1. Информатизация общества

Использование языка жестов, появление речи; хранение информации -наскальные рисунки. Десятки тыс. лет до н.э.

Появление письменности. Античность

Появление книгопечатания Середина XV в.

Появление ТКС: проводных - телеграф и телефон (конец XIX в.); ЭМИ: радио, телевидение (ХХ в.).

Создание ЭВМ. Развитие ЭВТ. ВС.(ХХв.)

Появление ПК. Выч. сети, ТКВС, Развитие ПО, ИИС. (ХХ в.)

Удвоение объема накапливаемых знаний

XVIII в. за 50 лет

1950 г. 10 лет

1970 г. 5 лет

наст/время 2 года

По оценкам компании Arthur Andersen

наст/время 5 лет

2020 Год каждые 72 дня

Перераспределение трудовых ресурсов (на примере США) Доля занятых в информационной сфере

1880 год 5%

1900 год 10%

1946 год 30%

1980 год 45%

1990 год 51%

наст. время более 60%

2. История исследований ИИ

Джон Маккарти, профессор Стэнфордского университета (1956 год)

На семинаре, посвященном разработке методов решения логических, а не вычислительных задач, введен термин "ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ" (AI -artificial intelligence)

Институт Карнеги (США) (9 августа 1956г.)	Первая программа ИИ "Логик-Теоретик" на доказательство теорем. Авторы Аллен Ньюэл и Герберт Саймон считали, что мышление есть механизм для обработки информации.
1957 год	Создана программа для игры в шахматы NSS (Newell, Shaw, Simon)
1960 год	Появилась программа, названная "Общий решатель задач" (GPS)

1965 год Джон Робинсон	Разработан метод резолюций, позволяющий сократить количество переборов в пространстве поиска
1965 год Отечественный математик Ю.С. Маслов	Предложен так называемый обратный вывод, сокращающий количество переборов в пространстве поиска.
1973 год Француз Альбер Кольмероэ	На основе метода резолюции создан язык логического программирования - Пролог
1970 годы	Спад интереса к исследованиям в области ИИ. В докладе математика Д. Лайтхилла были признаны определенные достижения в области ИИ, но уровень их определялся как разочаровывающий, а общая практическая ценность - отрицательной.
Середина 1970 гг. США	Стали отказываться от общего алгоритма мышления. Развитие подходов к моделированию конкретных знаний специалистов-экспертов. Появление первых ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.
Конец 1970 гг. Япония	Объявлено о проекте создания машин V поколения
Середина 1980 гг.	Расширение областей коммерческого использования ИИ
1993 год Япония	Объявлено о 10-летнем проекте по созданию адаптивной, самоэволюционирующей машины.

3. Направления исследований в области ии

Искусственный интеллект — это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

• Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях

Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). Включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.

• Игры и творчество

Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи — шахматы, шашки, Го. В основе лежит один из ранних подходов — лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.

Разработка ЕЯ интерфейсов и машинный перевод

В 50-х гг. одной из популярных тем исследований ИИ являлась область машинного перевода.

Первая программа в этой области — переводчик с английского языка на русский.

Первая идея — пословный перевод, оказалась неплодотворной.

В наст. время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез ЕЯ сообщений, которая состоит из нескольких блоков.

Для анализа это:

• морфологический анализ - анализ слов в тексте;

• синтаксический анализ - анализ предложений, грамматики и связей между словами;

• семантический анатиз - анализ смысла каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний;

• прагматический анализ — анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний. Синтез включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.

Распознавание образов

Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его ис­токов. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.

Новые архитектуры компьютеров

Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Создаются Пролог- и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.

Интеллектуальные роботы

Создание человекоподобных механизмов для решения различных задач, привлекало человека с древних времен. В истории развития роботов выделяют четыре глобальных этапа:

-         донаучный,

-         андроидный,

-         период «кибернетических игрушек»,

-      современный, связанный с практическими разработками в области искусственного интеллекта.

Созданные в разные времена механизмы могли копировать некоторые механические действия человека или другой биологической системы, но ни одно из них не умело произносить членораздельных звуков и совершать осознанные действия.

Загадка шагающих механизмов окончательно не разрешена и в наше время. Она по-прежнему привлекает к себе внимание специалистов самого разного профиля.

Специальное программное обеспечение

В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач не­вычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации — LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ и др. Помимо этого создаются пакеты прикладных про­грамм, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или про­граммные инструментарии искусственного интеллекта, например КЕЕ, ARTS. Достаточно популярно создание так называемых пустых экспертных систем, или "оболочек", — EXSYS, Ml и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.

Обучение и самообучение

• Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы распознавания образов.

Эволюционное моделирование

Согласованность и эффективность работы элементов биологических организмов наводит на мысль – можно ли использовать принципы биологической эволюции для оптимизации практически важных для человека систем?

Эволюционное моделирование

• В общем виде эволюционный алгоритм – это оптимизационный метод, базирующийся на эволюции популяции “особей”.

• Каждая особь характеризуется приспособленностью – многомерной функцией ее генов.

• Задача оптимизации состоит в максимизации функции приспособленности.

• В процессе эволюции в результате отбора, рекомбинаций и мутаций геномов особей происходит поиск особей с высокими приспособленностями.

Основные эволюционные алгоритмы:

• -       генетический алгоритм, предназначенный для оптимизации функций дискретных переменных и акцентирующий внимание на рекомбинациях геномов;

• -       эволюционное программирование, ориентированное на оптимизацию непрерывных функций без использования рекомбинаций;

• -       эволюционная стратегия, ориентированная на оптимизацию непрерывных функций с использованием рекомбинаций;

• -       генетическое программирование, использующее эволюционный метод для оптимизации компьютерных программ.

