Вопросы на экзамен по дисциплине «Системы искусственного интеллекта»

1. Определение интеллектуальной системы (ис). Основные направления развития ис.

Термин «интеллектуальная система» вряд ли можно считать достаточно определенным, ибо в него входят два слова, каждое из которых вызывает трудности для точно­го истолкования. Кроме того, само содержание понятия «интеллектуальная система» постоянно меняется с раз­витием науки об искусственном интеллекте и с развитием наших представлений о том, какую систему мы склонны наделять хотя бы малой долей интеллекта.

Определение 1.1.Система называетсяинтеллектуальной, если в ней реализованы следующие три основные функции:

1. Она способна накапливать знания об окружающем, систему мире, классифицировать и оценить их с точки зрения прагматической полезности и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, осу­ществлять соотнесение новых знаний с ранее хранив­шимися.

2. Она способна на пополнение поступивших знаний с помощью логического вывода, отражающего законо­мерности в окружающем систему мире или в накопленных ею ранее знаниях, получать обобщенные знания на ос­новании более частных знаний и логически планировать свою деятельность.

3. Она способна общаться с человеком на языке, мак­симально приближенном к естественному человеческому языку и получать информацию от каналов аналогичных тем, которые использует человек при восприятии окру­жающего его мира (прежде всего зрительный и акустичес­кий каналы), уметь формировать «для себя» или по просьбе человека объяснение собственной деятельности (т. е. от­вечать на вопросы типа: «Как я это сделал?»), оказывать человеку помощь за счет тех знаний,, которые хранятся в памяти, и тех логических средств рассуждений, кото­рые присущи системе.

Введенные функции кратко можно назвать» функция представления и обработки знаний, функция рассужде­ний и функция общения. Это совершенно не означает того, что в любой интеллектуальной системе должны быть реализова­ны все те возможности, которые были указаны в нашей расшифровке. Возможно, что чего-то не будет. Но возможно, что при реализации этих функций возникнет нечто такое, чего нет в наших пояснениях к содержанию основ­ных функций интеллектуальной системы. Важно лишь то, что в некотором виде, достаточном для того, чтобы не сомневаться в наличии интеллекта у искусственной сис­темы, в ней реализованы все три основные функции.

2. Естественный нейрон. Описание принципа функционирования. Нервная система человека как трехступенчатая схема.

Нервную систему человека можно представить себе как трехступенча­тую систему, показанную на рис. 2.1. Основной ги­потезой при создании модели будет предположение, что относящееся к нашему рассмотрению функциони­рование нервной системы полностью определяется прохождением электрических импульсов по клеткам, которые мы называем нейронами. Для нашего рассмо­трения возможных механизмов нервной деятельности будет вполне достаточно импульсной активности ней­ронов.

Рис. 2.1. Нервная система человека как трехступенчатая система.

В свете принятой нами основной гипотезы мы бу­дем рассматривать нервную систему как обширную сеть нейронов, имеющую сложную структуру и исклю­чительно сложные внутренние соединения. Эта сеть воспринимает информацию от большого числа рецеп­торов: палочек и колбочек глаз, тактильных рецепто­ров кожи, температурных рецепторов и т. д., которые преобразуют возбуждения, поступающие из внешней среды или возникающие внутри тела человека, во мно­жество электрических импульсов, посредством кото­рых информация передается в сеть. Эти импульсы взаимодействуют с чрезвычайно сложными «карти­нами» импульсов, которые циркулировали до этого в нейронах (установлено, что в нервной сети челове­ческого мозга содержится порядка 10¹⁰нейронов!), в результате чего на выходе сети появляются импульсы, управляющие эффекторами, например мускулами или железами. В этом и выражается реакция нашего орга­низма на раздражение. Таким образом, нервную си­стему человека можно условно разделить на три ос­новные подсистемы: рецепторы, нервная сеть и эффекторы.

