Смирнов Сергей Сергеевич

МИРЭА

www.mirea.ru

в след семестре интеллектуальные информационные системы

Типа искусственный интеллект

Литература :

Обязательная

Л.С.Болотова, Н.А. Смирнов, А.А. Смолянинов СИИ. Теоретические основы СИИ и формальные модели ПЗ

МИРЭА , в электронном виде даст

Л.С.Болотова ... Неформальные Модели Представления знаний

Доп литература полезно почитать

Джордж ф люггер искусственный интеллект стратегии и методы решения сложных проблем

2003 год издательство вильямс

Стюард Рассел и Пидер норбарт Искуственный интеллект – современный подход

2006 год вильямс

Джозев Джарратано и Гарии Райлих – экспертные системы . принципы разработки и программирования

2007 год тоже вильямс

Питер Джексон – введение в экспертные системы

2001

Экз. Практическая работа нужна

Дать определения :

• Интеллект – способность понимать и создавать новое знание

• Разум – синоним интеллекта

• Рассудок – является частью разума, способность аппелировать готовыми знаниями

• Сознание – состояние субъекта в котором он может проявлять различные интеллектуальные способности

• Познание – процесс отражения и воспроизведения окружающей действительности в мышлении

• Мысль – продукт мышления находящийся в фокусе субъекта в настоящий момент времени

• Мышление – процесс получения нового знания

• Понимание – обыденное и новое. Обыденное – процесс распознавания смысла связанного с какими то знаками. Новое – установление взаимосвязей между новым знанием и уже известным.

• Смысл – идеальное отражение чего либо не сводимое к отдельным значениям его частей, некий целый образ.

Для проявления интеллекта и разума необходим субъект, у которого есть эти способности и этот субъект должен находиться в состоянии сознания.

Разум он же интеллект обрабатывает окружающую действительность посредством мышления

В мышлении можно выделить сознание, понимание, рассудочная деятельность

Мышление – процесс итерационный продуцирующий мысль.

Результатом познания является изучения смысла как идеи познаваемого объекта.

Результатом понимания известного является познавание

Результатом нового является смысл+ знания субъекта.

Результатом деятельности рассудка является производное знание для решения практических задач

Два понятия нам важны

Интеллект и рассудок

Интеллект – огромная система способностей, важнейшими из которых являются следующие : Способность видеть взаимосвязи между отдельными фактами действительности, способность извлекать информацию, способность накапливать информацию, способность обмениваться информацией посредством языка, способность строить модели окружающего мира, способность строить планы на будущее, способность целенаправленно реагировать на изменения в окружающем мире, способность прогнозировать результаты своих действий и т д и т п ргуитп.

В чем тут сложность – то?

Определение понятия интеллект не завершено оно постоянно расширяется и изменяется одновременно с тем насколько хорошо человек узнает себя.

Следствие – определение Искусственного интеллекта также меняется с тем насколько хорошо человек узнает себя.

Что же такое искусственный интеллект кто может сказать?

Некая искусственная система воспроизводящая отдельные интеллектуальные способности

Как объект исследования который моно пощупать искусственный интеллект не существует

ИИ означает междисциплинарную область исследований причем это научное направление.

2 цели ИИ

1. Она очевидна

Создание некой искусственной системы которая будет не уступать по интеллектуальным возможностям человеку

Пример : нейрофизиологическая модель шизофрении ( WTF?)

2. Автоматизация интеллектуальной деятельности человека

Нейро - информатика

На вход дендритам подается электрохимический сигнал

Моделируется некий сумматор и которого n взвешенных входов и один выход

Веса входов соответствуют уровню электрохимической проводимости

Возьмем большую кучу нейронов в сетевую структуру

Проблема в том что она не может объяснить почему она выдает это решение

Символьная информатика

Неважно как внутри устроена система, если подавая на вход сигнал на выходе – интеллектуальное поведение то перед нами система искусственного интеллекта (информатика черного ящика)

Было разработано множество экспертных систем.

Эволюционная информатика

Скорее всего возникновение мозга как носителя интеллекта произошло в следствии эволюции. Прежде чем пытаться построить искусственный интеллект вручную надо смоделировать эволюцию

Удалось переложить на комп генетический алгоритм.

