Технологии и системы искусственного интеллекта Вопросы на

Скачать презентацию Технологии и системы искусственного интеллекта  Вопросы на Скачать презентацию Технологии и системы искусственного интеллекта Вопросы на

Лекция 8 Системы искусственного интеллекта.ppt

  • Количество слайдов: 33

>Технологии и системы искусственного интеллекта Технологии и системы искусственного интеллекта

>Вопросы на лекции n  Понятие искусственного интеллекта (ИИ) и этапы развития систем ИИ Вопросы на лекции n Понятие искусственного интеллекта (ИИ) и этапы развития систем ИИ n Математические модели и аппаратно- программная реализация систем ИИ n Направления использования систем искусственного интеллекта n Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями n Системы поддержки решений (СППР) n Экспертные системы

>Понятие интеллекта n интеллект (intelligence) происходит от  латинского intellectus — что означает Понятие интеллекта n интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. n искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека

>Понятие искусственного интеллекта ИИ - это научно-исследовательское  направление создающее модели и  соответствующие Понятие искусственного интеллекта ИИ - это научно-исследовательское направление создающее модели и соответствующие программные средства, позволяющие с помощью ЭВМ решать задачи творческого характера, которые в процессе решения требуют обращения к семантике (проблеме смысла)

>n  1 этап. Создание ЭВМ, имитирующей процесс человеческого мышления (машина-персептрон американского физиолога Ф. n 1 этап. Создание ЭВМ, имитирующей процесс человеческого мышления (машина-персептрон американского физиолога Ф. Розенблатта ) n 2 этап. Появление интегральных роботов, которые должны были выполнять определенные операции в технологических процессах, работать в опасных для человека средах n 3 этап. Развитие экспертных систем (ЭС). Медицинская диагностика, обучение, консультирование, проектирование, автоматическое программирование, проектирование сверхбольших интегральных схем, планирование в различных предметных областях и анализ данных, интерпретация геологических данных и выработка рекомендаций по обнаружению полезных ископаемых n 4 этап. Нейронные сети. Нейтронные сети используются в медицинской диагностике, управлении самолетом, налоговых и почтовых службах и др. областях человеческой деятельности

>Подходы к моделированию систем ИИ Объект исследования Цель моделирования Структура и механизмы Построение моделей Подходы к моделированию систем ИИ Объект исследования Цель моделирования Структура и механизмы Построение моделей на основе работы мозга человека: психофизиологических данных имитация процесса мышления Искусственный интеллект: Создание алгоритмического и моделирование программного обеспечения ЭВМ, интеллектуальной позволяющего решать деятельности с помощью ЭВМ интеллектуальные задачи не хуже человека Симбиоз возможностей создание смешанных человеко- естественного и машинных - интерактивных искусственного интеллекта интеллектуальных систем

>Направления развития ИИ       Кибернетика  Нейрокибернетика  Направления развития ИИ Кибернетика Нейрокибернетика «черного ящика» В основу лег принцип, Ориентирована на аппаратное противоположный нейрокибернетике: моделирование структур, не имеет значения, как устроено подобных структуре «мыслящее» устройство, главное, человеческого мозга (нейронов), чтобы на заданные входные сосредоточена на создании воздействия оно реагировало элементов, аналогичных так же, как человеческий мозг - нейронам, и их объединении в поиски алгоритмов решения функционирующие системы - интеллектуальных задач нейронные сети на существующих моделях компьютеров

>Подходы к созданию нейросетей n  аппаратный, ориентированный на создание специальных компьютеров, плат расширения, Подходы к созданию нейросетей n аппаратный, ориентированный на создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы n программный, ориентированный на создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры n гибридный - комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть – программные средства

>Модели «черного ящика» n  модель лабиринтного поиска,  представляет задачу как некоторый граф, Модели «черного ящика» n модель лабиринтного поиска, представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим n эвристическое программирование, разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик (правил, теоретически не обоснованных, но позволяющих сократить количество переборов в пространстве поиска)

>Направления использования систем ИИ n  логические игры (шашки, шахматы) n  доказательство теорем Направления использования систем ИИ n логические игры (шашки, шахматы) n доказательство теорем n кибернетические игрушки n деловые или военные игры, имеющие большое прикладное значение n распознавание образов и ситуаций n машинный перевод n роботехника n экспертные и диагностические системы

