Інжынерыя ведаў – адзін з перспектыўных накірункаў выкарыстання камп’ютарнай філалогіі.
Інжынерыя ведаў – вызначэнне паняцця.
Інжынерыя ведаў уяўляе сабой сукупнасць мадэляў, метадаў і тэхнічных прыёмаў, накіраваных на стварэнне сістэм, якія прызначаны для рашэння праблем з выкарыстаннем ведаў. Фактычна інжынерыя ведаў – гэта тэорыя, метадалогія і тэхналогія, якія ахопліваюць метады вышуку, аналізу, уяўлення і апрацоўкі ведаў экспертаў.
Уяўленне ведаў, іх апрацоўка і выкарыстанне, якія разглядаюцца ў адносінах да дадзенай канкрэтнай прыкладной сферы, з’яўляюцца парадметам інжынерыі ведаў.
Працэс інжынерыі ведаў складаецца з двух:
1. ізвлеченіе ведаў – пераўтварэнне “сырых ведаў” у арганізаваныя.
2. укараненне ведаў – пераўтварэнне арганізаваных ведаў у рэалізаваныя.
З вобласцю інжынерыі цесна звязана паняцце штучнага інтэлекту.
Сутнасцю штучнага інтэлекту можна лічыць навуковы аналіз і аўтаматызацыю інтэлектуальных функцый чалавека. Аднак для большасці праблем агульная рэальнасць – цяжкасць іх машыннага ўвасаблення. Даследаванні па штучным інтэлекце дазволілі сцвердзіцца ў думцы, што неабходнымі для вырашэння праблем з’яўляюцца веды экспертаў, г.зн. калі стварыць сістэму, здольную запамінаць і выкарыстоўваць веды экспертаў, то яна будзе прыменена ў практычнай сферы.
Інжынерыя ведаў -- вобласць навук аб штучным інтэлекце, звязаная з распрацоўкай экспертных сістэм і баз ведаў. Вывучае метады і сродкі выдзялення, уяўлення, структурыравання і выкарыстання ведаў.
Інжынерыя ведаў – раздзел інжынерыі, накіраваны на ўкараненне ведаў у камп’ютарныя сістэмы для вырашэння складаных задач, якія патрабуюць багатага чалавечага вопыту.
Сёння інжынерыяй ведаў называюць стварэнне і абслугоўванне падобных сістэм. ІВ звязана з матэматычнай логікай .
Лекцыя 1. Уводзіны ў штучны інтэлект
Гісторыя развіцця штучнага інтэлекту.
Асноўныя накірункі штучнага інтэлекту.
Гісторыя развіцця штучнага інтэлекту.
Ідэя штучнага падабенства чалавека для вырашэння складаных задач і мадэлявання чалавечага розуму з’явілася яшчэ ў старажытныя часы. Так, у старажытным Егіпце была створана “жывая” механічная статую бога Амона. У Гамера ў “Іліядзе” бог Гефест ствараў падобныя да чалавека істоты – аўтаматы. Аднак родапачынальнікам штучнага інтэлекту лічыцца іспанскі філосаф, матэматык і паэт Раяманд Луллій, які яшчэ ў 8 стагоддзі паспрабаваў стварыць механічнцю машыну для вырашэння разнастайных задач на аснове распрацаванай ім усеагульнай класіфікацыі паняццяў. У 18 ст. Лейбніц і Дэкарт назалежна адзін ад аднаго працягнулі гэтую ідэю, прапанавалі ўніверсальныя мовы класіфікацыі ўсіх навук. Гэтыя працы можна лічыць першымі працамі ў сферы штучнага інтэлекту.
Канчатковае нараджэнне штучнага інтэлекту адбылося толькі пасля стварэння ЭВМ у 40-я гады 20 стагоддзя. Тэрмін “штучны інтэлект” упершыню быў прапанаваны ў 1956 годзе на семінары з аналагічнай назвай (ЗША).
Гістарычна склаліся тры аснозныя падыходы ў мадэляванні штучнага інтэлекту.
1. Аб’ект даследавання першага – структура і механізмы работы мозга чалавека, а канчатковая мэта – раскрыццё тайн мысленчай дзейнасці.
2. Другі падыход у якасці аб’екта даследавання разглядае штучны інтэлект. Адбываецца мадэляванне інтэлектуальнай дзейнасці з дапамогай вылічальнай машыны. Мэтай работ у гэтым накірунку з’яўляецца стварэнне алгарытмічнага і праграмнага забеспячэння вылічальных машын, якое дазваляе вырашаць інтэлектуальныя задачы не горш за чалавека.
3. Трэці падыход арыентаваны на стварэнне змешаных чалавека-машынных, або, як кажуць, інтэрактыўных інтэлектуальных сістэм, на сімбіёз магчымасцей натуральнага і штучнага інтэлекту. Важнейшай праблемай гэтых даследаванняў з’яўляецца арганізацыя дыялогу паміж чалавекам і машынай.
Асноўныя накірункі штучнага інтэлекту.
Сёння ў даследаваннях па штучнаму інтэлекту вылучылася шэсць асноўных накірункаў:
1. Прадстаўленне ведаў У рамках гэтага накірунку вырашаюцца задачы, звязаныя з фармалізацыяй і прадстаўленнем ведаў у памяці сістэмы штучнага інтэлекту. Для гэтага выпрацоўваюцца спецыяльныя мадэлі прадстаўлення ведаў і мовы апісання ведаў, укараняюцца розныя тыпы ведаў. Праблема прадстаўлення ведаў з’яўляецца адной з асноўных праблем для сістэмы штучнага інтэлекту, бо функцыянаванне такой сістэмы абапіраецца на веды аб праблемнай сферы, якія захоўваюцца ў яе памяці.
2. Маніпуляцыя ведамі. Каб ведамі можна было карыстацца пры вырашэнні задачы, неаходна навучыць сістэму штучнага інтэлекту аперыраваць імі. Маніпуляцыя ведамі цесна звязана з прадстаўленнем ведаў .
3. Зносіны. Праблема разумення і сінтэзу звязных тэкстаў на натуральнай мове, разуменне і сінтэз маўлення, тэорыя мадэлей камунікацыі паміж чалавекам і сістэмай штучнага інтэлекту. На аснове даследавання ў гэтым накірунку фарміруюцца метады пабудовы лінгвістычных працэсаў, пытальна-адказных сістэм, дыялогавых сістэм і іншых сістэм штучнага інтэлекту, мэтай якіх з’яўляецца забеспячэнне камфортных умоў для зносін чалавека з сістэмай штучнага інтэлекту.
4. Успрыманне. Гэты накірунак уключае распрацоўку метадаў прадстаўлення інфармацыі пра зрокавыя вобразы ў базе дадзеных, стварэнне метадаў пераходу ад зрокавых сцэн да іх тэкставага апісання і метадаў адваротнага пераходу, стварэнне сродкаў для стварэння зрокавых сцэн на аснове ўнутраных уяўленняў у сістэмах штучнага інтэлекту.
5. Навучанне. Для развіцця здольнасці сістэм да навучання, г.зн. да вырашэння задач, з якімі яны раней не сустракаліся, распрацоўваюцца метады фарміравання ўмоў задач па апісанні праблемнай сітуацыі або па назіранні за ёй, метады пераходу ад вядомага рашэння прыватных задач (прыкладаў) да вырашэння агульнай задачы, стварэнне прыёмаў дэкампазіцыі зыходнай задачы на больш дробныя і ўжо вядомыя для сістэм. У гэтым кірунку зроблена яшчэ вельмі мала.
6. Паводзіны. Паколькі сістэмы павінны дзейнічаць у некаторым навакольным асяроддзі, то неабходна распрацоўваць некаторыя працэдуры паводзін, якія дазволілі б ім адэкватна ўзаемадзейнічаць з навакольным асяроддзем, іншымі сістэмамі і людзьмі. Гэта кірунак распрацаваны вельмі слаба.
Прама ці ўскосна праблемы штучнага інтэлекту закранаюць наступныя вобласці навуковай і практычнай дзейнасці:
• сістэмы, заснаваных на ведах ( экспертныя сістэмы)
• натуральна-моўныя і інтэлектуальныя інтэрфейсы і машынны пераклад ;
• аналіз дадзеных (інтэлектуальны аналіз дадзеных) і пошук заканамернасцяў у сховішчах дадзеных ;
• сістэмы падтрымкі прыняцця рашэнняў;
• сістэмы прагназавання
• распазнанне прамовы і вобразаў ;
• нейраінфарматыка і нейронавыя сеткі ;
• генетычныя алгарытмы ;
• многаагентныя сістэмы;
• невыразная логіка і мяккія вылічэнні .