1. Искусственный интеллект






Название1. Искусственный интеллект
страница1/6
Дата публикации24.10.2013
Размер0.64 Mb.
ТипРеферат
top-bal.ru > Информатика > Реферат
  1   2   3   4   5   6
Содержание
Введение 3

1. Искусственный интеллект

  1. Основные понятия искусственного интеллекта 4

  2. История развития искусственного интеллекта 12

  3. Когнитивное моделирование в интеллектуальной системе 14

  4. Прикладные интеллектуальные системы 15

2. Распознание образов и машинный перевод в базах данных

  1. Понятие образа 33

  2. Проблема распознания образа 35

  3. Обучение, самообучение и адаптация 37

  4. Преобразование изображений в цифровой код 40

3. Нейронные сети

  1. Понятие нейронной сети 42

  2. Базовые архитектуры нейронных сетей 46

  3. Практическое применение нейрокомпьютеров 49

  4. Обучение искусственных нейронных сетей 51

Заключение 55

Список литературы 57

2

Аннотация

В данной учебно-исследовательской работа автор проводит исследо­вание в области искусственного интеллекта (ИИ), проникновения ИИ в раз­ные области жизнедеятельности человека. В работе изучены основные поня­тия, современные проблемы и будущее искусственного интеллекта. Так же мной рассмотрены исследования, классификация и область применения ИИ.

В работе представлены примеры проецирования и кодирования изо­бражений, модели представления знаний а так же системы управления база­ми данных

Представленный материал в учебно-исследовательской работе содержит таблицы, диаграммы, рисунки и графические схемы. В процессе создания данного проекта средствами Microsoft Office PowerPoint была раз­работана презентация по исследуемой теме.

1

Введение

Инженерия знаний - это область информационной технологий, цель которой накапливать и применять знания, не как объект обработки их чело­веком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компью­тером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точ­ного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но тем не менее цель инженерии знаний - обеспечить использо­вание знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор - актуальна. Но следует заметить, что возможность использования зна­ний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, они взаимно дополняют друг друга и ве­дут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.

Уже на протяжении 30 лет относительно немногочисленная группа ис­следователей пытается иногда более, иногда менее успешно создавать про­граммы, позволяющие ЭВМ "разумно" решать задачи. В середине 70-х годов после двух десятилетий медленного и едва заметного прогресса в этой новой области искусственного интеллекта исследователи пришли к следующему фундаментальному выводу о разумном поведении вообще: оно требует ко­лоссального количества знаний, которыми люди обладают, как чем-то само собой разумеющимся, но которые нужно постепенно "скормить" машине.

Целью данной учебно-исследовательской работы является рассмотре­ние интеллектуальных систем, исследование основных проблем с которыми сталкиваются разработчики при создании искусственного интеллекта, рас­смотрение основных этапов развития ИИ.

Основными задачами в данной учебно-исследовательской работе является рассмотрение основных понятий интеллектуальных систем, иссле­дование в области машинного перевода и кодирования а так же ознакомление с нейронными сетями.

3

1. Искусственный интеллект 1.1. Основные понятия искусственного интеллекта

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Со­ответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдель­ные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать опти­мальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального ана­лиза внешних воздействий.

Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуаль­ные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преоб­разования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообраз­ным обстоятельствам.

В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятель­ности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окру­жающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто сущест­вовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой ин­формационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целена­правленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адапта­ции к разнообразным обстоятельствам".

Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении) и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В Искусственном интеллекте

4

основная цель — научиться хранить знания таким образом, чтобы програм­мы могли обрабатывать их и достигнуть подобия человеческого интеллекта. Исследователи ИИ используют теории представления знаний из когнитоло-гии. Такие методы как фреймы, правила и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Так как знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, кото­рые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание выво­дов из знаний.

Было очень немного обсуждения вопросов представления знаний и ис­следования в данной области. Есть хорошо известные проблемы, такие как "spreading activation, " (задача навигации в сети узлов) «категоризация» (это связано с выборочным наследованием; например вездеход можно считать специализацией (особым случаем) автомобиля, но он наследует только неко­торые характеристики) и «классификация». Например, помидор можно счи­тать как фруктом, так и овощем.

В области искусственного интеллекта, решение задач может быть уп­рощено правильным выбором метода представления знаний. Определенный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. На­пример диагностическая экспертная система Мицин использовала схему представления знаний основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вы­числения в индо- арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого спо­соба представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.

Проблема формирования баз знаний является сложной и многогранной. Если ограничить рассмотрение этой проблемы задачей извлечения личных знаний эксперта, то можно сформулировать основные требования и принци­пы построения программных систем, автоматизирующих процесс формиро-

вания баз знаний. Системы такого рода именуются автоматизированными системами инженерии знаний.

В 1950 году британский математик Алан Тьюринг опубликовал в жур­нале «Mind» свою работу «Вычислительная машина и интеллект», в которой описал тест для проверки программы на интеллектуальность. Он предложил поместить исследователя и программу в разные комнаты и до тех пор, пока исследователь не определит, кто за стеной - человек или программа, считать поведение программы разумным. Это было одно из первых определений ин­теллектуальности, то есть А. Тьюринг предложил называть интеллектуаль­ным такое поведение программы, которое будет моделировать разумное по­ведение человека.

