1. Определение ии. Определение слабоформализуемых задач и их примеры. Определение сложных систем.[1/1]

Искусственный интеллект (ИИ) (с лат. «intellectus» - познание) – раздел информатики, изучающий методы, способы моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ различной деятельности человека, связанной с решением слабоформализуемых задач.

Цель ИИ – смоделировать разумную деятельность человека, автоматизировать мышление.

Область применения – применяется для решения слабоформализуемых задач.

Слабоформализуемые задачи – это задачи, которые обладают следующими свойствами:

1. Большое количество информации, которая имеет символьную природу.

2. Не существует математической постановки задачи и формального алгоритмического решения, а если и существует, то пространства поиска решения очень велико и найти его за допустимое время и с имеющимися ресурсами практически невозможно.

3. Для решения задач требуются эвристики – утверждения, основанные на экспериментальных данных, интуиции. Цель их применения – найти более рациональное решение, а не точное математическое, путем исключения заранее непригодных решений.

Данные и знания этой области характеризуются НЕ-факторами:

- не полнота;

- ненадежность;

- неточность;

- неоднозначные.

Пример: К ним относятся – множество задач управления, проектирования в сложных системах.

Сложная система – система, которая характеризуются большим количеством параметров, иерархичностью структуры, разнородностью элементов.

Пример: Любая социально-экономическая система.

Управление = Планирование + Прогнозирование + Учет + Контроль + Анализ + Принятие решений.

Автоматизированная информационная система (АИС) - это слабоформализованная задача + сложная система.

2. История развития исследований в области ии.[1/1]

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 (экспертным системам). Ньюэл, Саймон.

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 Хопфильда, Кохонена. Возобновились работы по НС.

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

Неформалы – выдвигают различные идеи, программируя их на компьютере.

//--------- То, что ниже к данному вопросу не совсем относится ---------

В рамках ИИ сформировались 2 основных подхода к формированию ИИ:

1) нейробиологический. Основан на методе серого ящика. Цель: сформировать структуры и процессы биологического прототипа – человеческого мозга. На этом процессе основаны нейронные сети (НС) и генетические алгоритмы (ГА).

2) информационный (кибернетический подход) основан на методе черного ящика. Цель: воспроизводить результат только деятельности мозга. На этом процессе основаны системы, основанные на знаниях (СОЗ) и нечеткая логика (НЛ).

Проблема: существование разрыва между 2-мя подходами, а в естественном интеллекте не существует отдельных слоев, все они работают согласованно.

Перспективы решения проблемы: развитие мягких вычислений (soft computing).

Мягкие вычисления = НЛ + НС + ГА + вероятностные вычисления (сети Байеса).