Министерство транспорта Российской Федерации
Федеральное агентство железнодорожного транспорта
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Дальневосточный государственный
университет путей сообщения»
Кафедра «Информационные технологии и системы»
В.В. Анисимов, Р.А. Ешенко
Интеллектуальные информационные системы
Рекомендовано
Методическим советом по качеству
образовательной деятельности ДВГУПС
в качестве учебного пособия
Хабаровск
Издательство ДВГУПС
2017
УДК 004.89(075.8)
ББК З 973.1я73+З813я73
А 674
Рецензенты:
Кафедра информационных систем и технологий ХГУЭП
(заведующий кафедрой кандидат технических наук, доцент
О.И. Чуйко)
Заместитель генерального директора ООО «Мега Трейд»
Н.А. Авдеенко
Анисимов, В.В.
А 674 |
Интеллектуальные информационные системы : учеб. пособие / В.В. Анисимов, Р.А. Ешенко. – Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2017. – 86 с. : ил. |
Учебное пособие соответствует рабочим программам дисциплин «Интеллектуальные информационные системы» и «Интеллектуальные системы и технологии».
Содержит минимально необходимый теоретический материал, методику, примеры и задания для выполнения лабораторных работ, посвященных компьютерной реализации интеллектуальных функций. Может быть использовано при выполнении курсовых проектов.
Предназначено для студентов 3-го, 4-го курсов очной формы обучения бакалавров, специалистов и магистров, обучающихся по направлениям подготовки: 09.03.02 и 09.04.02 «Информационные системы и технологии», 10.03.01 и 10.04.01 «Информационная безопасность», и специальности 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем».
УДК 004.89(075.8)
ББК З 973.1я73+З813я73
©
ДВГУПС, 2017
Введение
Понятие «интеллект» имеет многочисленные определения и трактовки. В общем смысле интеллект – способность мыслить. В теории познания интеллект – способность к рациональному (объективному) познанию, реализуемому посредством приобретения, запоминания, целенаправленного преобразования и применения знаний. Эти качества широко используются человеком как в бытовых ситуациях, так в общественной и производственной деятельности. Они противопоставляются нерациональным (субъективным) свойствам психики – эмоциям, любви, воли и т. п.
Следует иметь в виду, что существуют и другие, чисто поведенческие трактовки интеллекта. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известный тест Алана Тьюринга. Одна из интерпретаций теста заключается в следующем. В разных комнатах находятся люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией. Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, кто из участников – машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.
Несмотря на то, что понятие «интеллект» отождествляется с человеком, очевидно его наличие и у других живых организмов. Более того, еще в древние времена предпринимались неоднократные попытки создания механических агрегатов и искусственных биологических существ (гомункулов), наделенных интеллектуальными функциями человека. С появлением ЭВМ идея их реализации посредством программных средств или программно-аппаратных комплексов вспыхнула с новой силой. В 1956 г. на семинаре в Дартмутском колледже (США) Джоном Маккарти был предложен термин «искусственный интеллект». Как и интеллект, это понятие имеет многочисленные интерпретации, так как может рассматриваться в различных контекстах. Оно может рассматриваться как наука, свойство (способность) вычислительной машины к разумному поведению, набор технологий, программно-аппаратная реализация и т. п.
Одно из определений искусственного интеллекта – область компьютерной науки (раздел информатики), занимающаяся автоматизацией разумного поведения [1]. Разумное поведение ярче всего проявляется при решении так называемых интеллектуальных задач – задач, связанных с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. К их числу относятся:
творческие задачи – сочинение музыки, написание литературных произведений, создание картин, перевод текстов и т.д.;
логические задачи – задачи, требующие установления истинности некоторого утверждения или решения проблемной ситуации посредством логических умозаключений (логического вывода);
некоторые виды оптимизационных задач, не имеющих на текущий момент эффективных (за полиномиальное время) алгоритмов их решения. Оптимизационная задача – задача нахождения экстремума (минимума или максимума) целевой функции;
распознавание образов;
игры;
другие задачи.
Основные исследования в области искусственного интеллекта проводятся по автоматизации следующих интеллектуальных функций [2]: представление и манипулирование знаниями, восприятие, общение, обучение и поведение.
От способа представления знаний (модели) зависит возможность качественной реализации остальных интеллектуальных функций. В первых шести лабораторных работах основное внимание уделяется представлению знаний – рассматриваются логическая (на примере логики предикатов первого порядка) и онтологическая (на примере Web Ontology Language – языка описания онтологий для всемирной паутины) модели применительно к решению логических задач. В остальных работах акцент делается на манипулировании знаниями при решении оптимизационных задач и распознавании образов. В лабораторных работах по генетическим алгоритмам и искусственным нейронным сетям существенная роль отводится автоматизации функции обучения.