- •Суми 2009
- •Напрямки робіт у галузі ші
- •Когнітивні процеси
- •Загальна структура смислового простору
- •Поняття знань.
- •Схеми проблем
- •Евристичні моделі подання знань.
- •1. Продукційне подання знань
- •2. Мережна модель (мм)
- •3. Подання знань у вигляді фреймів
- •Логічні моделі(лм) подання знань
- •1. Логіка висловлювань
- •Нечітка модель (нм) подання знань
- •Штучні нейронні мережі (шнм)
- •Біологічний нейрон
- •Штучний нейрон
- •Штучна нейромережа
- •Стратегії та методи виведення знань
- •І. Виведення за аналогією (вза)
- •Іі. Індуктивне умовиведення (ів)
- •Ііі. Виведення на основі категоріальних знань (вкз)
- •1. Концептуальні умовиводи (ку)
- •2. Дедуктивне виведення
- •2. 1. Виведення в продукційних системах (пс)
- •2.2. Виведення в умовах невизначеності (вун)
- •2.3. Виведення в семантичних мережах(см)
- •2.4. Виведення в мережах фреймів (мф)
- •2.5. Виведення в логічних системах (лс)
- •2.6. Метод резолюції
- •1. Нечітке виведення (нв)
- •1.1.Формування нечіткого логічного висновку:
- •2. Штучні нейронні мережі (шнм). Нейропарадигми.
- •2. 1. Процес навчання
- •2.2. Алгоритм навчання хебба
- •2.3. Алгоритм навчання кохонена
- •2.4. Алгоритм навчання процедурою зворотного поширення помилки
- •3. Експертні системи. Основні визначення
- •3.Класифікація експертних систем (ес)
- •4. Архітектура ес
- •2. Методи машинного навчання
- •2.1. Індуктивне навчання (ін)
- •2.2. Навчання формування гіпотез на основі зростаючих пірамідальних мереж
- •1. Стан і тенденції розвитку штучного інтелекту
- •2. Успіхи систем штучного інтелекту і їхньої причини
- •3. Експертні системи реального часу - основний напрямок штучного інтелекту
- •4. Основні виробники
- •5. Архітектура експертної системи реального часу
- •6. Розширення прототипу до додатка
- •7. Тестування додатка на наявність помилок
- •8. Тестування логіки додатка й обмежень (за часом і пам'яттю)
- •9. Супровід додатка
- •2. Стисла історія розвитку систем підтримки прийняття рішень
- •2.1. Зародження і розвиток концепції сппр
- •2.2. Теорія розроблення сппр
- •2.3. Розширення рамок сппр
- •2.4. Технологічні просування
- •3. Цілі сппр та чинники,що сприяють їх досягненню
- •4. Посилення конкурентної переваги завдяки сппр
- •1. Еволюція концепції і структури сппр
- •2. Способи взаємодії особи, що приймає рішення, з сппр
- •3. Еволюція сппр
- •4. Характеристика сучасних сппр
- •5. Підсистеми програмного забезпечення сппр
- •1. Галузі застосування сппр
- •2. Приклади застосування сппр
- •3. Сппр Marketing Expert
- •4. Сппр Decision Grid
- •5. Сппр RealPlan
- •6. Сппр tax advisor
- •7. Сппр Advanced Scout
- •8. Система бізнесової інформації(Business Intelligence) FedEx
- •9. Сппр ShopKo
- •1. Архітектура систем підтримки прийняття рішень
- •2. Компоненти користувацького інтерфейсу
- •2.1. Призначення та загальні ознаки користувацького інтерфейсу
- •2.1.1. Важливість та ефективність користувацького інтерфейсу сппр
- •2.1.2. Основні теми та механізмистворення користувацького інтерфейсу
- •2.1.3. Загальні висновки щодо користувацького інтерфейсу
- •2.1.4. Компоненти мови відображень (презентацій)
- •2.1.4. Роль знань у користувацькому інтерфейсі
- •2.1.5. Питання проектування користувацького інтерфейсу
- •Тема: Класифікаційні групи та моделі систем підтримки прийняття рішень.
