Интеллектуальные информационные системы. Признаки. Классификация.
Основные понятия и история развития искусственного интеллекта
Условно можно выделить 7 этапов развития искусственного интеллекта, каждый из которых связывается с определённым уровнем развития искусственного интеллекта и парадигмой, реализуемой в конкретной системе.
Парадигма – новая идея математического описания работы систем искусственного интеллекта.
Этап 1 (50–е годы) (Нейрон и нейронные сети)
Он связан с появлением первых машин последовательного действия, с очень небольшими, по сегодняшним меркам, ресурсными возможностями по памяти, быстродействию и классам решаемых задач. Это были задачи сугубо вычислительного характера, для которых были известны схемы решений и которые можно описать на некотором формальном языке. К этому же классу относятся и задачи на адаптацию.
Этап 2 (60-е годы) (Эвристический поиск)
В «интеллект» машины добавились механизмы поиска, сортировки, простейшие операции по обобщению информации, не зависящие от смысла обрабатываемых данных. Это стало новой точкой отсчета в развитии и понимании задач автоматизации деятельности человека.
Этап 3 (70-е годы) (Представление знаний)
учеными была осознана важность знаний (по объему и содержанию) для синтеза интересных алгоритмов решения задач. При этом имелись в виду знания, с которыми математика не умела работать, т.е. опытные знания, не носящие строгого формального характера и описываемые обычно в декларативной форме. Это знания специалистов в различных областях деятельности, врачей, химиков, исследователей и т.п. Такие знания получили название экспертных знаний, и соответственно системы, работающие на основе экспертных знаний, стали называться системами-консультантами или экспертными системами
|
|
|
Этап 4 (80-е годы) (Обучающие машины)
Четвертый этап развития ИИ стал прорывным. С появлением экспертных систем в мире начался принципиально новый этап развития интеллектуальных технологий – эра интеллектуальных систем - консультантов, которые предлагали варианты решений, обосновывали их, способны были к обучению и к развитию, общались с человеком на привычном для него, хотя и ограниченном, естественном языке.
Этап 5 (90-е годы) (Автоматизированные обрабатывающие центры)
Усложнение систем связи и решаемых задач потребовало качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих программных систем, таких систем, как защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападений, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т.п. И новой парадигмой создания перспективных систем защиты всех видов стали интеллектуальные системы. Именно они позволяют создавать гибкие среды, в рамках которых обеспечивается решение всех необходимых задач.
|
|
|
Этап 6 (2000-е годы) (Робототехника)
Область применения роботов достаточно широка и простирается от автономных газонокосилок и пылесосов до современных образцов военной и космической техники. Модели оборудованы навигационной системой и всевозможными периферийными датчиками.
Этап 7 ( год 2008)( Сингулярность)
Создание искусственного интеллекта и самовоспроизводящихся машин, интеграция человека с вычислительными машинами, либо значительное скачкообразное увеличение возможностей человеческого мозга за счёт биотехнологий.
Основные направления исследований в области интеллектуальных информационных систем.
Основные исследования в области искусственного интеллекта проводятся по следующим направлениям.
1. Представление знаний.
В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальных информационных систем (ИИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний (продукционная модель, семантические сети, фреймы, логические модели) и языки для их описания. Определяются источники, из которых черпаются знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний.
|
|
|
2. Манипулирование знаниями.
Для того чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задач, надо научить ИИС оперировать ими. В рамках данного направления:
- создаются методы достоверного или правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний;
- предлагаются модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений;
- разрабатываются способы пополнения, структуризации, формализации и классификации знаний.
Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний. Многие исследователи считают, что эти два направления можно разделить лишь условно.
3. Восприятие и общение.
В круг задач этого направления входят проблемы распознавания, понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, речи, зрительных образов, а также другой аудио- и видеоинформации. К этому же кругу проблем примыкают задачи формирования объяснений действий ИИС, которые она должна уметь порождать по просьбе человека. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессоров, запросно-ответных систем, диалоговых систем, игр и других информационных систем, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с ИИС.
|
|
|
4. Обучение.
Предполагается, что ИИС подобно человеку должны быть способны к обучению — решению задач, с которыми они ранее не встречались. Для этого разрабатываются методы корректировки уже имеющихся знаний на основе поступающей информации, генерации новых знаний, обобщения и классификации знаний и т.д.
5. Поведение.
Так как ИИС должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разработать специальные поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими информационными системами и людьми. Для достижения такого взаимодействия разрабатываются модели целесообразного, нормативного и ситуационного поведения, специальные методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях.
6. Разработка аппаратного и программного обеспечения интеллектуальных информационных систем.
В рамках этого направления создаются инструментальные средства для разработки ИИС, компьютеров, ориентированных на обработку символьной информации, интеллектуальных роботов и т.д.
Интеллектуальные информационные системы. Признаки. Классификация.
Средства ИИ могут использоваться для реализации различных функций, выполняемых ИИС. На рисунке приведена классификация ИИС, признаками которой являются следующие интеллектуальные функции:
· коммуникативные способности - способ взаимодействия конечного пользователя с системой;
· решение сложных плохо формализуемых задач, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределенностью и динамичностью исходных данных и знаний;
· способность к самообучению - умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач;
· адаптивность - способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний.
Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 176; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!