>Примеры крупномасштабных ЭС n  MICIN — экспертная система для медицинской диагностики. Ставит соответствующий Примеры крупномасштабных ЭС n MICIN — экспертная система для медицинской диагностики. Ставит соответствующий диагноз, исходя из представленных ей симптомов, и рекомендует курс медикаментозного лечения любой из диагностированных инфекций. База данных состоит из 450 правил. n PUFF — анализ нарушения дыхания. Данная система представляет собой MICIN, из которой удалили данные по инфекциям и вставили данные о легочных заболеваниях. n DENDRAL — распознавание химических структур. Пользователь дает системе DENDRAL некоторую информацию о веществе, а также данные спектрометрии (инфракрасной, ядерного магнитного резонанса и масс- спектрометрии), и та в свою очередь выдает диагноз в виде соответствующей химической структуры n PROSPECTOR — экспертная система, созданная для содействия поиску коммерчески оправданных месторождений полезных ископаемых

>Основные понятия n  Информация — совокупность сведений (полезная информация +  релевантная информация Основные понятия n Информация — совокупность сведений (полезная информация + релевантная информация + информационный мусор) об объекте, процессе или явлении, являющаяся объектом хранения, передачи, преобразования и помогающая решить поставленную задачу n Полезная информация – набор сведений, уменьшающих степень неопределенности у их получателя n Релевантная информация – полезная информация, полностью устраняющая степень неопределенности у получателя n Информационный мусор – данные, не несущие полезной информации и многократно увеличивающие временные и прочие издержки пользователя на извлечение и обработку полезной информации. n Данные – информация, характеризующая объекты, процессы, явления предметной области и их свойства, представленная в формализованном виде, предназначенная для хранения, передачи, приема и обработки

>Знание - проверенный общественной практикой логически полный ограниченный набор полезных сведений, который может многократно Знание - проверенный общественной практикой логически полный ограниченный набор полезных сведений, который может многократно использоваться людьми для решения тех или иных задач. Такие сведения выражаются в системе понятий, принятой в рамках некоторой науки или производственной деятельности, и имеют стандартное представление

>Классификация знаний  поверхностные - знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами Классификация знаний поверхностные - знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области

>Формулы понятий информация = данные + смысл  знание = информация + сравнение Формулы понятий информация = данные + смысл знание = информация + сравнение Для хранения данных используются базы данных, для хранения знаний – базы знаний

>Модели представления знаний Название модели  Сущность и область применения модели Продукционная Основана на Модели представления знаний Название модели Сущность и область применения модели Продукционная Основана на правилах, позволяет представить знания в виде предложений: Если (условие), то (действие) модель (промышленные ЭС) Семантические Ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними (распознавание образов, сети перевод) Фреймовые Структуры знаний для восприятия пространственных сцен, различают фреймы-структуры, для обозначения объектов и модели понятий (заем, залог, вексель); фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент); фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин); фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) (диагностика, отработка сценариев, ЭС) Формальные Основаны нам моделях предметной области или задача описывается в виде набора аксиом (игрушки, логические доказательства) модели

>Понятие ЭС Экспертные системы (ЭС) - это  сложные программные комплексы,  аккумулирующие знания Понятие ЭС Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей

>Коллектив разработчиков ЭС  Входят как минимум четыре человека: - эксперт - инженер по Коллектив разработчиков ЭС Входят как минимум четыре человека: - эксперт - инженер по знаниям - программист - пользователь Инженер по знаниям, это ключевая фигура при разработке систем, основанных на знаниях

>  Структура экспертной системы        РЕШАТЕЛЬ Структура экспертной системы РЕШАТЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ РЕДАКТОР ИНТЕРФЕЙС БАЗЫ ЗНАНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ БАЗА ЗНАНИЙ ПОДСИСТЕМА ОБЪЯСНЕНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ ИНЖЕНЕР ПО ЭКСПЕРТ ЗНАНИЯМ

>Структура ЭС n  Инженер по знаниям (аналитик) – специалист, как правило, знающий правила Структура ЭС n Инженер по знаниям (аналитик) – специалист, как правило, знающий правила построения экспертной системы, организует знания, помогает программисту в написании программ n Эксперт - это опытный человек, способный ясно выражать свои мысли, пользующийся репутацией специалиста, умеющий находить правильные решения в конкретной ситуации

>Структура ЭС n  Пользователь – специалист предметной области,  для которого предназначена система, Структура ЭС n Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система, обычно его квалификация недостаточно высока и он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС n Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов n База знаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному)

