ТЕМА 1: Понятие интеллектуальной информационной системы

ТЕМА 1: Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС. (4 часа)

Основные вопросы: 1. Предмет, цель, задачи, структура курса. Роль курса в подготовке менеджеров. 2. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС. Современное состояние и перспективны направления развития интеллектуальных систем.

Термин искусственный интеллект (Artificial intelligence [AI]) был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Стенфордском университете США. Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельным направлением науки произошло разделение его на два главных пути: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика» . И только в настоящее время наметились тенденции к объединению этих направлений в единое целое.

Идея нейрокибернетики состоит в следующем: единственный объект способный мыслить - это человеческий мозг, поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким то образом воспроизводить его структуру. Нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга (искусственные нейронные сети). Первые нейросети были созданы в конце 50 х годов американскими учеными Розенблатом и Мак-Каллоком.

В основу кибернетики «черного ящика» лег принцип противоположный – не имеет значения как устроено мыслящее устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало также как человеческий мозг. Это направление искусственного интеллекта ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров. Были предложены и опробованы следующие алгоритмы: • Алгоритмы лабиринтного поиска. Поиск осуществляется в некотором графе от входных данных к результирующим. Практического распространения метод не получил. • Эвристическое программирование – разработка стратегий действий на основе будущих эвристик. Эвристика – некоторое правило, необоснованное теоретически, но позволяющее сократить затраты на поиск решения в пространстве состояний (60 г. ХХ в. ). • Метод резолюций, основанный на методах математической логики. Этот подход использован при создании языка Prolog.

• Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70 х, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов – экспертов. В США появились первые AI системы, основанные на знаниях или экспертные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта – представление знаний. Были созданы системы MYCIN, Dendral, ставшие уже классическими экспертными системами для медицины и химии. Начиная с середины 80 х гг. происходит резкая коммерциализация искусственного интеллекта. В России развитие искусственного интеллекта связано с такими фамилиями, как Ляпунов, Поспелов, Маслов и др. В 1988 г. создана ассоциация искусственного интеллекта с центром в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске и др.

Искусственный интеллект – это одно из направлений информатики, цель которого разработка программно- аппаратных средств, позволяющих пользователю – не программисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Интеллектуальные системы и методы целесообразно применять для решения плохо структурированных задач, в условиях недостатка информации, ее неполноты и нечеткости. Плохо структурированная задача – это задача, алгоритм решения которой и исходные данные к ней не имеют четкой структуры, т. е. нельзя указать однозначную последовательность действий, приводящую к решению.

В настоящее время развитие искусственного интеллекта идет по следующим крупным направлениям: 1. экспертные системы 2. нечеткая логика 3. нейронные сети 4. ассоциативная память

В рамках этих направлений решаются следующие практические задачи (классификация ИИС): • Представление знаний, разработка систем, основанных на знаниях. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем. В настоящее время это направление сливается с инженерией знаний. • Игры и творчество. Это скорее коммерческое направление, т. к. в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.

• Разработка естественно – языковых интерфейсов и машинный перевод. Тема машинного перевода была популярна с 50 х годов. Первая программа в этой области – переводчик с английского на русский. Основная идея первой программы – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая несколько блоков для анализа и синтеза сообщений. Анализ включает в себя: • Морфологический анализ – анализ грамматики; • Семантический анализ – анализ смысла каждого предложения на основе базы знаний предметной области; • Прагматический анализ – анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний. Синтез включает эти же этапы, но в другом порядке.

• Распознавание образов. Это традиционное направление искусственного интеллекта, где каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которым происходит распознавание. Это направление близко к машинному обучению и тесно связано с нейрокибернетикой. • Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Создаются Prolog и Lisp – машины, компьютеры 5 го и 6 го поколений.

• Интеллектуальные роботы. Роботы – это электромеханические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Они подразделяются на роботов с жесткой системой управления (практически все современные промышленные роботы, программные манипуляторы), адаптивных роботов с сенсорными устройствами, самореализующихся или интеллектуальных роботов (конечная цель развития робототехники и основная проблема – проблема машинного зрения).

• Специальное программное обеспечение. Разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации (LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ). Помимо этого создаются пакеты прикладных программ для разработки интеллектуальных систем. • Обучение и самообучение. Это активно развивающаяся область искусственного интеллекта включает модели и методы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных.