1956 Г. Дартлизская школа по ии. Развитие ии
60-е г.г. Логическая парадигма
Моделирование левополушарного механизма мышления.
Формальные системы. Исчисление предикатов первого порядка.
GSP(General Problem Solver) - Newell, Show, Simon H.
Был предложен метод уменьшения (устранения) различий.
Prolog, Lisp, Fuzzy Prolog
70-е г.г. Системы, основанные на знаниях (СОЗ)
Решение(ИС) = Знания + Вывод на знаниях + Объяснение (Обоснование)
Эти системы были ориентированы на плохо(слабо) формализованные задачи
Специфика слабо формализованных задач:
Качественная форма представления задачи.
Нет явно выраженной, четкого определенной целевой функции.
Не существует априорного алгоритма решения задачи (алгоритм строится в процессе решения задачи) или он существует, но не реализован из-за вычислительной сложности.
Наличие различного типа НЕ-факторов: неполнота, нечеткость, неточность исходной информации и знаний.
Динамичность данных и знаний (информация вводится в процессе решения).
Комбинаторность задачи.
Отказались от универсальных решателей, стали строить ЭС или системы, основанные на знаниях экспертов и способные решить проблему на их уровне.
Статические эс
Этап формирования БЗ отделен от этапа поиска решения
Модели представления знаний (мпз).
Логические модели
Переход от классической логики к нетрадиционной (индукция, абдукция, псевдофизические логики, темпоральные логики, аргументации).
Продукционная МПЗ
<УП>, kпос <Результат>, k.
<УП> - условная часть
kпос – коэффициент посылки (уверенности)
Kрез = f(kпос, k)
Язык OPS.
МПЗ на основе семантических сетей и фреймов
Структурированное описание предметной области.
ISA, Part of – точные операторы. А если не точные?
OPS5 – язык; базовая форма представления знаний – продукия
Объектно-ориентированные МПЗ
CLIPS (COOL) – 1985г.
Преимущества эс.
Расширение круга решаемых задач.
Расширение области решаемых задач на слабо-структурируемые и плохо-формализованные задачи.
Устранение недостатков традиционного программирования.
Когда заказчик отделен от программиста.
Широкая доступность ЭС.
Эксперт, как правило, уникален, а ЭС доступна (например, удаленно).
Снижение стоимости экспертизы.
Робастность.
Качество результата плавно снижается со снижением точности исходных данных.
Оперативный (быстрый) отклик системы.
Организация интеллектуального доступа к имеющейся информации.
R1(XCON) – 10-100тыс. долларов.
Следующая система (для тестирования гигантских дисководов) – DEFT.
80-е годы
Интеллектуализация компьютеров (ЭВМ)
1985г – проект ЭВМ 5 поколения (Япония)
1990г – 3т Справочник по ИИ (1т – Модели представления знаний и метода (Д.А. Поспелов), 2т - Экспертные системы и системы общения (Попов Э.В.), 3т - Программные и аппаратные средства (Захаров В.Н., Хорошевский В.А.))
90-е годы
Интегрированные, гибридные ИС (ЭС) Динамические ЭС, ЭС реального времени.
Статические ЭС – в данных ЭС чётко отделены этапы формирования базы знаний и создания алгоритма, и этап консультации. (среда разработки – development environment)
Например, к ним относятся: Exsys, 1st class, Guru, Kappa.
Динамические ЭС – в них и база знаний, и стратегия поиска могут изменяться в процессе решения задачи. (complete environment).