>Структура ЭС n  Решатель (блок логического вывода) – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта Структура ЭС n Решатель (блок логического вывода) – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ n Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы; «Как была получена та или иная рекомендация? » и «Почему система приняла такое решение? » n Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок ( «help» - режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой знаний

> Классификация ЭС по типу решаемой задачи   Решаемая задача   Классификация ЭС по типу решаемой задачи Решаемая задача Пример существующих систем Интерпретация данных – АВТАНТЕСТ – определение основных свойств согласованное и корректное определение личности по результатам психодиагностического смысла данных тестирования. SIAP – обнаружение и идентификация различных типов океанских судов Диагностика – обнаружение ANGY – диагностика и терапия сужения неисправности в некоторой системе коронарных сосудов CRIB – диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ Мониторинг – непрерывная СПРИНТ – контроль за работой электростанций интерпретация данных в реальном FALCON – контроль аварийных датчиков на масштабе времени и сигнализация о химическом заводе выходе тех или иных параметров за допустимые пределы Проектирование – подготовка CADHELP – проектирование БИС спецификаций на создание «объектов» с SYN – синтез электрических цепей заранее определенными свойствами

>Классификация ЭС по типу решаемой задачи   Решаемая задача    Классификация ЭС по типу решаемой задачи Решаемая задача Пример существующих систем Прогнозирование – логический вывод WILLARD – предсказание погоды вероятных следствий из заданных ситуаций PLANT – оценки будущего урожая (модели прогнозов с вероятностными ЕСОN – прогнозы в экономике оценками) Планирование – нахождение планов STRIPS – планирование поведения робота действий, относящихся к объектам, ISIS – планирование промышленных заказов способным выполнять некоторые функции Обучение – диагностируют ошибки при PROUST – обучение языку изучении какого-либо материала с помощью программирования Паскаль ЭВМ, подсказывают, планируют общение с обучаемым в зависимости от его успехов

>Определения СППР n  СППР - это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, Определения СППР n СППР - это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктуризированных проблем n СППР - это система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и/или моделям, так что они могут принимать лучшие решения n СППР - в большинстве случаев – это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений.

>Характеристики СППР n  СППР использует и данные, и модели n  СППР предназначена Характеристики СППР n СППР использует и данные, и модели n СППР предназначена для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач n поддерживает, а не заменяет, выработку решений менеджерами n может быть адаптирована для группового и индивидуального использования n поддерживает 3 фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор n проста в использовании и модификации n улучшает эффективность процесса принятия решений n позволяет использовать накопленные знания и опыт

>Классификации СППР n на уровне пользователя n на концептуальном уровне n на техническом уровне Классификации СППР n на уровне пользователя n на концептуальном уровне n на техническом уровне n в зависимости от данных, с которыми эти системы работают

>Классификация СППР на уровне пользователя n  Пассивные:  помогают процессу принятия решения, Классификация СППР на уровне пользователя n Пассивные: помогают процессу принятия решения, но не могут вынести предложение, какое решение принять n Активные: могут сделать предложение, какое решение следует выбрать n Кооперативные СППР: позволяют ЛПР изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки до тех пор пока не будет принято наилучшее решение

>Классификация СППР на концептуальном уровне n  СППР, управляемые сообщениями: поддерживают группу пользователей, работающих Классификация СППР на концептуальном уровне n СППР, управляемые сообщениями: поддерживают группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи n СППР, управляемые данными: в основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными n СППР, управляемые документами: управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах n СППР, управляемые знаниями: обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур n СППР, управляемые моделями: доступ и манипуляции с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными)

>Классификация СППР на техническом уровне n  СППР всего предприятия: подключены к большим хранилищам Классификация СППР на техническом уровне n СППР всего предприятия: подключены к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия n настольные СППР: малые системы, обслуживающие лишь один компьютер пользователя

>Классификация СППР в зависимости от данных n  Оперативные: предназначены для немедленного реагирования на Классификация СППР в зависимости от данных n Оперативные: предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании (информационные системы руководства) n Стратегические: ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников (ОLAP-системы)

>Архитектура СППР  ¨ система управления данными (the data management system - DBMS), Архитектура СППР ¨ система управления данными (the data management system - DBMS), ¨ система управления моделями (the model management system – MBMS), ¨ машина знаний (the knowledge engine (KE)), ¨ интерфейс пользователя (the user interface) ¨ пользователи (the user(s)).

>Спасибо за внимание! Спасибо за внимание!