- •1. Класифікація на основі інструментального підходу
- •2. Класифікація за ступенем залежності опр у процесі прийняття рішень
- •3. Класифікація за часовим горизонтом
- •Характеристика інформаціїдля різних управлінських рівнів
- •4. Інституційні сппр та сппр на даний випадок
- •1. Моделі в аспекті інформаційного підходу
- •2. Модель, основана на знаннях
- •3. Модель єрархії управління
- •4. Моделі, орієнтовані на особистість опр
- •Характерні аспекти процесів оброблення інформації людиною
- •5. Моделі для планування та прогнозування
- •6. Модель для конторської діяльності
- •1. Облікові і фінансові моделі
- •1.1. Аналіз беззбитковості
- •1.2. Моделі фінансового планування
- •1.3. Орієнтовні фінансові звіти (баланси)
- •1.4. Аналіз на основі розрахунку коефіцієнтів за даними звітності
- •2. Моделі аналізу рішень
- •2.1. Аналітичний єрархічний процес (ahp)
- •2.2. Дерева рішень і моделі багатоатрибутної корисності
- •2.3. Діаграми впливу
- •2.4. Прийняття ризикованих рішень за допомогою функції вигідності
- •3. Моделі прогнозування
- •4. Сітьові і оптимізаційні моделі
- •5. Імітаційні (симуляційні) моделі
- •6. Мови моделювання і електронні таблиці
- •1. Стратегія оцінювання і вибору методів підтримки прийняття рішень у сппр
- •2. Процес прийняття рішень
- •3. Ситуації, пов’язані з прийняттям рішень
- •4. Функції і завдання прийняття рішень
- •5. Узагальнена матриця методів/ситуацій, пов’язаних з прийняттям рішень
- •1. Генетичні успадкування — концептуальна засада генетичних алгоритмів
- •2. Загальна схема генетичних алгоритмів
- •3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів
- •1. Визначення виконавчих інформаційних систем
- •2. Призначення віс
- •3. Визначальні характеристики віс
- •Інформаційні потреби опр, реалізовані засобами віс
- •Вимоги щодо моделювання у віс
- •Вимоги щодо користувацького інтерфейсу віс
Міністерство освіти і науки України
Сумський державний університет
Машинобудівний коледж
Опорні конспекти з предмету: «Системи штучного інтелекту та інтелектуальні системи прийняття рішень»
для студентів вищих навчальних закладів І та ІІ рівня акредитації спеціальності 5.080406 - “Експлуатація систем обробки інформації та прийняття рішень”
Викладач: Стайко В.В.
Суми 2009
Тема: Вступ. Предмет та задачі вивчення дисципліни. Тенденція розвитку систем штучного інтелекту.
Мета: ознайомлення з поняттями: інтелект, штучний інтелект (ШІ), напрямки робіт у галузі штучного інтелекту, структурна схема систем штучного інтелекту .
Перелік питань, що вивчаються.
1. Вступ.
2. Напрямки робіт у галузі ШІ.
Вступ
Поняття інтелект укорінилося в наш повсякденний вжиток і стало об’єктом дослідження, перейшовши з категорії філософської в категорію атрибутивну.
Інтелект (І) від лат intellectus має таке філософське трактування – пізнання, розуміння, здатність до абстрактно-аналітичної діяльності (Гегель), здатність до утворення понять (Кант). У психології І – індивідуально–типологічна особливість розвитку людини, здатність мислити, характеристика її розумового розвитку. Біологія трактує дане поняття як здатність приймати рішення в складній ситуації при ощадливій витраті ресурсів. В загальному значенні – це здатність успішно реагувати на будь-яку, особливо нову, ситуацію належною зміною поведінки, розуміти взаємозв’язки між фактами дійсності, що сприяють поставленій меті. Здатністю до раціональної поведінки в постійно мінливому середовищі володіє більшість примітивних біологічних організмів, в тому числі рослини, не кажучи вже про високорозвинені живі істоти. Дослідження дозволяють встановити навіть рівень І окремих біологічних видів. Таким чином, І – це насамперед здатність, атрибутивна властивість суб’єкта, ступінь наявності якої може бути встановлена експериментально. Штучний І (ШІ)– це наука про те, як змусити машину робити те, що потребує додатку розуму, якби було зроблено людиною (Означення запропоновано М. Мінскі).
