Содержание
1. Основные исследования, которые ведутся в области искусственного интеллекта. Понятие и структура интеллектуальной системы 2
Подходы к исследованию ИИ 2
Основные исследования, ведущиеся в области ИИ 2
Логика рассуждения: теория силлогизмов Аристотеля 4
2. Понятие формальной и семиотической системы, основные определения 6
Формальные системы 6
Схемы рассуждения 6
Особенности знаний 6
Семиотические системы 8
3. Логические модели представления знаний. Семантический и синтаксический методы доказательства. 9
Логические модели 9
4. Представление знаний с помощью фреймов 16
Фреймы 16
Язык FRL 17
5. Продукционные системы. Управление системами продукций 18
Продукционные системы 18
Задачи управления и разрешение конфликтов 20
Стратегии управления 20
РЕФАЛ 22
6. Семантические сети. Классификация семантических отношений 23
Семантические сети (ассоциативные) 23
Классификация семантических отношений 24
7. Естественный язык (математическая модель): формальные грамматики 25
8. Естественный язык (математическая модель): 27
трансформационная грамматика, понятие глубинной и 27
поверхностной структуры. 27
9. Естественный язык (математическая модель): 28
анализ трансформационных грамматик 28
Сети с конечным числом состояний 28
Сети с расширенными числом состояний 28
10. Проблема машинного перевода (ATN) 29
11. Этапы анализа естественного языка 30
12. Экспертные системы: технология, этапы создания, применение 31
Экспертные системы 31
Технологии проектирования и разработки промышленных экспертных систем 34
Технологии быстрого прототипирования 34
Развитие прототипа до промышленной экспертной системы 35
Оценка системы 36
Стыковка системы 36
Поддержка системы 36
13. Технологии инженерии знаний 36
Методы структурирования 39
14. Использование онтологий в интеллектуальных системах 39
1. Основные исследования, которые ведутся в области искусственного интеллекта. Понятие и структура интеллектуальной системы
Литература:
Попов «Экспертные системы»
Поспелов Д. А. «Ситуационное управление» - просто почитать
В 1956 году Джон Маккарти ввел понятие Artificial Intelligence (AI).
"Отцы-основатели":
Джон Маккарти – предложил концепцию разделения времени, возглавил группу по разработке Lisp
Аллен Ньюэлл
Герберт Саймон
Марвин Минский
Подходы к исследованию ИИ
Объектом являются механизмы работы мозга (тайны мышления). Модели строятся на основе психофизических данных.
Объект – сам искусственный интеллект. Цель – создание ПО, позволяющего решать интеллектуальные задачи.
Создание человеко-машинных систем (сочетание искусственного и естественного разума, интерактивный режим). Проблема естественного языка.
Выделяют два направления:
логическое
физиологическое (создать подобие человека)
В основе биомеханики лежат системы без обратной связи.
Комбинаторный взрыв — быстрое увеличение сложности задачи с увеличением числа обстоятельств.
Основные исследования, ведущиеся в области ИИ
ИИ – одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратных и программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными, задачи, общаясь с компьютером на ограниченном подмножестве естественного языка.
Направления исследований:
Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Knowledge-based systems. Включает в себя:
Создание специальных моделей и языков для представления знаний, а также аппаратных и программных средств для их преобразования.
Создание баз знаний, образующих ядро экспертных систем.
Методы и модели извлечения и структурирования знаний (knowledge engineering) – появилось сравнительно недавно.
ПО систем ИИ (software engineering for AI)
Разработка специальных языков для решения интеллектуальных задач, в которых преобладает логическая и символьная обработка над вычислительными процедурами (LISP, REFAL, SMALLTALK, PROLOG).
Создание пакетов прикладных программ, ориентированных на промышленную разработку интеллектуальных систем.
Создание «пустых» экспертных систем, экспертных оболочек – БД, которые можно заполнять извне.
Планирование целесообразности поведения, интеллектуальные роботы (robotics)
Исследования по созданию методов формирования целей и решение задач планирования действий автоматического устройства, функционирующего в сложной внешней среде.
Этапы:
Роботы с жесткой схемой управления (манипуляторы) – нынешний этап, первое поколение.
Адаптивные роботы с сенсорными устройствами.
Самоорганизующиеся, или интеллектуальные роботы – конечная цель робототехники.
Проблемы: восприятие внешней информации, машинное зрение (трёхмерное).
Общение с ЭВМ на естественном языке и обработка естественного языка (natural language processing - NLP), системы машинного перевода.
- Популярные исследования – компьютерная лингвистика и машинный перевод.
- Создание языковых средств, позволяющих эффективно взаимодействовать с ЭВМ непрограммирующему пользователю.
В настоящее время в системах машинного перевода используют языки-посредники: язык оригинала – язык смысла – язык перевода.
Используется ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их перевода и специальных текстовых ресурсов в базах данных (создание корпусов параллельных текстов).
Структурный подход: включает в себя анализ и синтез естественных языковых сообщений.
Фазы:
Морфологический анализ слов в тексте.
Синтаксический анализ (разбор состава предложения и формирование связей).
Семантический анализ – анализ смысла составных частей любого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний (на данное время не решена).
Прагматический анализ – анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний (пока также считается нерешаемой проблемой).
Машинное самообучение (machine learning).
- Разработка моделей и алгоритмов, ориентированных на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных. В последнее время к этому направлению примыкают data mining – раскопка знаний, поиск и knowledge discovery – поиск закономерностей в БД.
Pattern recognition – распознавание образов.
- Исследования по восприятию зрительной информации, ее обработке, формированию ответных решений на воздействие внешней среды и способов адаптации систем к среде путем обучения.
Основной подход – описание классов объектов через определенные значения значимых признаков. Любому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит распознавание. Тесно связано с нейрокибернетикой. Её основные идеи – единственный объект, способный мыслить – это человеческий мозг, поэтому надо воспроизвести его структуру для мыслящего устройства. Основа – нейроны, образующие нейронную сеть.
Новая архитектура компьютера (hardware and architecture).
|
