршів, казок [Довідник по ШІ, 1986] і навіть афоризмів [Любич, 1998]. Основним методом подібного «творчості» є метод пермутаций (перестановок) плюс використання деяких баз знань і даних, що містять результати досліджень по структурах текстів, рим, сценаріям і т.п.


Інші напрямки


ШІ — міждисциплінарна наука, що, як могутня ріка по дорозі до моря, вбирає в себе струмочки і річки суміжних наук. Вище перераховані лише ті напрямки, що прямо чи побічно зв'язані з основною тематикою підручника — інженерією знань. Варто лише глянути на основні рубрикатори конференцій по ШІ, щоб зрозуміти, наскільки широко простирається галузь досліджень по ШІ:

генетичні алгоритми;

когнітивне моделювання;

інтелектуальні інтерфейси;

розпізнавання і синтез мови;

Си́нтез мо́влення (СМ) - перетворення друкарського тексту у мовний сигнал (в широкому сенсі - відновлення форми мовного сигналу за його параметрами.

дедуктивні моделі;

багатоагентні системи;

онтології;

менеджмент знань;

логічний вивід;

формальні моделі;

м'які обчислення і багато чого іншого.


2. ДАНІ, ІНФОРМАЦІЯ, ЗНАННЯ

Знання у контексті, який розглядається, — це основні закономірності, що дозволяють людині вирішувати конкретні виробничі, військові, наукові та інші задачі, тобто факти, поняття, взаємозв'язки, оцінки, правила, а також стратегії прийняття рішень.

Термін знання для систем ШІ настільки ж звичайний, як і термін дані для програмування в перше двадцятиріччя після появи ЕОМ.

У цілому відмінності між даними і знаннями не мають чітких меж. Але можна говорити, що дані — це ізольовані факти, відношення між якими і з зовнішнім світом не зафіксовані. Знання — це елементи інформації, пов'язані між собою і з зовнішнім світом.

Знання (на відміну від даних):


  • інтерпретуються; мають класифікуючи зв'язки (родо-видові, елемент — клас, клас — підклас, тип — підтип, ситуація — підситуація та ін.);

  • мають ситуативні відношення, що визначають ситуативну сумісність знань, які зберігаються в пам'яті ЕОМ;

  • активні (знання можуть породжувати нові знання).

Моделі, побудовані на знаннях, мають синтаксичний, семантичний і прагматичний аспекти. Жорсткі ж формальні моделі, які орієнтовані на використання даних, мають тільки синтаксичний аспект.

ШІ — це метафорична назва нових інформаційних технологій обробки інформації, створених фахівцями різноманітних галузей науки і техніки (математиками, інженерами, психологами, лінгвістами, військовими вченими та ін.). Основні напрямки розвитку і застосування систем ШІ показані на рис. 1.

Основними напрямками застосування систем ШІ, з точки зору їхнього використання, у військовій справі в сфері управління є: навчальні програми; логіко-лінгвістичні моделі; гібридні експертні системи (ГЕС); системи підтримки прийняття рішень (СППР);

Обробка інформації́ - вся сукупність операцій (збирання, введення, записування, перетворення, зчитування, зберігання, знищення, реєстрація), що здійснюються за допомогою технічних і програмних засобів, включаючи обмін по каналах передачі даних [6.
Військо́ва спра́ва - складний термін, який може мати такі значення: В широкому розумінні охоплює всі питання військової теорії і практики, пов'язані з військовим будівництвом, підготовкою і діями Збройних сил, у мирний і воєнний час, підготовки населення країни на випадок війни.
Інформаці́йні техноло́гії, ІТ (використовується також загальніший / вищий за ієрархією термін інформаційно-комунікаційні технології (Information and Communication Technologies, ICT) - сукупність методів, виробничих процесів і програмно-технічних засобів, інтегрованих з метою збирання, опрацювання, зберігання, розповсюдження, показу і використання інформації в інтересах її користувачів.
Аспект (лат. aspectus - вигляд, погляд) - поняття філософії (онтології, теорії пізнання). У філософії аспект розглядається
Система підтримки прийняття рішень (СППР; англ. Decision Support System, DSS) - комп'ютеризована система, яка шляхом збору та аналізу великої кількості інформації може впливати на процес прийняття управлінських рішень в бізнесі та підприємництві.
обробка зображень; розпізнавання образів (ситуацій).

