Московский государственный технологический университет «Станкин»
Опубликован: 18.05.2005 | Доступ: свободный | Студентов: 4089 / 505 | Оценка: 3.93 / 3.84 | Длительность: 11:45:00
ISBN: 978-5-9556-0024-6
Специальности: Программист
Лекция 1:

Интеллектуальные системы

Лекция 1: 1234 || Лекция 2 >

Исторический обзор работ в области ИИ.

Среди важнейших классов задач, которые ставились перед ИИ с момента его зарождения как научного направления (с середины 50-х годов ХХ века), следует выделить следующие трудно формализуемые задачи, важные для задач робототехники: доказательство теорем, управление роботами, распознавание изображений, машинный перевод и понимание текстов на естественном языке, игровые программы, машинное творчество ( синтез музыки, стихотворений, текстов).

Доказательство теорем.

Изучение приемов доказательства теорем сыграло важную роль в развитии ИИ. Формализация дедуктивного процесса с использованием логики предикатов помогает глубже понять некоторые компоненты рассуждений. Многие неформальные задачи, например, медицинская диагностика, допускают формализацию как задачу на доказательство теорем. Поиск доказательства математической теоремы требует не только произвести дедукцию, исходя из гипотез, но также создать интуитивные догадки и гипотезы о том, какие промежуточные утверждения следует доказать для вывода доказательства основной теоремы.

В 1954 году А. Ньюэлл задумал создать программу для игры в шахматы. Дж. Шоу и Г. Саймон объединились в работе по проекту Ньюэлла и в 1956 году они создали язык программирования IPL-I (предшественник LISPа) для работы с символьной информацией. Их первыми программами стала программа LT (Logic Theorist) для доказательства теорем и исчисления высказываний (1956 год), а также программа NSS (Newell, Shaw, Simon) для игры в шахматы (1957 год). LT и NSS привели к созданию А. Ньюэллом, Дж. Шоу и Г. Саймоном программы GPS (General Problem Solver) в 1957-1972 годах Программа GPS моделировала используемые человеком общие стратегии решения задач и могла применяться для решения шахматных и логических задач, доказательства теорем, грамматического разбора предложений, математического интегрирования, головоломок типа "Ханойская башня" и т. д. Процесс работы GPS воспроизводит методы решения задач, применяемые человеком: выдвигаются подцели, приближающие к решению, применяется эвристический метод (один, другой и т. д.), пока не будет получено решение. Попытки прекращаются, если получить решение не удается. Программа GPS могла решать только относительно простые задачи. Ее универсальность достигалась за счет эффективности. Специализированные "решатели задач" - STUDENT (Bobrov, 1964) и др. лучше проявляли себя при поиске решения в своих предметных областях. GPS оказалась первой программой (написана на языке IPL-V), в которой предусматривалось планирование стратегии решения задач.

Для решения трудно формализуемых задач и, в частности, для работы со знаниями были созданы языки программирования для задач ИИ: LISP (1958 год, J. MacCatthy), Пролог (1975-79 годы, D. Warren, F. Pereira), ИнтерLISP, FRL, KRL, SMALLTALK, OPS5, PLANNER, QA4, MACSYMA, REDUCE, РЕФАЛ, CLIPS. К числу наиболее популярных традиционных языков программирования для создания ИС следует также отнести С++ и Паскаль.

Распознавание изображений.

Рождение робототехники выдвинуло задачи машинного зрения и распознавания изображений в число первоочередных.

В традиционном распознавании образов появился хорошо разработанный математический аппарат, и для не очень сложных объектов оказалось возможным строить практически работающие системы классификации по признакам, по аналогии и т. д. В качестве признаков могут рассматриваться любые характеристики распознаваемых объектов. Признаки должны быть инвариантны к ориентации, размеру и вариациям формы объектов. Алфавит признаков придумывается разработчиком системы. Качество распознавания во многом зависит от того, насколько удачно придуман алфавит признаков. Распознавание состоит в априорном получении вектора признаков для выделенного на изображении отдельного распознаваемого объекта, и лишь затем в определении того, какому из эталонов этот вектор соответствует.

П. Уинстон в начале 80-х годов обратил внимание на необходимость реализации целенаправленного процесса машинного восприятия. Цель должна управлять работой всех процедур, в том числе и процедур нижнего уровня, т. е. процедур предварительной обработки и выделения признаков. Должна иметься возможность на любой стадии процесса в зависимости от получаемого результата возвращаться к его началу для уточнения результатов работы процедур предшествующих уровней. У П. Уинстона, так же как и у других исследователей, до решения практических задач дело не дошло, хотя в 80-е годы вычислительные мощности больших машин позволяли начать решение подобных задач. Таким образом, ранние традиционные системы распознавания, основывающиеся на последовательной организации процесса распознавания и классификации объектов, эффективно решать задачи восприятия сложной зрительной информации не могли.

