ИСКУССТВЕННЫЙ  ИНТЕЛЛЕКТ  И  БАЗЫ  ЗНАНИЙ

 

Понятие об искусственном интеллекте и базах знаний.

 

 

1. Понятие об искусственном интеллекте

Интеллект (от лат. inellectus – познание, понимание, рассудок) – ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Отдельные интеллектуальные способности человека могут быть автоматизированы путем создания  систем искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект – это раздел информатики, задача которого – разработка компьютерных интеллектуальных систем.

 

 

                 

Рис. 1. Основные направления работ в области искусственного интеллекта.

 

Нейрокомпьютеры — это ЭВМ, которые принято считать машинами 6 поколения. В них с помощью электронных элементов воспроизводится система взаимодействующих нейронов — нервных клеток, составляющих человеческий мозг. Иначе говоря, нейрокомпьютер — это электронная модель человеческого мозга. С помощью нейрокомпьютеров удается, например, решать проблему распознавания образов.

Интеллектуальные роботы. Как известно, роботы — это технические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. В отличие от роботов, работающих по жесткой схеме управления, интеллектуальные роботы обладают способностью адаптации к внешней обстановке, самоорганизации и самообучения.

Игры и творчество. Характерным примером этого направления являются шахматные программы. Самые развитые шахматные программы играют уже на гроссмейстерском уровне. Существуют программы, ориентированные на художественное творчество: сочинение музыки, стихов и др.

Компьютерная лингвистика. К этому направлению относятся решения двух основных проблем. Первая — это перевод текста с одного языка на другой (например, с английского на русский). Простой пословный перевод никого не удовлетворит. Программы должны учитывать сложные связи между структурой фразы и ее смыслом. Вторая проблема — это разработка интерфейса между ЭВМ и человеком на естественном языке. Проекты интеллектуальных компьютеров 5-6-го поколений требуют решения этой проблемы.

Распознавание образов. К задачам этого направления относится, например, чтение компьютером рукописного текста вне зависимости от почерка автора. Еще одна задача — восприятие естественной речи.

Адаптивные обучающие системы позволяют для каждого обучаемого строить свой маршрут обучения, учитывать его интеллектуальные и психологические особенности.

Экспертные системы. Это системы — решатели задач, системы — консультанты в определенной предметной области, заключающие в себе знания специалиста-эксперта. Их еще называют «системы, основанные на знаниях».

Компьютерные интеллектуальные системы – неформальные исполнители, т.е. они сами ищут путь решения поставленной задачи. Поэтому пользователь указывает что получить, а не как получить результат.

Примеры компьютерных интеллектуальных систем:

·       шахматные программы;

·       перевод с одного языка на другой (PROMT 2000 GIGANT);

·       сочинение музыки;

·       распознавание рукописного текста  (ABBYY  Fine Reader 4.0 Handprint);

·       доказательство теорем;

·       экспертные системы ...

 

Экспертная система содержит  в себе знания экспертов  в определенной предметной области и служит для консультации пользователя; для оказания помощи в принятии решений.

Эксперт –  специалист  в определенной предметной области знания, способный на основе своих знаний и опыта дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку), помочь принять правильное решение. Мышление человека-эксперта определяется знаниями ФАКТОВ, ПРАВИЛ и ЗАКОНОВ ЛОГИКИ.

Информационная основа экспертной системы – база знаний.

 

Пользователь

 

Рис. 2. Состав и структура экспертной системы.

 

Логический блок моделирует процесс логических рассуждений на основе базы знаний. Компьютерная модель логических рассуждений на основе базы знаний называется механизмом вывода.

Интеллектуальный интерфейс обеспечивает общение системы с пользователем на привычном для него естественном или профессиональном языке предметной области.

Блок объяснений объясняет пользователю (при необходимости), каким образом получено предлагаемое решение. Система сообщит всю цепочку логических рассуждении. Это  может послужить доказательством правильности решения, может иметь обучающее значение, а может и помочь обнаружить недостатки в базе знаний системы или в логике рассуждений.

Экспертные системы должны быть само обучаемыми, т. е. должны уметь учитывать полученный опыт в решении проблем.

Примеры существующих экспертных систем:

INTERNIST –– медицина, США;

МОДИС –– медицина, Россия;

Expert –– геология, Англия;

DENDRAL –– химия, США.

 

2. Понятие о базах знаний

Кроме экспертов (основной источник знаний) в создании экспертной системы участвует инженер по знаниям. Его задача — принять от экспертов знания, формализовать их и построить базу знаний, а также все остальные компоненты системы.

База знаний – это компьютерная модель знаний экспертов в определенной предметной области.

Модели знаний: продукционная модель, семантическая сеть,  фреймы, логическая модель.

В базах знаний используется логическая модель знаний.