Экспертные системы Введение.

Экспертные системы – основной представитель интеллектуальных систем.

Интеллект-это мыслительная способность или умственное начало у человека.

-способность учиться, приобретать, адаптировать, модифицировать и пополнять знания в целях решения задач. (де Силва)

Artificial Intelligence (AI)

J.McCarthy – lisp

1956 – искусственный интеллект

AI - область компьютерной науки, занимающаяся автоматизацией разумного поведения (Люгер)

- информатика (наука об обработке информации с помощью компьютера), то искусственный интеллект можно рассматривать как область информатики, связанная с разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые традиционно связаны с человеческим разумом (понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и тп).

Творческие задачи

-оперирование символьными конструкциями

-недетерминизм в процессе поиска решения

Примеры

-доказательства теорем в символьном виде в определенных формальных системах (Исчисления Предиката Первого Порядка)

GPS

Метод уменьшения различий

Prolog

-игровые задачи (15, шахматы, шашки)

Шахматные

1988 ibm deep toguth

1997 deep blue vlsi 32кластера *8 aix

2 базы знаний (все партии гроссмейстера, прецедент аналогий)

10-12 ходов вперед

2003 IBM deep fritz

-Понимание естественного языка

Elize - ЭС, разговорная.

Основные характеристики (свойства) человеческого разума.

1. Способность выделять существенное из имеющихся данных и знаний.

Data Mining

С клад

Д анные

И нформация

З нания

Метод решения задач

2. Способность к целеполагающим и планирующим действиям.

ЗПР = T(G,A,R)

Ц ель План Действия

3. С

   Концепт

   пособность к отбору релевантных знаний.

• П онятие

• С

  Имя

  Денотат

  уждение

• Умозаключение

<Условие><Заключение>, Результат

<У><З>,К

4. Способность извлекать следствия из имеющихся знаний. (Способность к рассуждению)

• Достоверные (дедукция)

• Правдоподобные (индукция, абдукция, аналогии)

5. Способность к аргументированному принятию решений

6. Способность к рефлексии (оценки своих знаний и действий)

7. Наличие познавательного любопытства

8. Способность и потребность находить объяснения

9. Способность к синтезу познавательных процедур

Индукция+Аналогия+Абдукция

КАТ = <R_дост , R_правд>

10. Способность к обучению и использованию памяти

11. Способность к рационализации идей

12. Способность к созданию целостной картины мира

13. Способность к адаптации при изменении внешней среды.

«Горячие точки» искусственного интеллекта.

1. Переход от достоверного к правдоподобному (от вывода к аргументации)

2. Порождение объяснений

Д едукция Индукция+Аналогии+Абдукция+Аргументация.

3. Проблема обоснования.

Решения = Данные+Алгоритмы – СОД (система, основанная на данных)

Решения = Знания + Решение (Вывод)+Объяснение – СОД (система, основанная на знаниях)

Пример:

У меня нет братьев и сестер, но отец этого человека – сын моего отца.

Отец(х) = отец чел. Х

Сын(у,х) = сын у есть х

Сын (отец (с), отец (п))

Д ля всех Х (отец (с),х) х=с)

Отец (п)=с

4. Поиск релевантных знаний

5. Понимание текста

• Синтаксис

• Семантика

• Прагматика

Система ТЕКСТ+Рисунок (образ)

6. Синтез текста

ТЕКРИС

Семиотика

Знак – Семантика

- Синтактика

- Прогматика

7. Когнитивная графика

- Онтологичная

- Прагматичная

8. Мультипликативные системы.

Агент

1. Реактивный, если <УП>, то <результат>

2. Когнитивный

3. Интеллектуальный

А) Способность ставить цели

Б) Корректировать цели

В) Установление коммуникации

9. Семантические сети

10. Метазнания

11. Эволюционная модель «Мягкие вычисления»

• Нечеткая логика

• Нейронные сети

• Генетические алгоритмы