Нині під терміном ШІ прийнято вважати роботи, що ведуться в галузі індуктивних та дедуктивних методів вирішення знань, програмного аналізу і перекладу текстів, сприйняття природної мови, робототехніки. ШІ – це розділ теорії і техніки обчислювальних машин, що займається проектуванням обчислювальних систем, які виявляють властивості, що асоціюються з розумною людською поведінкою, - розуміння мови, здатність до навчання, логічного мислення і вирішення проблем. Інтелектуальна система (ІС) – це система, що забезпечує розв’язування неформалізованих задач користувача в деякій предметній галузі (ПГ) та організує його взаємодію з комп’ютером у звичайних поняттях, термінах, уяві. ШІ - це насамперед штучна система, що імітує вирішення людиною складних задач у процесі її життєдіяльності. Розумність, інтелектуальність системи ШІ, як правило, оцінюється за аналогією з поведінкою людини в подібних ситуаціях. (перше наукове досягнення ІС - система DENDRAL, що визначала склад хім. речовин за даними спектрального аналізу і оптимізувала свої знання, виводить і перевіряє нові правила спектр. аналізу)
Інша трактова поняття ШІ полягає в повному заперечуванні можливості створення системи ШІ. Заперечення ґрунтується на ряді відмінностей між природним та ШІ
Аспекти порівняння |
Природний інтелект |
ШІ |
|
Генетичний |
Результат розвитку єдиної біологічної клітини |
Симбіоз технічних і програмних засобів |
|
Психологічний |
Процеси поведінки й ухвалення рішення, що не формалізується |
Суворо визначені (детерміновані) процеси керування й обробки |
|
Технологічний |
Неозора функціональна складність, висока надійність і захищеність |
Обмеженість технічних параметрі, ненадійність |
|
Фізіологічний |
Однорідна біологічна структура з єдиним поданням інформації |
Різнорідні функціональні механізми з різним поданням інформації |
|
Функціональний |
Динамічне ціле створення (формування задачі) |
Реалізація заданої цільової функції оптимальним способом. |
Спонукальні причини розвитку робіт у галузі ШІ: безпосередні, що визначаються самою логікою науки й обчислювальної техніки, та опосередковані, що пов’язані з великомасштабними соціальними цілями, обумовленими потребами науково- технічного прогресу.
Нестача обчислювальних потужностей для розв’язання складних задач. (Зростання розмірності обч. задач, невміння розв’язувати їх економічними способами) =>(паралельні системи)
Зростаючі труднощі в галузі програмування => (мови високого рівня, створення систем, що перетворювали природну мову на внутрішню мову машини)
Загальна тенденція застосування обч. техніки для розв’язання задач логічного характеру в найрізноманітніших галузях (від пошуку інформації та автоматизованого навчання до управління об’єктами в реальних умовах навколишнього середовища, що змінюється)
Прагнення тієї чи іншої держави захопити лідерство у галузі обробки інформації.
Стабільність процесу автоматизації, яка міститься в послідовній зміні трьох фаз: жорсткої (випуск майже не змінних товарів з незмінними параметрами), гнучкої (потребує заміни тільки програми), на основі ШІ.
Чинники, що пояснюють зростання інтересу до ШІ:
Зростання потоку інформації
Розвиток комп’ютерної техніки
Головна відмінність сьогоднішніх досліджень в галузі ШІ – тенденція до створення самостійних систем, перехід від створення методів подання знань і логічного виведення, систем, що допомагають людині в процесі прийняття рішень, до таких систем, які б вирішували ці задачі самостійно. Перехід від моделювання окремих дій до моделювання поведінки в цілому.