На теперішній час за кордоном (США, Великобританія, Франція, Японія) відбувається буквально вибухове розширення застосування систем ШІ у військовій сфері за такими напрямками:



  • вирішення задач розподілу засобів та ресурсів по об'єктах;

  • розпізнавання об'єктів ремонту;

  • аналіз даних і визначення намірів ремонту;

  • діагностика і пошук несправностей;

  • ремонт навігаційного обладнання;
    Навіга́ція (від {лат. navigare - керувати кораблем та санскр. navgathi - майстерність керманича). Галузь знань про керування транспортним засобом для спрямування його до цілі. Використовується на воді, на землі, в повітрі, а також останній час і в космосі.


  • передбачення виробничіх конфліктів та ін.

Системи ШІ, що використовуються в основному є системами, які ґрунтуються на знаннях (від англійського knowlege based systems).


Рис. 1. Основні напрямки розвитку і застосування систем ШІ


3. ОРГАНІЗАЦІЯ ЗНАНЬ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ

3.1. Загальні відомості про експертні системи
В останні десятиріччя у рамках досліджень з ШІ велике розповсюдження отримали експертні системи (ЕС).

Експертна система — це складний програмний комплекс, робота якого ґрунтується на використанні знань фахівців (експертів) у певній предметній області і який включає такі основні елементи: базу знань; розв’язувач; робочу пам'ять; пояснювальну компоненту; компоненту придбання знань; інтерфейс користувачf.

Типова структура ЕС показана на рис. 2.

База знань ЕС призначена для зберігання знань, що описують предметну область та правила перетворення цих знань.

Предме́тна о́бласть (ПрО) - множина всіх предметів, властивості яких і відношення між якими розглядаються в науковій теорії. В логіці - гадана область можливих значень предметних змінних логічної мови.
Вона може бути побудована на основі будь-якої з розглянутих вище моделей представлення знань.

Розв’язувач, який використовує дані з робочої пам'яті і знання з бази знань, формує послідовність правил, які застосовані до вихідних даних, призводять до розв’язання задачі.

Робоча пам'ять призначена для зберігання вихідних і проміжних даних задачі, що розв’язується у поточний момент.

Пояснювальна компонента використовується для пояснення як отримано (або чому не отримано) те або інше рішення проблеми і які знання при цьому використовувалися. Завдяки цьому підвищується довіра користувача до результатів роботи системи, а також полегшується тестування системи.




Рис. 2.Типова структура експертної системи

Компонента придбання знань від експерта автоматизує процес наповнення ЕС знаннями про ту або іншу предметну область.

Користувальницький інтерфейс має функцію організації дружнього і результативного спілкування користувача з системою.

ЕС, як правило, мають два режими роботи: придбання знань і консультації.

У режимі придбання знань експертом у даній предметній області здійснюється її опис у вигляді сукупності фактів і правил та наповнення бази знань знаннями з використанням компоненти придбання. Даний процес проходить за участю інженера по знаннях.

У режимі консультації спілкування з ЕС здійснює кінцевий користувач, що одержує результат і спосіб одержання рішення. Даний користувач може і не бути фахівцем у даній предметній області, але одержувати від ЕС рішення на рівні експерта.

ЕС знайшли широке застосування в багатьох країнах світу.

Прикладами найбільш досконалих ЕС є:


  • ЕС діагностики обладнання літаків F–15 і F–18 (шифр AFTA);

  • ESIAS — система оцінки обстановки, яка склалася;

  • EXTRAS — система планування режимів роботи головного двигуна корабля Space Shuttle та ін.

Досвід експлуатації ЕС показує, що вони достатньо надійні у використанні, а рішення, які одержуються з їхньою допомогою, володіють достатнім рівнем імовірності.

У цьому розділі наведені лише основні поняття про системи ШІ. Більш докладні відомості про дані системи можна прочитати у літературі по ШІ.



3.2. Принципи комп’ютерної підтримки прийняття рішень

Сучасні задачі управління мають принаймні наступні характерні риси:



  • складність (завдяки великої кількості факторів, що впливають на систему управління і великої розмірності самих задач);

  • зростаючий динамізм;

  • відповідальність особи, що приймає рішення (ОПР), за наслідки не вірно прийнятого рішення (у сучасних умовах воно може бути фатальним).

В даних умовах на допомогу управлінцю приходять інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень (ІСППР).

ІСППР призначені для надання допомоги керівнику в рішенні управлінських задач шляхом підсилення його інтелектуальних можливостей.

Загальна структура ІСППР представлена на рис. 3.



