
- •Основные понятия и определения
- •Понятие искусственного интеллекта
- •1.2. История развития искусственного интеллекта за рубежом
- •1.3. История развития искусственного интеллекта в России
- •1.4. Цели и задачи искусственного интеллекта
- •1.5. Основные направления исследований по ии
- •1.6. Контрольные вопросы и упражнения
- •2. Истоки формальных рассуждений
- •2.1. Левополушарное и правополушарное мышления
- •2.2. Контрольные вопросы и упражнения
- •3.Формальные системы
- •3.1. Понятие формальной системы
- •3.2. Разрешимость формальной системы
- •3.3. Интерпретация формальной системы
- •3.4. Доказательство и истинность
- •3.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •4.1. Основные принципы силлогистики
- •4.2. Решение силлогизмов
- •4.3. Расширенная силлогистика
- •4.4. Моделирование силлогистики
- •4.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •5. Исчисление высказываний
- •5.1. Синтаксис исчисления высказываний
- •5.2. Семантика исчисления высказываний
- •5.3. Классы формул исчисления высказываний
- •5.4. Понятие семантического дерева
- •5.5. Алгоритм Куайна
- •5.6. Алгоритм редукции
- •5.7. Алгебраический подход к определению класса формул
- •5.7.1. Нормальные формы и алгоритм нормализации
- •5.7.2. Алгоритм Куайна для днф
- •5.7.3. Принцип резолюций
- •5.7.4. Хорновские дизъюнкты
- •5.8. Применение исчисления высказываний
- •5.8.1. Пример базы знаний на основе логических высказываний
- •5.8.2. Применение исчисления высказываний в конструировании релейно-контактных схем
- •5.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •6. Исчисление предикатов
- •6.1. Определение исчисления предикатов первого порядка
- •6.1.1. Операции над предикатами
- •6.1.2. Общезначимость и выполнимость формул исчисления предикатов
- •6.2 Исчисление предикатов как формальная система
- •6.4. Сколемовские стандартные формы исчисления предикатов
- •6.5. Процедура вывода Эрбрана
- •6.6. Принцип резолюции для логики предикатов
- •Контрольные вопросы и упражнения
- •7. Индуктивные рассуждения
- •7.1. Схема индуктивных рассуждений
- •7.2. Индукция Милля
- •1. Принцип единственного различия
- •2. Принцип единственного сходства
- •3. Принцип единственного остатка
- •7.3. Особенности индуктивных схем рассуждений
- •7.4. Индуктивные методы и алгоритмы
- •7.4.2. Метод пятизначной логики
- •7.4.3. Алгоритм древ
- •7.4.4. Алгоритм амх (алгоритм, основанный на метрике Хемминга)
- •7.4.5. Индукция решающих деревьев (id3)
- •7.4.6. Метод фокусирования
- •7.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •8. Рассуждения по аналогии
- •8.1. Виды аналогий и приемы работы с ними
- •8.2. Простая аналогия
- •8.3. Другие виды аналогии
- •8.4. Аналогия в доказательстве теорем
- •8.5. Формализация аналогии
- •8.7. Методы реализаций рассуждений по аналогии
- •8.8. Проблемы рассуждений по аналогии
- •8.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •9. Автоматизация нечетких рассуждений
- •9.1. Модальные логики
- •9.2. Применение нечеткой математики
- •9.3. Нечеткая силлогистика
- •9.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •10. Представление задач в пространстве состояний
- •10.1. Примеры представления задач в пространстве состояний
- •10.2. Методы поиска в пространстве состояний
- •10.3. Контрольные вопросы и упражнения
- •11. Распознавание образов
- •Выделяются следующие основные типы задач распознавания образов:
- •11.1. Искусственный нейрон
- •11.2. Искусственные нейронные сети
- •Персептроны
- •11. 3.1. Персептронная представляемость
- •11.3.2. Преодоление ограничения линейной разделимости
- •11.3.3. Обучение персептрона
- •11.4. Процедура обратного распространения
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время искусственный интеллект – одна из быстро развивающихся областей науки, которая разрабатывает методы и средства поиска решений интеллектуальных задач.
Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности человека волновала человечество с древнейших времен. Впервые ее выразил Р. Луллий (ок.1235 – ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.
В XVIII в. Г. Лейбниц (1646 – 1716) и Р. Декарт (1596 – 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими разработками в области искусственного интеллекта.
Окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах XX века. В это же время Норберт Винер создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике.
Основные понятия и определения
Понятие искусственного интеллекта
Центральным понятием является понятие «искусственный интеллект». Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) был предложен в 1956 г. на научном семинаре в Стэндфордском университете (США). В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово «intelligence» означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть термин «intellect».