Экспертные системы.

Методы ИИ нашли применение при создании автоматических консультирующих систем. До 1968 года исследователи в области ИИ работали на основе общего подхода - упрощения комбинаторики, базирующегося на уменьшении перебора альтернатив исходя из здравого смысла, применения числовых функций оценивания и различных эвристик.

В начале 70-х годов произошел качественный скачок и пришло понимание, что необходимы глубокие знания в соответствующей области и выделение знаний из данных, получаемых от эксперта. Появляются экспертные системы (ЭС), или системы, основанные на знаниях.

ЭС DENDRAL (середина 60-х годов, Стэнфордский университет) расшифровывала данные масс-спектрографического анализа.

ЭС MYCIN (середина 70-х годов, Стэнфордский университет) ставила диагноз при инфекционных заболеваниях крови.

ЭС PROSPECTOR (1974-1983 годы, Стэнфордский университет) обнаруживала полезные ископаемые.

ЭС SOPHIE обучала диагностированию неисправностей в электрических цепях. ЭС XCON помогала конфигурировать оборудование для систем VAX фирмы DEC, ЭС PALLADIO помогала проектировать и тестировать СБИС-схемы.

ЭС JUDITH помогает специалистам по гражданским делам и вместе с юристом и с его слов усваивает фактические и юридические предпосылки дела, а затем предлагает рассмотреть различные варианты подходов к разрешению дела.

ЭС LRS оказывает помощь в подборе и анализе информации о судебных решениях и правовых актах в области кредитно-денежного законодательства, связанного с использованием векселей и чеков.

ЭС "Ущерб" на основе российского трудового законодательства обеспечивает юридический анализ ситуации привлечения рабочих и служащих к материальной ответственности при нанесении предприятию материального ущерба действием или бездействием.

Список созданных ЭС можно перечислять очень долго. Были разработаны и внедрены тысячи реально работающих экспертных систем. Об этом мы будем говорить подробнее в 6 и 7 лекциях.

Разработка инструментальных средств для создания ЭС ведется постоянно. Появляются экспертные системы оболочки, совершенствуются технологии создания ЭС. Язык Пролог (1975-79 годы) становится одним из основных инструментов создания ЭС. Язык CLIPS (C Language Integrated Production System) начал разрабатываться в космическом центре Джонсона NASA в 1984 году [ 1.5 ] . Язык CLIPS свободен от недостатков предыдущих инструментальных средств для создания ЭС, основанных на языке LISP. Появляется инструментарий EXSYS, ставший в начале 90-х годов одним из лидеров по созданию ЭС [ 1.6 ] . В начале ХХI века появляется теория интеллектуальных агентов и экспертных систем на их основе [ 1.7 ] . Web-ориентированный инструментарий JESS (Java Expert System Shell), использующий язык представления знаний CLIPS, приобрел достаточную известность в настоящее время [ 1.8 ] . Среди отечественных инструментальных средств следует отметить веб-ориентированную версию комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, разработанного на кафедре Кибернетики МИФИ. В этом комплексе вся прикладная логика как комплекса в целом, так и разработанных в нем веб-интегрированных ЭС, сосредоточена на стороне сервера [ 1.9 ] .

Практика внедрения ЭС показала, что нет чудодейственных рецептов - нужна кропотливая работа по вводу в ЭВМ опыта и знаний специалистов всех областей науки.

Лекция 1: 1234 || Лекция 2 >
Дмитрий Черепанов
Дмитрий Черепанов

Неоднократно находил ошибки в тестах, особенно в экзаменационных вопросах, когда правильно данный ответ на вопрос определялся в итоге как не правильно отвеченный... Из-за этого сильно страдает конечный бал! Да еще в заблуждение студентов вводит! Они-то думают, что это они виноваты!!! Но они тут не причем! Я много раз проверял ответы на некоторые такие "ошибочные" вопросы по нескольким источникам - результат везде одинаковый! Но ИНТУИТ выдавал ошибку... Как это понимать?

Из-за подобных недоразумений приходиться часами перерешивать экзамен на отличную оценку...!!!

Исправьте, пожалуйста, такие "ошибки"...

Анжелика Шлома
Анжелика Шлома

Огромная просьба сделать проще тесты, это просто ужас какой-то! Слишком сложно! 

Василий Качалин
Василий Качалин
Россия, г. Королев