Рис. 3. Загальна структура ІСППР

В неї інтерфейс користувача призначений для забезпечення зручного “спілкування” з системою (формування ситуацій і отримання рекомендацій в відповідної формі).

Підсистема аналізу проблем призначена для класифікації проблем, аналізу можливості застосування того чи іншого програмного продукту для прийняття рішення по неї.

Програ́мний проду́кт (англ. programming product) - це: програмний засіб, програмне забезпечення, які призначені для постачання користувачеві (покупцеві, замовникові). програма, яку може запускати, тестувати, виправляти та змінювати будь-яка людина.

У відповідності з цім на даних рівнях домінують наступні види проблем: неструктуровані, слабкоструктуровані, структуровані. Їм відповідають певні методи вирішення цих проблем.



Підсистема прийняття рішень призначена для виробки рекомендацій (альтернатив) для прийняття рішень ОПР.


Рис. 4. Рівні, види проблем управлінської діяльності, та методи їх вирішення



База даних, база знань і база моделей — інформаційна основа для роботи підсистеми прийняття рішень.

На відміну від ЕС основною задачею ІСППР є розробка рекомендацій (альтернатив) щодо прийняття рішень ОПР по проблемах, по яких відсутні експерти (тому неможливо побудувати ЕС в даній предметній області). До таких проблем можна віднести проблеми раціонального вибору в унікальних ситуаціях, які мають наступні характерні риси:



  • унікальність, неповторність ситуацій вибору;

  • складний для оцінки характер альтернатив, що розглядаються;

  • недостатня визначеність наслідків приймаємих рішень;

  • наявність сукупності різнорідних факторів, що слід прийняти до уваги;

  • наявність ОПР або групи ОПР.

До основних принципів комп’ютерної підтримки прийняття рішень можна віднести:

  • орієнтація на предметну область рішення задачі (неструктурована, слабкоструктурована, структурована);

  • інтерактивний (діалоговий) режим роботи;

  • орієнтація на обробку даних і знань;

  • розвинутий (інтелектуальний) інтерфейс;

  • рекомендувальний характер рішень; багатоваріантність рішень, що пропонуються;

  • відповідальність ОПР за прийняте рішення;

  • принципова відкритість системи (можливість поповнення і модифікування баз даних, знань і моделей).

ЗАКЛЮЧЕННЯ

Застосування систем ШІ — це не випадкова подія, а вимоги часу.

Випадкова подія - подія, яка при заданих умовах може як відбутись, так і не відбутись, при чому існує визначена ймовірність p (0 ≤ p ≤ 1) того, що вона відбудеться при заданих умовах. Випадкова подія є підмножиною простору елементарних подій.
Їх використання для надання допомоги директору поясняється ускладненням задач управління на сучасному етапі. Тому принципи, на яких будуються системи ШІ, ІСППР, необхідно знати і в подальшому використовувати при розробці програмних систем і комплексів, що призначені для обґрунтування приймаємих рішень.



ГЛОСАРІЙ:

Штучний інтелект. Комплексний науковий напрямок, метою якого є створення і застосування програмно-апаратних засобів, що дозволяють моделювати процес людського мислення (окремі функції творчої діяльності) і забезпечувати діалог з ЕОМ мовою, природною для людини.

Евристика. Правило, теоретично не обґрунтоване, котре дозволяє скоротити кількість переборовши в просторі пошуку.

Знання. Елементи інформації, пов'язані між собою і з зовнішнім світом.

Експертна система. Складний програмний комплекс, робота якого ґрунтується на використанні знань фахівців (експертів) у певній предметній області і який включає такі основні елементи: базу знань; розв’язувач; робочу пам'ять; пояснювальну компоненту; компоненту придбання знань; інтерфейс користувача.

Доцент Ситнік О.Г.


Скачати 163.53 Kb.

  • 1.1. Коротка історія штучного інтелекту
  • Від кібернетики «чорної шухляди» до Ші
  • 1.2. Основні напрямки досліджень в галузі штучного інтелекту
  • Представлення знань і розробка систем, заснованих на знаннях (knowledge-based systems)
  • Програмне забезпечення систем ШІ (software engineering for all)
  • Розробка природно-мовних інтерфейсів і машинний переклад (natural language processing)
  • Інтелектуальні роботи (robotics)
  • Навчання і самонавчання (machine learning)
  • Розпізнавання образів (pattern recognition)
  • Нові архітектури компютерів (new hardware platforms and architectures)
  • Ігри і машинна творчість