Курс Представление знаний в информационных системах Лекция 1

Курс “Представление знаний в информационных системах” Лекция 1. Введение в интеллектуальные системы. История развития AI. Основные направления исследований. Данные и знания. Классификация, особенности и свойства. Модели представления знаний.

Роль информации в жизни человечества. Информационные революции Появление речи (с появлением человека) Появление письменности (4000 -15000 до н. э. ) Появление книгопечатания (эпоха просвещения, ренессанса, ~1460) Появление электросвязи (~1900) Появление ЭВМ (компьютеров) (~1940) Появление Интернета (1990 -е годы) Появление искусственного интеллекта (196021 век) Интеллектуальная среда, Интеллектуальные Роботы и Киборги

Основные этапы развития AI Аристотель – законы правильных рассуждений (“силлогизмы”) 13 в. Раймонд Лулий – классификация понятий для решения задач 17 в. Декарт “Размышления” 17 в. Лейбниц –Первая система формальной логики 19 в. Джорж Буль –”Исследование законов мышления, на которых основываются математические теории логики и вероятностей” 1944 г. Альфред Тарский – Теория ссылок 1956 г. Дартсутский семинар (США) впервые введен термин AI –artificial intelligence.

Основные стратегии разработки AI Кибернетика “черного ящика” Нейрокибернетика Интеррактивные интеллектуальные системы

Появление ИИ Алгоритмы решения сложных (интеллектуальных) задач (1950 -е годы) Представление и обработка формализованных знаний (1960 -1970 г) Искусственные нейронные сети (с 1943 г) Промышленные роботы и заводы-автоматы (1960 -1980 -е годы) Artificial General Intelligence (AGI) (сейчас) Интеллектуальные роботы (сейчас)

Направления разработок Игровые программы с тактическими алгогритмами Автоматическое доказательство теорем Эвристическое программированиеразработка стратегий действий на основе заранее заданных эвристик Экспертные системы

Тест Алана Тьюринга 1. 2. 3. 4. Ответы программы на вопросы теста не отличимы от ответов человека. Необходимые требования к ПО для прохождения теста Средства обработки текстов на естественном языке Средства представления знаний Средства автоматического формирования логических выводов Средства машинного обучения

История AI в России 1954 г в МГУ семинар “Автоматы и мышление” 1954 -1964 гг программа АЛПЕВ (Алгоритм Поиска Естественного Вывода) ЛОМИ 60 - гг М. М. Бонгард (алгоритм “Кора”) 1965 -1980 гг ситуационное управление 1974 создан Научный совет по проблеме “Искусственный интеллект”. 1988 г. создается АИИ – Ассоциация искусственного интеллекта

Направления исследований в AI Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях Программное обеспечение систем AI Распознавание образов. Обработка изображений Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод Интеллектуальные роботы Обучение и самообучение Машинное творчество

Промышленные роботы

Интеллектуальные роботы

Интеллектуальные роботы Таблица степеней свободы робота Repliee Q 1 Кол-во степеней свободы Торс 4 Руки 9 x 2 Шея 3 рот 1 Глаза 5

Гуманоидные роботы

АНДРОИДЫ Все три робота управляются компьютерами и могут полностью копировать мимику своих прототипов при разговоре. http: //roboting. ru/1376 -lyudi-i-roboty-sobralisza-kruglym-stolom. html

Киборги <

Интеллектуальная среда (smart environment, ambient intelligence, ubiquitous computing)

Представление знаний в системах искусственного интеллекта Основной особенностью интеллектуальных систем является то, что они основаны на знаниях, а вернее, на некотором их представлении. • Знания здесь понимаются как хранимая информация, формализованная в соответствии с некоторыми правилами, которую ЭВМ может использовать при логическом выводе по определенным алгоритмам. • Наиболее фундаментальной и важной проблемой является описание смыслового содержания проблем самого широкого диапазона, т. е. должна использоваться такая форма описания знаний, которая гарантировала бы правильную обработку их содержимого по некоторым формальным правилам. Эта проблема называется проблемой представления знаний.

ДАННЫЕ И ЗНАНИЯ Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства. Знания - это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

Отличие знаний от данных Более структурированы и связны, т. е. самое важное в знаниях не сами данные, а связи между ними • Более самоинтерпретируемы • Отвечают не только на вопросы «что» , «кто» , «где» , «когда» , но и на вопросы «как» и «почему» • Субъективны в отличие от объективности данных • Могут быть противоречивы, не полны и не точны

Особенности знаний 1. 2. 3. 4. 5. Внутренняя интерпретируемость Структурированность. Связность. Семантическая метрика Активность.

Получение знаний Знания могут формализованы и вложены в системы человеком – Системы, основанные на знаниях (инженерия знаний, экспертные системы) Знания могут быть результатом обучения системы (с учителем или без учителя) – Обучающиеся системы (Computational Intelligence, когнитивные системы, нейронные сети, интеллектуальные роботы)

Методы представления знаний В настоящее время наиболее используемые подходы к представлению знаний в интеллектуальных системах: • Методы инженерии знаний, ориентированные на формализацию знаний: – логические модели, в том числе продукционные; – семантические сети; – фреймы; • Методы, ориентированные на обучение: – нейронные сети; – байесовские сети (условные вероятности)

Другая классификация методов представления знаний Логические Эвристические Нейронные сети Вероятностные

ФОРМАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ M = T - множество базовых элементов различной природы, P - множество синтаксических правил A – аксиомы B - множество правил вывода Формальная система представляет собой генератор порождения новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний.