Основные определения

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.

Искусственный интеллект (ИИ) - это научная дисциплина, возникшая в 50-х годах на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования.

С самого начала исследования в области ИИ пошли по двум направлениям:

1. Первое (бионическое, нейрокибернетика) - попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусственного разума.

2. Второе (прагматическое, кибернетика черного ящика) - создание аппаратно-программных средств, 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 программирования 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.

Данные и знания

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос - что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

1. D1 - данные как результат измерений и наблюдений;

2. D2 - данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

3. D3 - модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

4. D4 - данные в компьютере на языке описания данных;

5. D5 - базы данных на машинных носителях информации.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.

1. Z1 - знания в памяти человека как результат мышления;

2. Z2 - материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

3. Z3 - поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

4. Z4 - знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы - см. далее);

5. Z5 - база знаний на машинных носителях информации.

Часто используется такое определение знаний.

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

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 различных объектов);

• процедурные знания (методы, алгоритмы и программы решения различных задач);

• фактографические знания (количественные и качественные характеристики объектов, явлений и их элементов).

При решении задачи в конкретной области знания можно разделить на следующие категории:

• достоверные или объективные знания;

• эвристические знания.

Достоверные знания формулируются в виде общих и строгих суждений (законов, формул, алгоритмов и т. д.).

Эвристические знания основываются на собственном опыте специалиста в данной предметной области. Именно эти знания играют решающую роль в экспертных системах.

Знания также можно разделить на декларативные (факты) и процедурные знания (знания для принятия решений).

Декларативные знания - это факты. Например, Иванов - студент; земля - круглая. Декларативные знания отвечают на вопрос «знать что?».

Процедурные знания - это знания, которые формируются путем логических рассуждений и по интуиции. Процедурные знания отвечают на вопрос «знать как?».

Метазнания – знания о знаниях. Понятие «метазнания» указывает на знания, касающиеся способов использования знаний и знания, касающиеся свойств знаний. Это понятие необходимо для управления базой знаний и логическим выводом; для обучения и т. п.

Использование традиционных языков программирования при решении задач не позволяло отделить знания от прикладной программы. Однако подобные методы затрудняли понимание, каким образом используются знания, и какую роль они выполняют.

Особенность систем представления знаний заключается в том, что они моделируют деятельность человека, осуществляемую часто в неформальном виде. Модели представления знаний имеют дело с информацией, получаемой от экспертов, которая часто носит качественный и противоречивый характер. Для обработки с помощью ЭВМ такая информация должна быть приведена к однозначному формализованному виду

В системах, основанных на концепциях искусственного интеллекта и инженерии знаний, такая проблема отсутствует. Знания в них представлены в конкретной форме, а имеющаяся база знаний позволяет их легко определять, модифицировать, пополнять.