Интеллектуальные информационные системы

Рассматривает способы построения информационных систем и решений не формализованных задач в разной области человека.

ИИ зародилась пол века назад, за рубежом.

3 основные направления

1. ИИ относится к фундаментальным исследованиям в процессе которых разрабатываются новые модели и методы решения задач, традиционно считав и не поддавались формализации и автоматизации.

2. Связывает с новыми идеями решения задач на ЭВМ. С разработкой новых технологий программирования и с переходом к компьютерам не Фон-неймовской архитектурой.

3. Появляется множество прикладных систем способных решать задачи, для которых ранее создаваемые системы были не пригодны.

В 1950 г Алан Тьюринг опубликовал работу вычислительной машины и интеллект. В этой работе он описал тест работы машины на интеллектуальность. Он предложил поместить исследователя и программу в разные комнаты, до тех пор пока исследователь не определит, кто за стенкой человек или программа.

ИИ - Научное направление в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

ИИ – свойства интеллектуальных систем выполнять функции которых традиционнно является прерогативой человека.

История развития ии

Родоначальником считается испанский философ Раймонд Урий, который в 13 веке пытается создать машину для решения различных задач на основе разработанной им всеобщей классификации понятий. В 18 веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга предложили идею универсальных языков классификации всех наук. Но окончательной рождение наступает в 40х годах при появлении ЭВМ. Винер публикует свои работы по кибернетики. Сам термин ИИ был предложен в 1956 году на семинаре в стэндфордском универе. Семинар был посвящён решению логических задач. Вскоре после этого семинара ИИ формируется в самостоятельную отрасль науки и происходит разделение на 2 основных направления науки: нейрокибернетику и кибернетику чёрного ящика.

Основной идеей нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом – единственный объект способный мыслить это человеческий мозг. Поэтому любое мыслящее устройство должно каким либо образом воспроизводить его структуру, т.е. нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур подобной структуре мозга. Физиологами установлено что человеческий мозг состоит из большого количества связанных нейронов.

Первые нейросети были созданы в конце 50х годов американскими учёными Розен Баттон и Мак Кюгикон. Это были попытки создать систему моделирующую человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Это устройство получило название Персептрон – оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию. Т.к. развитие компов шло медленно, разработка была приостановлена. Дальнейшие разработки продолжаются в 80годов в Японии когда появились компы 5го поколения, а также комп 6го поколения – нейрокомп. Появляются транспьютеры – параллельный компы с большим количеством процессоров. Они уже способны моделировать мозг чела. Основная задача – распознавание образов.

В настоящее время используется 3 подхода развития нейросети:

1. аппаратный – создаются спец компьютеры, с определённым набором плат расширения и набором плат микросхем реализующий все необходимые алгоритмы.

2. программный – создание прог и инструментариев рассчитанные на высоко производительный компы. Сети создаются в памяти компа и всю работу выполняет его собственны процессор

3. гибридный – комбинация первых 2х, часть создаются с помощью спец плат и ПО.

Кибернетика чёрного ящика. В его основе лежит принцип противоположного нейрокибернетики. Не имеет значение как устроено мыслящее устройство, главное, что бы на заданное входное воздействие оно реагировало так же как человеческий мозг. Это направление было ориентировано на поиски алгоритмов решения задач на существующих моделях. 1956-63 гг велись активные разработки новых моделей и алгоритмов человеческого мышления. В конце 50х годов родилась модель лабиринтного поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф отражающий пространство состояний и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующий. На практике развитие они не получили.

Начало 60х годов – эпоха эвристического программирования. Эвристика - правило теоретически не обоснованное но позволяющее кол-во переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование – разработка стратегии действии на основе известных заранее эвристик. С 1963-1970гг к методу решения задач стали подключаться ………. На основе метода резолюций позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом (в 73г создается язык пролог). Существенный прорыв в середине 70г когда появляются первые коммерческие экспертные системы.