1.4 Классификация систем ии
В настоящее время принято системы ИИ подразделять на следующие виды [ ]:
1. Интеллектуальные ИПС (вопросно-ответные системы), обеспечивающие взаимодействие конечных пользователей с базами данных и знаний на профессиональных языках пользователей близких к естественному.
2. Расчетно-логические системы, позволяющие конечным пользователям, не являющимся программистами и специалистами в области прикладной математики решать в диалоговом режиме свои задачи с использованием сложных математических методов.
3. Экспертные системы, дающие возможность осуществить эффективную компьютеризацию областей, в которых знания могут быть представлены в экспертной форме, но использование математических моделей, характерных для точных наук, затруднительно, а иногда невозможно.
Особо важное значение приобретают гибридные экспертные системы, представляющие объединение традиционных экспертных систем с расчетно-логическими. Иными словами, в гибридных экспертных системах логико-лингвистические модели используются совместно с математическими.
Важнейшей особенностью систем ИИ является адаптация и гибкость их программных систем по отношению к задачам, относящимся к той или иной предметной области. Во всех этих случаях нельзя сказать априори, посредством какой модели, алгоритма и системы программ решается задача или распознается ситуация.
Все системы ИИ ориентированы на знания, поэтому дальнейший прогресс систем ИИ предопределяет развитие трех основных теоретических проблем:
Представления знаний - центральная проблема ии.
Компьютерной лингвистики, решение которой обеспечивает процесс естественно- языкового общения с эвм и процесс автомтического перевода с иностранных языков.
Компьютерной логики, имеющей особо важное значение для развития экспертных систем, поскольку ее цель – моделирование человеческих рассуждений.
1.5 Основные направления развития ии
В области ИИ выделяют следующие основные направления [ ]:
а) моделирование на ЭВМ отдельных творческих процессов (игровые задачи, автоматическое доказательство теорем, автоматический синтез программ, анализ и синтез музыкальных произведений);
б) внешняя интеллектуализация ЭВМ - функциональные и прикладные исследования, относящиеся к комплексному диалоговому интерфейсу (внешняя в том смысле, что интеллектуальные системы вначале строятся на ЭВМ существующей архитектуры, в том числе на РС);
в) внутренняя интеллектуализация ЭВМ (вычислительные машины новой архитектуры строятся на принципах искусственного интеллекта);
г) целенаправленное поведение роботов (создание интеллектуальных роботов, способных автономно совершать операции по достижению целей, поставленных человеком).
Направление а) ранее других начало развиваться, именно в рамках этого направления и сформировался термин ИИ.
Направление в) решает проблемы построения ЭВМ новых поколений, поскольку для задач искусственного интелекта важны ЭВМ и методы обработки символьной информации. Это приводит к появлению машин баз данных и баз знаний, ЛИСП-, Пролог-, РЕФАЛ-машин, лингвистических процессоров , нейрокомпьютеров и др.
Направления б) и в) могут быть объединены в единое направление, чтобы подчеркнуть тот факт, что создание ЭВМ нового поколения станет итогом совместных усилий исследователей обоих направлений.
Создание интеллектуальных роботов( направление г ) - научно-техническая проблема, требующая разработки как специализированных ЭВМ,так и целого комплекса механических и энергетических систем: сенсоров, манипуляторов, движетелей.
Как и все системы ИИ, интеллектуальные роботы ориентированы на знания. Знания о внешней среде поступают в бортовые ЭВМ роботов от многочисленных сенсоров. Для разгрузки бортовых ЭВМ роботов от огромных потоков информации выполняют ее предварительную обработку в и н т е л л е к т у а л ь н ы х
с е н с о р а х.
Обобщенная структурная схема СИИ
Важнейшим отличием СИИ является то, что эти системы опираются на знания, и эти знания представлены в форме логико-лингвистических моделей, а не формально-математических, какие используются в ППП.
Основным элементом СИИ является БЗ, в которой знания хранятся в особой форме, которая позволяет этими знаниями манипулировать (изменять, дополнять, корректировать). В СИИ знания вычленены из программ.
В БЗ условно будем выделять данные и правила.
Данные – некоторые факты, описывающие предметную область, или состояние предметной области. Данные не являются активными, в том смысле, что применяя правило к данным или фактам можно получать новые данные или факты, которых не было в системе. Для того, чтобы на известных данных получать новые данные, необходимо применять правила, в соответствии с некоторыми принципами управления правилами. Эти принципы реализуются механизмом вывода.
Важной чертой СИИ является наличие подсистемы объяснения, которая позволяет объяснить пользователю как система привела к тому или иному выводу и почему она формирует тот или иной запрос пользователю, что повышает степень доверия к таким системам. Подсистема обоснования прогнозирования решения позволяет эмитировать последствия принятия решения и их исполнение во внешней среде, прогнозировать критические ситуации во внешней среде, вследствии принятия решения, рекомендованного системой. Используя подобную информационную систему можно корректировать свою информацию, рекомендации.
Диалоговый интерфейс предусматривает общение с пользователем на ограниченном подмножестве естественного языка, визуального представления информации, с помощью графических средств, а также ввода и вывода речевых сигналов. Система может взаимодействовать не только с пользователем, но и с реально протекающими процессами; в этом случае систему дополняет подсистема технического зрения и подсистема измерения и управления.
Распределенная БД позволяет получать информацию из других технических систем, взаимодействие с распределенными БД позволяет строить иерархические системы ИИ.
Подситема ввода и корректировки знаний, с помощью ее инженр-знаний осуществляет ввод знаний в систему и производит их корректировку.
Монитор – обучающая программа, обеспечивающая взаимодействие всех подсистем на схеме.
Основные тербования, которые предъявляют к БЗ заключаются в том, что форма представления знаний должна обеспечивать эффективный поиск необходимых порций знаний для логического вывода. Это приводит к тому, что БЗ необходимо структурировать.
Основные модели знаний, используемые при построении БЗ, котрые обеспечивают указанную структуризацию:
Продукционные системы
Семантические сети
Фреймы
Логические модели
Механизм вывода обычно реализует свою работу в 4 этапа:
Выбор раздела знаний БЗ (сокращение пространства поиска в БЗ, приближенный выбор тех порций знаний, котрые могут быть применены к текущей ситуации).
Сопоставление (сопоставление с используемым образцов; образцы – некоторые форматы, определяющие условия активизации отдельных элементов знаний или правил. В случае совпадения образцов, выбирается конкретная конкурирующая порция знаний, которую можно применить для решения задач).
Разрешение конфликтных ситуаций (из конкурирующих порций знаний необходимо выбрать одну).
Исполнение (применение знаний для решения задач).
В своей работе мханизм вывода опирается на способы представления задач, на структуру БЗ.
Обычно многие задачи и данные можно представить в виде графа.