Мы не собираемся создавать модели рецепто­ров или эффекторов; нас интересует модель нервной сети. Для этого необходимо предварительно создать модель нейрона. Нейроны нашей нервной системы весьма разнообразны по форме, но мы ограничимся рассмотрением нейронов, имеющих вид, показанный на рис. 2.2.

Нейрон, как и все клетки, имеет ядро, содержа­щееся в сомеилителеклетки.

Рис. 2.2. Схематическое изображение нейрона.

Дендриты можно представлять себе в виде чрезвычайно разветвленного куста, каждое волокно которого тоньше аксона, а самаксонпредставляет собой длинный и тонкий цилиндр, передающий импульсы от сомы к другим клеткам. Дендрит проводит нервный импульс с периферии к телу клетки. Аксон переходит в густое древовидное разветвление, ветви которого заканчиваются маленькимипластин­ками(бляшками), которые почти касаются дендритов нейрона. Такой участок близкого контакта называетсясинапсом.. Синапсы—образования, в которых происходит контакт нервных клеток друг с другом. По синапсу возбуждение пере­дается только в одном направлении (как правило, лишь с окон­чаний аксона одного нейрона на дендриты другого). Достигающие синапса импульсы вызы­вают переменный электрический сигнал в дендритах, примыкающих к данному синапсу. Передача сигналов осуществляется иногда электрическими им­пульсами, иногда путем химической диффузии. Ней­рон выдает импульс (поступающий на аксон) лишь в том случае, когда на концевые бляшки, находящиеся у его дендритов, поступает достаточное число им­пульсов в очень малый промежуток времени, назы­ваемыйпериодом латентного накопления.В действи­тельности эти импульсы могут либо способствовать, либо препятствовать возбуждению нейрона и соответ­ственно называютсявозбуждающимиилитормозящими.Условие выдачи импульса нейроном заключается в том, чтобы возбуждение превосходило торможе­ние на некоторую критическую величину, называемуюпорогом нейрона.Если каждому возбуждающему синапсу приписать подходящий положительный вес, а каждому тормозящему синапсу — подходящий отри­цательный вес, то можно сказать, чтонейрон возбуждается тогда и только тогда, когда сумма весов синапсов, на которые поступают, импульсы, в период латентного накопления превышает порог нейрона.(Утверждение 2.1)

Предположение о таком простом линейном сум­мировании опять-таки является очень сильным упро­щением. Далее, порог представляет собой параметр, меняющийся во времени; однако это изменение редко рассматривается при моделировании формального нейрона и не учитывается в моделях, которые будут рассматриваться ниже. Читателю, готовому впасть в отчаяние при виде все возрастающего разрыва с дей­ствительностью, можно рекомендовать для поднятия духа перечитать предисловие.

Между периодом латентного накопления и прохож­дением соответствующего импульса по аксону и кон­цевым бляшкам существует небольшое время задерж­ки, так что поступление импульсов на дендриты ней­рона повлечет появление импульса на его аксоне лишь через некоторое время.

После того как по аксону прошел импульс, насту­пает период рефрактерности,в течение которого аксон не способен передавать импульсы. Следовательно, за период времени, равный одному периоду рефрактер­ности, по аксону может быть передан не более чем один импульс. Выбрав в качестве единицы измерения времени период рефрактерности нейрона, можно опи­сать поведение нейрона, указав для каждого интер­вала времени, когда нейрон возбужден, а когда не возбужден.

Таким образом, мы ввели упрощающее предполо­жение (еще более удаляющее нас от действитель­ности), что наш нейрон может возбуждаться только в моменты времени t=1, 2, 3, 4, ... при наличии под­ходящих условий. Наконец, введем еще одноупро­щающеепредположение: будем использовать единуюдискретную шкалу временидля всех нейронов сети, т. е. будем считать, что любое возбуждение нашей сети полностью определяется картиной возбуждения отдельных нейронов в дискретные моменты времениt=1, 2, 3, ... В связи с этим мы полагаем, что выдача импульса на аксон в данный момент времени полно­стью определяется возбуждением синапсических входов этого нейрона в предыдущий момент времени.