Предисловие.

Разработка систем искусственного интеллекта — одно из самых молодых и перспективных направлений современной информатики. К области искусственного интеллекта относятся такие способы обработки информации, которые не могут быть выполнены с помощью простых алгоритмических методов. Области применения систем искусственного интеллекта с каждым днем расширяются, в данный момент эти системы применяются в идентификации изображений, понимании текстов, распознавании речи, составлении расписаний, постановке медицинских диагнозов и т. д.

Для успешного существования среды искусственного интеллекта в различных предметных областях нужны специалисты, владеющие компьютерными технологиями и математическими знаниями.

Введение новых специальностей и специализаций, новых учебных планов и государственных образовательных стандартов учитывают эту тенденцию в образовательном процессе. Дисциплины, связанные с интеллектуальными системами, появились в учебных планах по многим специальностям, так как теоретическая и прикладная значимость направления интеллектуальных систем обогащает проблемные области практически в любой сфере деятельности.

Данное пособие состоит из восьми глав. В первых трех главах рассмотрены теоретические вопросы искусственного интеллекта. Пятая глава посвящена одному из направлений принятия решения в условиях неопределенности: нечеткой логике. Шестая и седьмая главы касаются вопросов, связанных с нейрокибернетикой. В нейрокибернетике рассматривается программный подход, позволяющий создавать инструментарии, рассчитанные на высокопроизводительные компьютеры. В шестой главе приводится теоретический материал, необходимый для применения нейронных сетей при решении различных задач, рассматриваются лабораторные работы, тексты программ которых находятся в приложении.

Две главы (четвертая и седьмая) посвящены применению конкретных видов интеллектуального программного обеспечения, имеющегося на рынке в настоящее время, подробно описаны программные системы и методики решения прикладных задач с использованием тех или иных пакетов. Эти главы могут использоваться при решении прикладных задач в различных сферах человеческой деятельности: медицине, геологии, юриспруденции, биологии и т. д.

Восьмая глава посвящена одному из разделов искусственного интеллекта — описанию языков PROLOG и LISP.

Основным достоинством и существенным отличием данного учебного пособия от аналогичных изданий является наличие в нем около 100 примеров, 235 упражнений, 79 вопросов для повторения пройденного материала, 11 лабораторных работ, в которых изучается 6 различных программных продуктов.

Авторы выражают признательность и особую благодарность заведующему кафедры компьютерных технологий в физике физического факультета МГУ Пытьеву Юрию Петровичу, который не пожалел времени на внимательное прочтение рукописи и сделал много ценных замечаний, позволивших значительно улучшить книгу.

1. Основные задачи искусственного интеллекта.

1.1. История развития систем искусственного интеллекта.

В настоящее время не существует единого определения, которое однозначно описывает эту научную область. Почти два десятка лет определение, предложенное в 1989 году А. Барром и Е. Фейгенбаумом, не оспаривается никем: «Искусственный интеллект (ИИ) - это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т. е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, - понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.». Другая формулировка этого определения предлагается в учебном пособии Т. А. Гавриловой: «Искусственный интеллект - направление информатики, цель которого - разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, при этом общение ведется на ограниченном подмножестве естественного языка». Третья точка зрения основана на том, что в результате исследований, проводимых в области ИИ, появляется множество прикладных систем, способных решать задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны. Эти определения очень хорошо обозначают область знаний, связанных с задачами искусственного интеллекта. Теория искусственного интеллекта тесно связана с лингвистикой, психологией и логикой, которые изучают явления, относящиеся к познанию, пониманию и умозаключениям.

Цель ИИ - лучше понять функционирование человеческого разума, способного управлять большим объемом элементарных составляющих информации и решающего три фундаментальные проблемы: сформулировать - запомнить - использовать. Задачи искусственного интеллекта обладают двумя характерными особенностями: используется информация в символьной форме и предполагается наличие выбора между многими вариантами, иногда в условиях неопределенности.

Начало исследований в области искусственного интеллекта относят к концу 1950 годов и связывают с работами Аллена Ньюэлла, Герберта А. Саймона и Дж. К. Шоу, исследовавших процессы решения задач. Работы этих авторов положили начало первому этапу исследований в области искусственного интеллекта. Их результат - программа «Логик-теоретик», предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и программа «Универсальный решатель задач» (General Problem Solver, GPS). Этот период характеризуется разработкой программ для решения задач на основе разнообразных эвристических методов.

Вторым этапом исследований в области искусственного интеллекта можно считать проведение работ по созданию интегральных роботов, он начался в конце 60 годов XX века. В систему знаний робота должны были быть заложены алгоритмы, позволяющие строить план решения очередной задачи, а также алгоритмы, обеспечивающие выполнение этого плана и сравнение ожидаемых и действительных результатов.

С 1969 года по 1979 год начался этап в области исследований по искусственному интеллекту, связанный с разработкой систем, основанных на знаниях. Тогда, например, в Стэнфордском университете была разработана программа Dendral. Эта программа по существу была первой экспертной системой, основанной на широком использовании знаний. В этот же период была разработана система диагностики Муст на основе коэффициентов уверенности.

С 1980 года по настоящее время происходит превращение искусственного интеллекта в индустрию. Первая успешно действующая коммерческая экспертная система появилась в компании DEC. Эта программа помогала составлять конфигурации новых компьютерных систем. В 1981 году в Японии был начат проект по созданию интеллектуальных компьютеров, работающих под управлением языка PROLOG. На этом этапе искусственный интеллект стал частью общего плана для проектирования микросхем и проведения исследований в области человеко-машинного интерфейса. С 1980 года по 1988 год наблюдался бурный рост развития систем ИИ, затем наступила «зима ИИ», так как компании не смогли выполнить свои обещания.

С 1986 года началось возвращение к нейронным сетям.

В период с 1987 года и по настоящее время происходит революция как в содержании, так и в методологии работ в области искусственного интеллекта. С точки зрения методологии ИИ наконец-то твердо перешел на научные методы.

В последние годы доминирующее положение в этой области заняли подходы, основанные на скрытых марковских моделях. Во-первых, они основаны на строгом математическом аппарате, во-вторых, они получены в процессе обучения программ на большом массиве реальных речевых данных. Это гарантирует системам надежные показатели производительности.

В период с 1995 года по настоящее время появляются подходы, основанные на использовании интеллектуальных агентов. Произошло изменение взглядов на роль агента, ученые поняли, что исследования в области ИИ необходимо производить в более тесном контакте с другими областями, такими как теория управления и экономика, которые также имеют дело с агентами.

Вопросы

1.1. Что такое искусственный интеллект?

1.2. Какие задачи решаются в теории и практике искусственного интеллекта?

1.3. Перечислите и поясните задачи и цели исследований по искусственному интеллекту.

1.4. Почему пакеты программ по численным методам нельзя считать программами искусственного интеллекта?