Идея

Имеется некое начальное представление о решении задач (наборы параметров которыми это решение описывается или наборы каких то частей ихз которых можно спроектировать устройство , есть критерии достижения цели (решена задача или нет) , он описывает не всегда оптимальное решение. Множество этих параметров кодируется в хромосому особи (двоичная строка разделенные на фрагменты соответствующие отдельным параметрам и таких строк много). Получается популяция , надо сделать эволюцию , то есть переход к последующему поколению которое будет лучше чем предыдущее. Здесь надо получить такие сочетания значений и параметров которые описывают все более подходящее решение.

Берутся особи родители, происходит компоновка компонентов решения (секс) , получается два новых потомка имеющих фрагменты родительских решений. И идет их оценка.

Пары выбираются пропорционально соответствующей оценки чтобы более перспективные особи имели больше шансов на секс.

Когда нибудь дальнейшее улучшение прекращается.

Распределенный ИИ

1994 год

Одновременно с языком ООП

Идея!

Решение сложной задачи является результатом взаимодействия некоего социума искусственных сущностей, которых называют агентами, каждый агент моделирует чье либо поведение.

Агенты могут общаться между собой, вступать в отношения кооперации, противоборства, соперничества , взаимопомощи, для чего используется специальный язык.

Лекция 2

В современном понимании СИИ это программно – аппаратный комплекс, моделирующий механизмы мышления человека в целях решения практических задач

В 1950 году за шесть лет до того как был сформулирован термин ИИ, господи Тьюринг предложил тест который позволил бы определить , является ли некая система носителем ИИ или нет, причем ИИ в полном его понимании.

Тест:

Три помещения

Исследователь имеет терминал

Все объединены только в локальную сеть

Исследователь должен определять где находится искусственный а где естественный интеллект.

Испытуемый заранее не знает с кем он разговаривает

Данный тест не удалось пройти ни одной программе

Но при упрощении теста один раз получилось

Упрощение – говорили что он болтает с психотерапевтом,и программа одна смогла так сделать

В 80 году Сёрль взялся доказать что прохождение теста Тьюринга не является критерием интеллектуальности, он предложил эксперимент «китайская комната»

Помещение с окошком

Стоит шкаф с иероглифами

Люди стоят за окном подают табличку с иероглифами, ему дают табличку он подходит к книге потом к шкафу

У человека за окном скаладывается впечатление что человек внутри владеет языком

НО внутри процессор, следовательно любая система не будет являться интеллектуальной

Проц не обладает интеллектом, а система проц шкаф книга обладает интеллектом

Данные информация знания

Данные – сигналы зарегистрированные на материальном носителе. Сигналы переносятся полями, модулируются они источниками, источники – объекты меняющие свое состояние

Знания

Изобразим 5

Это данные

Ящик – ширина – 5 , одно есть свойство другое объект

Дверной проем – ширина – 5

Можем сравнивать одно с другим

Это называется структурирование, знания – хорошо структурированные данные, в которых четко установлены отношения между отдельными элементами

Информация – декларативные процедурные знания.

Информации – мера прироста информируемости некоторого субъекта, выражающаяся в количестве новых знаний которые он получил, информация извлекается из некоторого материального носителя при помощи методов, причем с одного и того же носителя разными методами можно извлечь разную информацию

Некоторые основные определения.

Предметная область – узкая выделенная сфера деятельности человека, связанная с набором каких-то объектов его деятельности.

Проблемная область – узкая выделенная сфера деятельности человека связанная с разрешением ряда проблем.

Модель предметной области – совокупность знаний , необходимых и достаточных для решения задач в этой предметной области.

Понятие «понятие»

Фреге хотел это сделать (треугольник) , другой мужик усовершенствовал (четырехугольник), Д.А. Поспелов

Объем – множество предметов, говорим стол – подразумеваем множество столов во всем мире

Содержание – описывает знаки и связи между ними

Прагматика позволяет различать одинаковые по начертанию знаки но имеющие разные смыслы в предметных областях

Экспертные системы – программно – аппаратный комплекс, предназначенный для поддержки принятия решений в разных предметных областях и имеющих в своем составе два обязательных модуля : база знаний и механизмы логического вывода

База знаний – программный модуль, реализующий модель знаний одного или нескольких экспертов, в форме доступной для дальнейшей автоматической обработки.

Эксперты – общепризнанные специалисты в своей области.

