История развития, исследования в области ии.

I период:

1943 г. – первая работа по нейронным сетям, авторы: Мак Коллонс, Питс – «Искусственные нейронные сети».

1950 г. – Тьюринг, работа «Вычислительная машина и интеллект».

Шеннон – «Программирование компьютера для шахматной игры»

1956 г. – ИИ официально признан самостоятельным научным направлением.

II период:

Начало работ по ЭС. Ньюэл, Саймон - ill-srtuctured; if-then.

1961 г. – Начата работа по создания GPS (General Problem Solver).

III период:

1965 г. – Работа по нечеткой логике – «Нечеткие множества»

1969 г. – «Нечеткие алгоритмы»

IV период:

Создаются системы

DENDRAL – интеллектуальная обработка результатов в области физики.

MYCIN – диагностика инфекционных заболеваний в области медицины.

HEARSAL – в области лингвистики.

V период:

Создаются промышленные ЭС.

DEC – система управления газопроводом

XCON – выявление неисправностей оборудования нефтехимической промышленности.

1982 г. – Сети Копфильда, Кохонена.

Возобновились работы по НС.

VI период:

Аккуратисты – ученые, которые обосновывают работу со строго математическим обоснованием.

Неформалы – выдвигают различные идеи, программируя их на компьютере.

Резюме:

Все направления развития исследований в области ИИ можно объединить в два основных направления, различающихся подходами к моделированию ЕИ: 1-ое направление – нейробионическое. Сущность: моделирование структур и процессов биологического прототипа – головного мозга человека (ГА)

2-ое направление – информационное (черный ящик). Сущность: не нужно моделировать структуру мозга, необходимо познать только внешние проявления работы человеческого мозга (правила, закономерности). (НЛ)

Между этими направления существует разрыв, проблема в настоящее время не решена.

Направления исследований в области ИИ.

Примечание:

Исследования ученых в последующие годы направлено на ликвидацию разрыва между упомянутыми выше двумя направлениями. В 1994 г. Л. Заде ввел «зонтичный» термин – «мягкие вычисления» (soft computing).

Мягкие вычисления – синтез методов (нечеткие системы + НС + ГА + вероятностные вычисления (сети доверия Байеса)).

Тема: Нечеткая логика.

История:

Основатель теории – Л. Заде.

Неймон первый сформулировал постулат: «стремление получить точную, исчерпывающую модель системы не имеет смысла, т.к. сложность модели (описания) становится соизмеримой со сложностью самого объекта».

Лотфи А.Заде сформулировал эту мысль в виде принципа несовместимости, согласно которому для систем, сложность которых превосходит некоторый пороговый уровень, точность и практический смысл становятся почти исключающими друг друга характеристиками.

Математические основы нл.

Аспекты неполноты информации.

1. Неточность – данные задаются в интервальной форме (теория интервального анализа).

2. Неопределенность – неизвестность значения каких-нибудь переменных.

3. Нечеткость – это не есть случайность.

Случайность – неопределенность либо принадлежности, либо непринадлежности какому-либо множеству.

Нечеткость – понятие относящееся к таким множествам, в которых возможны градация степени принадлежности к ним, от полной принадлежности до полной не принадлежности, т.е. такой класс объектов в котором нет резкой границы между объектами с полной принадлежностью к нему и его окружением.

Нечеткое множество считается заданным, если задано множество пар.

Лекция 3

Варианты записей:

А={(x; µ_A(x))}={(µ_A(x); x)}={ µ_A(x)| x}={x| µ_A(x)}.

Примечание:

Существуют нечеткие дискретные множества.

А={(1; 0); (2; 0,5); (3; 1); (4; 0,5); (5; 0)}.

Виды функций принадлежности: