Системы искусственного интеллекта Бондаренко Иван Юрьевич, ассистент каф.

Системы искусственного интеллекта Бондаренко Иван Юрьевич, ассистент каф. ПМИ

Цель изучения курса: ь ь познакомиться с проблемами создания систем искусственного интеллекта; освоить методы и инструментальные средства программных интеллектуальных систем; 2

Литература 1. Гаврилова Т. А. и др. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. – М. : 1992 г. 2. Элти Дж. , Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. – 1987 г. 3. Таунсенд К. и др. Проектирование и программная реализация экспертных систем на ПЭВМ. – 1990 г. 3

Литература (продолжение) 4. Осуга С. Обработка знаний. – 1989 г. 5. Представление и использование знаний / С. Осуга, 1989 г. 6. Приобретение знаний / С. Осуга, 1990 г. 7. Попов Э. В. Статические и динамические экспертные системы. – 1996 г. 8. Попов Э. В. Экспертные системы. – 1987 г. 4

Литература (продолжение) 9. Гаврилова Т. А. , Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – 2000 г. 10. Лорьер Ж. -Л. Системы искусственного интеллекта. – 1991 г. 11. Левин Д. и др. Практическое введение в технологию искусственного интел-лекта и экспертных систем. – 1991 г. 5

Литература (продолжение) 12. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Под ред. Аверкина А. Н. и др. – 1992 г. – http: //www. raai. org/library/tolk/ 13. Джексон П. Введение в экспертные системы. – 2001 г. 6

Литература (окончание) 15. Справочник по искусственному интеллекту, т. 1, 2. – 1990 г. 16. Дюк В. , Самойленко А. Data mining: учебный курс+CD. – 2001 г. 17. Сайт Российской ассоциации искусствен-ного интеллекта. – http: //www. raai. org 18. Сайт «Всё об экспертных системах» . – http: //www. expertsys. ru 7

Искусственный интеллект как наука Это новое научное направление возникло около 59 лет назад (1956 г. ). Родиной ИИ считается США, хотя сейчас есть несколько общепризнанных научных школ – европейская, японская. 8

Искусственный интеллект как наука Предметом изучения (областью исследования) этой науки является любая интеллектуальная деятельность человека, подчиняющаяся заранее неизвестным законам. 9

Искусственный интеллект как наука Задачей науки является воссоздание с помощью искусственных устройств (ЭВМ) разумных рассуждений и действий. При решении этой задачи возникают следующие трудности: ь человеку в большинстве случаев неизвестен точный способ (или алгоритм) того, 10

Искусственный интеллект как наука как происходит понимание текста, узнавание лица, открытие теорем и т. д. ь устройства (ЭВМ) далеки от человеческого уровня компетентности (надо составлять программы, но и они выражают только весьма элементарные понятия. ) 11

Искусственный интеллект как наука Следовательно, сегодня можно считать, что методы искусственного интеллекта – это экспериментальная научная дисциплина. Под экспериментом здесь понимается проверка и уточнение моделей (компьютерных программ) на многочисленных примерах – наблюдениях над человеком – с целью раскрыть эти модели и лучше понять функционирование человеческого разума. 12

История развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект (ИИ) – это программная система, работающая на базе ЭВМ и имитирующая деятельность человека. Поэтому история ИИ тесно связана с историей развития ЭВМ. 1956 г. – начало ИИ: Клод Шеннон и Марвин Мински представили 1 -ю в мире экспертную систему «Логик-теоретик» (доказательство теорем). 13

История развития искусственного интеллекта 1957 г. – программы для игры в шахматы, программы психологического моделирования, программы машинного перевода… 1974 г. – первый чемпионат мира по шахматам среди компьютерных программ (победитель – советская программа «Каисса» ). 14

История развития искусственного интеллекта Языки программирования для ИИ: § LISP (LISt Processing Language) – 1958 г. ; § Prolog (для логических вычислений, в том числе для проектирования экспертных систем) – 1972 г. С появлением экспертных систем (ЭС) искусственный интеллект, одну из ветвей которого они составляют, стал рассматриваться как стратегически важное направление исследований. 15

История развития искусственного интеллекта Экспертная система – это система ИИ, предназначенная для решения задач в конкретной предметной области и моделирующая действия человека-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Сейчас технология ЭС – одна из ведущих информационных технологий. Причём она развивается очень быстро, даже быстрее, чем её предшественники – информационные системы и базы данных 16

История развития искусственного интеллекта Успеху технологии ЭС в значительной степени способствовали первые ЭС: § DENDRAL – химия, для структурного анализа органических соединений (конец 60 -ч г. г. ); § MYCIN – медицинская диагностика (середина 70 -х г. г. ); § PROSPECTOR – для оказания помощи геологам-изыскателям в определении залежей полезных ископае- 17 мых (1983 г. ).

История развития искусственного интеллекта Примеры современных экспертных систем: § OMEGAMON (фирма Candle, с 2004 г. в составе IBM) для отслеживания состояния корпоративной информационной сети; § G 2 (фирма Gensym) - ЭС для работы с динамическими объектами в реальном масштабе времени (для анализа ситуаций на атомных реакторах, в космических полётах и т. п. ). 18

Индустрия экспертных систем Согласно зарубежным источникам, к концу 80 -х г. г. уже существовало более 5 тыс. коммерческих ЭС и инструментальных средств их проектирования, а в индустрии разработки ЭС задействовано свыше 600 организаций. Расширяющийся рынок ЭС привлёк внимание многих фирм. Индустрия ЭС стимулировала дальнейший прогресс в исследованиях по ИИ. 19

Рынок коммерческих ЭС и других систем ИИ Мировой объём продаж систем ИИ по данным сер. 90 -х г. г. ≈ 0, 9 млрд. $, из них доля США ≈ 0, 6 млрд. $. Сегменты рынка ИИ: Экспертные системы 40 % Системы обработки ЕЯ 30 % Нейронные сети 18 % Нечёткие системы 12 % 20

Распределение рынка по географическим районам 21

Причины, приведшие системы ИИ к успеху 1. Интегрированность. 2. Открытость и переносимость. 3. Использование традиционных языков программирования. 4. Клиент-серверная архитектура. 5. Предметная ориентация систем ИИ. 22

Направления в исследованиях по ИИ 1. Программно-прагматическое – создание компьютерных программ, которые решают интеллектуальные задачи как человек 2. Бионическое – искусственное воспроизведение тех структур и процессов, которые характерны для живого мозга. 23

Разделы программнопрагматического направления I. Интеллектуальные программы 1) 2) игровые программы; естественно-языковые программы: - 3) машинный перевод; автоматическое реферирование текста; синтез текста; музыкальные программы: - имитация исполнения стиля; сочинение музыки; анализ музыкальных произведений; 24

Разделы программнопрагматического направления I. Интеллектуальные программы (продолжение): 4) 5) распознающие программы; программы создания произведений графики и живописи; прочие программы: 6) - доказательство теорем; модели поведения. 25

Разделы программнопрагматического направления II. Работа со знаниями: 1) извлечение знаний: - 2) формализация знаний; интеграция знаний; приобретение знаний автоматизированными способами; представление знаний: 3) - модели (способы); базы знаний; 26

Разделы программнопрагматического направления II. Работа со знаниями (продолжение): 4) манипулирование знаниями: - 5) пополнение; обобщение; вывод на знаниях; рассуждение на знаниях; объяснение на знаниях. 27

Разделы программнопрагматического направления III. Интеллектуальное программирование: 1) языки для ИИ: - 2) 3) 4) языки логического (Prolog) и функционального (LISP) программирования; объектно-ориентированное программирование; языки для описания знаний; автоматический синтез программ; инструментальные системы и оболочки ЭС; когнитивная графика. 28

Разделы программнопрагматического направления IV. Интеллектуальные программные системы: 1) 2) экспертные системы; информационные системы с интеллектуальным интерфейсом; обучающие системы: 3) - 4) тренажёры; консультирующие системы; интеллектуальные роботы. 29

Структура экспертной системы Решатель Интерфейс пользователя База знаний Интеллектуальный редактор баз знаний Подсистема объяснений пользователь инженер по знаниям эксперт 30

Этапы разработки экспертной системы 6 5 4 «Поддержка ЭС Стыковка ЭС Оценка ЭС 3 Доработка до промышленной ЭС 2 1 Разработка прототипа ЭС Выбор проблемы 31

Стадии разработки прототипа экспертной системы 1. 2. 3. 4. 5. 6. Идентификация проблемы Получение знаний Структурирование знаний Формализация знаний Реализация экспертной системы Тестирование 32

Инженерия знаний Развитие ЭС привело к появлению новой области информатики – инженерии знаний (технологии выявления знаний и наполнения ими ЭС). Возникла соответствующая новая специальность – инженер по знаниям. Его функции: ь построение концептуальной модели предметной области; ь выбор эффективных способов представления знаний и механизмов вывода. 33