- •Лекція №1 Вступ до дисципліни
- •1. Природний і штучний інтелект
- •1.1. Інтуїтивне розуміння поняття "інтелект"
- •1.2. Приклади інтелектуальних задач
- •1.3. Аналіз основних визначень поняття "інтелект"
- •1.4. Тест Тьюринга і фатичний діалог
- •2 Інтелект як високоорганізована кібернетична система
- •2.1. Алгоритмічний і декларативний підходи до керування
- •2.2. Поповнення первинних інструкцій
- •2.3. Формалізація понять алгоритмічносгі та декларативності
- •2.4. Квазіалгоритми та джерела квазіалгоритмічіності
- •2.5. Інтелектуальні системи із загальнокібернетичиих позицій
- •2.6. Типова схема функціонування інтелектуальної системи
- •2.7. Класифікація основних напрямів досліджень
- •2.8. Соціальні наслідки інтелектуалізації комп'ютерних технологій
2.6. Типова схема функціонування інтелектуальної системи
Зрозуміло, що функціонування інтелектуальної системи можна описати як постійне прийняття рішень на основі аналізу поточних ситуацій для досягнення певної мети. Тому природно виокремити стани, які утворюють типову схему функціонування інтелектуальної системи:
1. Безпосередньо сприймає зовнішню ситуацію; результатом є формування первинного опису ситуації.
2. Зіставляє первинний опис зі знаннями системи і поповнює цей опис; результатом є формування вторинного опису ситуації в термінах знань системи. Цей процес можна розглядати як процес розуміння ситуації або як процес перекладу первинного опису на внутрішню мову системи. При цьому можуть змінюватися внутрішній стан системи та її знання.
Вторинний опис може бути не єдиним, і система має змогу вибирати між різними вторинними описами. Крім того, система в процесі роботи може переходити від одного вторинного опису до іншого. Якщо ми можемо формально задати форми внутрішнього представлення описів ситуацій та операції над ними, то сподіватимемося на певний автоматизований аналіз цих описів.
3. Планує цілеспрямовані дії та приймає рішення, тобто аналізує можливі дії та їх наслідки і вибирає ті дії, що найкраще узгоджуються з метою системи. Таке рішення зазвичай формулюється певною внутрішньою мовою (свідомо або підсвідоме).
4. Зворотно інтерпретує прийняте рішення, тобто формує робочий алгоритм для реагування системи.
5. Реалізація реакції системи; наслідками є зміни зовнішньої ситуації і внутрішнього стану системи і т. д.
Проте особливо зауважимо: не слід вважати, що зазначені етапи є повністю відокремленими у тому розумінні, що наступний етап починається тільки після того, як повністю закінчиться попередній. Навпаки, для функціонування інтелектуальної системи характерним є взаємне проникнення цих етапів. Наприклад, ті чи інші рішення можуть прийматися вже на етапі безпосереднього сприйняття ситуації. Насамперед це рішення про те, на які зовнішні подразники слід звертати увагу, а на які не обов'язково. Зовнішніх подразників так багато, що їх сприйняття повинно бути вибірковим.
2.7. Класифікація основних напрямів досліджень
Однією з найтрадиційніших класифікацій напрямів досліджень у галузі штучного інтелекту є класифікація Е. Ханта.
Перший напрям – біологічний. В його основі лежать спроби вирішення інтелектуальних задач шляхом безпосереднього моделювання психофізіологічних особливостей мозку людини засобами електронно-обчислювальних машин. З часом стало зрозумілим, що розв'язати цю проблему в повному обсязі неможливо і недоцільно. Подібне моделювання особливостей людського розуму призведе до копіювання не тільки позитивних, але й негативних якостей. Стало очевидно, що таке моделювання, хоча й має певне значення для створення штучного інтелекту, більше підходить для вивчення інтелекту природного. Таке вивчення оформилося у вигляді самостійної науки, яка дістала назву когнітивної психології.
Інший напрям дослідження проблем штучного інтелекту прагматичний. У ньому майже не розглядається психофізіологічна діяльність людського мозку, а розвиваються підходи до вирішення інтелектуальних задач незалежно від того, як співвідносяться ці підходи з тими процесами, що відбуваються в мозку людини.
Інша класифікація систем штучного інтелекту визначається моделями і методами, що використовуються для вирішення практичних задач. Йдеться про символьний та конекціоністський підходи, що детально розглядатимуться в ході вивчення даного курсу. Зараз же можна відмітити, що символьний підхід орієнтований на моделювання процесів свідомого логічного мислення, а конекціоністський — підсвідомих рефлекторних процесів. Ці підходи можуть застосовуватися як роздільно, так і в комбінації, проте найліпших успіхів можна досягти, лише комбінуючи їх. Зрозуміло, що без використання рефлекторних методів жодна серйозна інтелектуальна проблема не може бути вирішена через прокляття розмірності. З іншого боку, рефлекторні рішення далеко не завжди правильні та оптимальні, і тому людина не може обійтись без логічного мислення, як не можуть без нього обійтись і системи штучного інтелекту. Характерною особливістю сучасних досліджень є зближення та взаємопроникнення символьного та конекціоністського підходів.
І, нарешті, дослідження в галузі штучного інтелекту можна класифікувати за типами задач. Серед практичних інтелектуальних задач, у розв'язку яких можна відмітити реальні здобутки – розпізнавання образів, автоматизація логічних побудов, створення діалогових систем типу "людина-машина" та систем автоматизованого перекладу текстів, робототехніка.
Слід зазначити, що жодна з існуючих систем штучного інтелекту, які працюють у перелічених галузях, не може реалізовувати згадані вище функції інтелектуальної системи в достатньому обсязі. Тому про них краще говорити як про інтелектуалізовані системи, які мають певні риси, що наближають їх до дійсно інтелектуальних систем.