Механизмы логического вывода это модуль , реализующий ту, или иную модель рассуждения экспертов в процессе решения заданных задач. Модель рассуждений – моделируется рассудочная деятельность.

Расчетная схема прикладной экспертной системы

У какого то пользователя – специалист но не эксперт, возникает желание получить консультацию по варианту разрешения какой то проблемной ситуации, он пользуется пи – ограниченный языковой интерфейс

Система понимает только слова из области решения данных задач

Запрос формулируется моделью проблемной ситуации – формальное описание проблемы, перечень значений каких то переменных, добавляется еще модель целевой ситуации, модель того состояния ПО которую пользователь хотел бы получить

Далее передается на МЛВ , который аппелируя БЗ решает задачу, и выводит по просьбе – почему было принято то решение.

Как разработать экспертную систему, как минимум нужны эксперты, аналитики, программисты. Аналитики общаются с экспертами – инженеры по знаниям, инженеры – когнетологи.

Инженеры когнетологи – это хорошо образованные специалисты, которые владеют методами извелечения и формализации знаний

Сначала использовались языки общего назначения, недостатки – все с нуля делать надо.

Были разработаны специальные языки искусственного интеллекта, ЯЗЫКИ ДЕКЛАРАТИВНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ( разбиваются на языки функционального( risp, c#, функция в классическом понятии математики) и логического программирования(Prolog, для автоматического доказательства теорем, часть знаний формулируем как аксиому, формулируем гипотезу которую хотим доказать))

Есть императивное (команды по шагам) и декларативное программирование (позволяют описать знания для решения задач, интерпретатор реализует механизм логического вывода).

Третий подход – подход на основе инструментальных экспертных систем

Этот новый блок снижает ожидаемый уровня разработчика, тут нет базы знаний

Процесс разработки: (краткая схематично изображение нашего курса)

Сильно формализованные языке следуют законам аристотеля и характерно математическое исчисление доказательства, неформальные языки предлагают возможности позволяющие изображать более сложные ментальные конструкции, законы логики в полной мере неприменимы, доказать истинность можно опираясь на доверие к экспертам.

Все ошибки сделанные в концептуализации делают плохо

Первые три этапа занимают более 80% всех ресурсов

Концептуальная модель предметной области = < X,C,R,G,F>

X,C,R,G описывают декларативные знания

F – описывает процедурные знания, как что то происходит при помощи того что есть =)

Х – множество имен объектов( объект - нечто целое воспринимаемое нами которое мы можем охарактеризовать набором признаков) ПО

C – множество имен свойств(свойство – то что описывает внутреннее состояние объекта как целого,свойство имеет имя, этому имени сопоставляется область значений) объектов ПО

R – множество имен отношений (отношение – описание внешнего состояния объекта по которому мы характеризуем его связи с другими объектами)между объектами ПО

G – множество имен действий , процессов, решений происходящих над объектами ПО

F -взаимное отображение множество имен действий на множество состояние ПО S ( G <-> S)

S= {S(t)} -все возможные состояния ПО в разные моменты времени

S(t) = (X(t);C(X,t);R(x,t)} – сотояние ПО в момент времени Т определяется : множество существующих в этот момент объектов, множество значений свойств объектов в этот момент времени, множество существующих отношений между объектами в данный момент времени

Мощность пространства состояния –

На(студент,стул) возможно 2 сочетания

КомпВкл возможно 2 сочетания

Рядом(студент,комп) возможно два сочетания

студентсостояние) возможно 4 сочетания

мощность 2*2*2*4 = 32

подмножества

S=S_пр S_ц S_н­

S_пр – множество проблемных ситуаций (ситуация вызывающая у ЛПР негативные эмоции)

S_c – целевые – вызывают положительные эмоции он их хочет

S_н­ - нейтральные

Задача экспертной системы – из любого проблемного состояния нужно найти путь в целевое состояние при помощи взаимоотображения F

F

S_пр S_ц

f_ij F f_ij = s_i ->g_k -> s_j

переход к результату тут идет

решение задачи – последовательность операций g_k которая переводит проблемную ситуацию в целевую

S_ц= g_k(g_h(…g_m(S_пр)..))

Там где джи там решение

Как модель ПО строить

Два подхода

1. Интуитивный

2. Рациональный (подразумевает наличие какой либо методики)

Про рациональный

Должен обеспечивать необходимое и достаточное множество знаний которые нам нужны