Многоагентные системы

• Основоположник теории агентов Алан Кэй (Alan Kay), определил агента как программу, которая получив задание, способна поставить себя наместо пользователя. При попадании в тупиковую ситуацию, программа агент может задать пользователю вопрос для продолжения работы.

• Теория агентов сформировалась на основе документов, полученных в рамках работ по распределенному решению задач и распределенному ИИ.

• С начала 1990 годов работы в этой области выделились в самостоятельную область исследований и приложений, претендующую на одно из ведущих мест в сфере интеллектуальных информационных технологий.

Системы управления знаниями

Управление знаниями можно рассматривать и как новое направление в менеджменте, и как направление в информатике для поддержки процессов создания, распространения, обработки и использования знаний внутри предприятия.

Реализуется управление знаниями как совокупность процессов внутри корпорации для:

-   систематического приобретения,

-  синтеза,

-  обмена,

-  использования знаний.

Системы управления знаниями

Управление знаниями – это деятельность, направленная на сохранение опыта корпорации и правильное применение накопленных знаний. Знания приобретают разные формы и поэтому ими становится сложнее управлять.

№4. Определения и высказывания об интеллекте

- Тест Тьюринга: если поведение машины, отвечающей на вопросы, невозможно отличить от поведения человека, отвечающего на аналогичные вопросы, то она обладает интеллектом.

- Нильсон: "..цель работ по ИИ состоит в создании машин, выполняющих такие действия, для которых обычно требуется интеллект человека".

- Маккарти и Хэйес. "Существо разумно, если оно имеет адекватную модель окружающего мира (включающую интеллектуальный мир математики, понимание своих собственных целей и другие мыслительные процессы), если оно достаточно "умно", чтобы уметь дать ответ на широкий круг вопросов, используя для этого модель мира, и если оно может в случае надобности получать дополнительную информацию из внешнего мира и может выполнять во внешнем мире задачи, диктуемые его целями и не противоречащие его физическим возможностям".

- Мичи: определяет систему ИИ, используя вопросы:

1. Использует ли система модель мира?

2. Использует ли система модель мира для формирования планов действия, выполняемого в этом мире?

3. Включают ли планы направленный анализ альтернативных возможностей?

4. Может ли система переформулировать план, если его выполнение ведет к непредсказанным состояниям мира?

5. "Может ли система использовать прошлый опыт для индуктивного расширения и корректировки модели мира?

При положительных ответах система является системой ИИ.

- А.В. Тимофеев:

"Интеллект - способность кибернетической системы решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

Под знаниями понимается не только информация от органов восприятия, но и модель окружающей среды.

В этой модели объекты реального мира, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и могут мысленно (абстрактно) "целенаправленно преобразовываться".

№5 Понятия данных, информации, знаний. Эволюция ИС

Три аспекта информационного процесса:

- Синтаксический

- Семантический

- Прагматический

Синтаксический аспект - отображение объективной реальности в какой-либо среде и на каком-либо языке, которое представляет собой данные.

Семантический аспект – понимание, осмысливание и интерпретация данных на основе знаний субъекта, которые отражают зависимости, закономерности взаимодействия объектов.

Прагматический аспект – оценка полезности полученного нового знания (приращения знания) субъекта в соответствии с целевой установкой для принятия решения, то есть получение информации в узком смысле.

Информация включает:

- в широком смысле - все три аспекта отражения информационного процесса;

- в узком смысле - прагматический аспект.

Знание имеет двоякую природу:

- фактуальную

- операционную.

Фактуальное знание - известные сведения об объектах отражаемой реальности и накапливается в обычных базах данных

Операционное знание - зависимости и отношения между объектами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию.

Эволюция искусственных систем:

400г. до н.э.

Греческий философ Акрит

Сконструировал летающих орла и голубя, а также ползающую улитку, которых с большим трудом можно было отличить от настоящих.

Времена фараона Птолемея II Филадельфа (III в. до н.э.)

По свидетельству анонимного древнеегипетского папируса, был создан первый механический человек.

Гомеровская «Илиада» содержит такие весьма информативные строки:

Навстречу ему золотые служанки вмиг подбежали,

Подобные девам живым, у которых

Разум в груди заключен, и голос, и сила,

Которых самым различным трудам обучили бессмертные боги.

Аристотель

Упоминает о статуе Венеры, передвигаю­щейся благодаря какому-то секретному устройству, помещенному внутри нее и приводимому в действие с помощью ртути

Аристотель, Платон, Сократ

Изучение природы знаний и природы размышлений

Раймонд Луллий (XIII век)

Механическая машина для решения различных задач, на основе разработанной им всеобщей классификации понятий

Император Священной Римской империи Карл V (1519-1556гг.)

Обожал всякого рода механические игрушки. Отрекшись от престола, значительную часть своего досуга он проводил, созерцая, как миниатюрные конные и пешие рыцари маршировали и сражались между собой.

Швейцарские часовщики Пьер-Жак Дро и его сын Анри XVIII в.

Изготовлены андроиды.

Механический писарь с напускным важным видом макал гусиное перо в чернильницу и каллиграфическим почерком выводил длинную приветственную фразу, двигая при этом головой и любовно оглядывая написанное. Закончив работу, он посыпал, как было тогда принято, бумажку песком и встряхивал ее.

Механические рисовальщик и музыкантша, пользовавшиеся, огромным успехом на парижской выставке 1774 года.

Иван Кулибин

Замысловатые часы с движущимися фигурками людей и животных

Конец XIX в., США, Дж. Мор

Двухметровый железный андроид. Приводился в движение скрытой внутри паровой машиной. Мог переставлять ноги, двигаться по кругу со скоростью 7—8 км/ч, пугая окружающих горячими клубами пара изо рта