Существует множество определений искусственного интеллекта (ИИ). Приведем примеры некоторых высказываний, раскрывающих содержание этого термина.
Тест Тьюринга (Тьюринг А. Может ли машина мыслить? 1960 г.)
О наличии интеллекта можно судить по результатам игры в имитацию: испытатель задает вопрос двум системам А и В, одна из которых – человек, а другая – машина, претендующая называться интеллектуальной. Если, анализируя ответы, испытатель в течение заданного времени не угадает, какая из систем является машиной, то такая машина является интеллектуальной. Недостатки этого определения – результаты испытания сильно зависят от интеллекта испытателя и велика вероятность случайного угадывания.
Международный Комитет по ИИ (1969 г.)
ИИ – это область, покрываемая названиями секций Международного конгресса по ИИ. В 1972 г. участниками Международного семинара по робототехнике был составлен список проблем ИИ:
Шахматные программы;
Машинное творчество в области музыки, поэзии, живописи;
Программы, выдерживающие тест Тьюринга;
Машинное доказательство теорем;
Программы индуктивного вывода;
Вопросно-ответные системы (в том числе системы автоматического реферирования);
Автоматический перевод;
Распознавание и синтез речи;
Автоматическая проверка правильности программ;
Автоматическое вождение автомобилей;
Роботы - сборщики, роботы - строители;
Робот - планетоход для автономной работы в новых условиях.
Грегори Р. Л. (Глаз и мозг, 1971 г.)
Степень интеллектуальности задачи зависит от степени непонимания задачи наблюдателем: «Когда метод решения известен до конца, излишне ему приписывать такое мистическое свойство, как «интеллектуальность»».
Бенерджи Р. (Теория решения задач, 1972 г.)
Область исследования, называемую искусственным интеллектом, можно представить как совокупность методов и средств анализа и конструирования машин, способных выполнять задания, с которыми до недавнего времени мог справиться только человек. При этом по скорости и эффективности роботы - машины должны быть сравнимы с человеком.
Слэйгл Дж. (Искусственный интеллект, 1973 г.)
Усилия исследователей в области ИИ направлены на создание машин, обнаруживающих поведение, которое мы, люди, называем интеллектом.
«Интеллект» – ум, разум, способность к умственной деятельности.
Мики Д. (Формирование и выполнение планов вычислительной машиной. 1975 г.)
Программа для ЭВМ является интеллектуальной, если в ней содержатся два процесса: построение моделей и формирование планов, а также положительные ответы на следующие вопросы:
Строит ли программа модель проблемной ситуации? Эта модель должна обладать предсказательной силой – она должна давать возможность вычислять соответствующие действия.
Использует ли программа эту модель для формирования планов действия, которые будут испытываться в проблемной ситуации?
Включают ли в себя эти планы направленное опробование проблемной ситуации в виде движения по условным ветвям плана?
Может ли программа изменять план, если испытания приводят к состоянию, которое не было предсказано программой?
Может ли программа использовать знание удач и неудач последних планов для пересмотра и индуктивного расширения модели?
Обзорный доклад о проблеме ИИ (АН СССР Рабочая группа под председательством академика Г. С. Поспелова 1982 г.)
Термин ИИ не совсем удачный, т.к. вызывает представление о возможности создания искусственного разума в буквальном смысле этого слова. Это направление не столько занято машинной имитацией психологических процессов мышления, сколько созданием моделей и соответствующих программно-аппаратных средств, позволяющих решать с помощью ЭВМ проблемы и задачи невычислительного интеллектуального характера, требующие обращения к семантике, которая присуща сообщениям, текстам, речи, зрительным изображениям. Именно возможности оперирования и манипулирования со знаниями – смысловыми семантическими категориями – отличают программно-технические системы ИИ от традиционных автоматических систем. Поэтому одна из центральных проблем ИИ – проблема представления знаний в ЭВМ.
Левин Р. и др. (Практическое введение в технологию ИИ и ЭС, 1990 г.)
ИИ – это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека. Для такой имитации необходимо:
1.Изучить процесс мышления человека, решающего определенные задачи и принимающего решения в конкретной области;
2.Выделить основные части этого процесса;
3.Разработать программные средства, воспроизводящие их на компьютере.
Лорьер Ж.-Л. (Системы искусственного интеллекта, 1991 г.)
«Всякая задача, для которой неизвестен алгоритм решения, относится к ИИ».
Попов Э.В., Фирдман Г.Р. (Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственный интеллект, 1992 г.)
«Под системой ИИ понимается система, обладающая способностью к накоплению и корректировке знания на основе активного восприятия информации о мире и к целенаправленному поведению на основе накопленного знания».
Макарова Н.В. («Информатика», 2001 г.)
Искусственный интеллект – это одно из направлений информатики, цель которого – разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.