С тех пор появилось много определений интеллектуальных систем (ИС) и искусственного интеллекта (ИИ). Сам термин ИИ (AI - Artificial Intelligence) был предложен в 1956 году на семинаре в Дартсмутском кол­ледже (США). Приведем некоторые из этих определений. Д. Люгер в своей книге определяет «ИИ как область компьютерных наук, занимающуюся ис­следованием и автоматизацией разумного поведения».

В учебнике по ИС дается такое определение: «ИИ - это одно из на­правлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, обща­ясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка».

Введем определения, которые будем использовать в качестве рабочих определений. Предметом информатики является обработка информации по известным законам. Предметом ИИ является изучение интеллектуальной деятельности человека, подчиняющейся заранее неизвестным законам. ИИ это все то, что не может быть обработано с помощью алгоритмических мето­дов. Системой будем называть множество элементов, находящихся в отно­шениях друг с другом и образующих причинно-следственную связь.

6

Адаптивная система - это система, которая сохраняет работоспособ­ность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирова­ния, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний. Традиционно, по способу адап­тации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самооргани­зующиеся системы .

Под алгоритмом будем понимать последовательность заданных дейст­вий, которые однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время для решаемой задачи.

Под ИС будем понимать адаптивную систему, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде. Сделаем два важных дополнения к данному определению. К сфере решаемых ИС задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

  • в них неизвестен алгоритм решения задач (такие задачи будем называть интеллектуальными задачами);

  • в них используется помимо традиционных данных в числовом формате информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков;

  • в них предполагается наличие выбора (не существует алгоритма - это значит, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях не­определенности). Свобода действий является существенной составляющей интеллектуальных задач.

Интеллектуальные робототехнические системы (ИРС) содержат пере­менную, настраиваемую модель внешнего мира и реальной исполнительной системы с объектом управления. Цель и управляющие воздействия форми­руются в ИРС на основе знаний о внешней среде, объекте управления и на основе моделирования ситуаций в реальной системе.

7

О каких признаках интеллекта уместно говорить применительно к ин­теллектуальным системам? ИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные, ИС способны из имеющихся фактов и знаний сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т. д. Кроме того, ИС должны быть способны к самооценке - обладать рефлек­сией, то есть средствами для оценки результатов собственной работы. С по­мощью подсистем объяснения ИС может ответить на вопрос, почему получен тот или иной результат. Наконец, ИС должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами.

Можно ли считать шахматную программу интеллектуальной системой? Если шахматная программа при повторной игре делает одну и ту же ошибку -то нельзя. Обучаемость, адаптивность, накопление опыта и знаний - важней­шие свойства интеллекта. Если шахматная программа реализована на компь­ютере с бесконечно-высоким быстродействием и обыгрывает человека за счет просчета всех возможных вариантов игры по жестким алгоритмам - то такую программу мы также не назовем интеллектуальной. Но если шахмат­ная программа осуществляет выбор и принятие решений в условиях неопре­деленности на основе эффективных методов принятия решений и эвристик, корректируя свою игру от партии к партии в лучшую сторону, то такую про­грамму можно считать достаточно интеллектуальной.

Всякий раз, как только возникают сомнения в интеллектуальности не­которой системы, договоримся вспоминать тест Алана Тьюринга на интел­лектуальность. После этого сомнения и дальнейшие споры, как правило, пре­кращаются. Следует определить также понятие знания - центрального поня­тия в ИС. Рассмотрим несколько определений:

  • Знания есть результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов;

  • Знания - система суждений с принципиальной и единой организацией, основанная на объективной закономерности;

8

• Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода (рис. 1).

Под знаниями будем понимать совокупность фактов и правил. Понятие правила, представляющего фрагмент знаний, имеет вид: если <условие> то <действие>

Например, если X истинно и Y истинно, то Z истинно с достоверно­стью Р.



Рис. 1. Процесс логического вывода в ИС

Вышеприведенные определения являются достаточно общими фило­софскими определениями. В ИС принято использовать определение 3 для определения знаний. Определение 4 есть частный случай определения 3.

Под статическими знаниями будем понимать знания, введенные в ИС на этапе проектирования. Под динамическими знаниями (опытом) будем по­нимать знания, полученные ИС в процессе функционирования или эксплуа­тации в реальном масштабе времени.

Знания можно разделить на факты и правила. Под фактами подразуме­ваются знания типа «А это А», они характерны для баз данных. Под прави­лами (продукциями) понимаются знания вида «ЕСЛИ-ТО». Кроме этих зна­ний существуют так называемые метазнания (знания о знаниях). Создание продукционных систем для представления знаний позволило разделить зна­ния и управление в компьютерной программе, обеспечить модульность про­дукционных правил, т. е. отсутствие синтаксического взаимодействия между правилами. При создании моделей представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Вы­полнить это требование в равной степени для простых и сложных задач до­вольно сложно.

9

Рассмотрим подробнее систему управления ИРС, структурная схема которой представлена на (рис. 2). На этом рисунке стрелками обозначено на­правление движения информации, двунаправленными стрелками обозначено взаимодействие типа «запрос-ответ» и «действие-подтверждение», весьма распространенное в информационных системах. Входом системы является Блок ввода информации, предназначенный для ввода числовых данных, тек­ста, речи, распознавания изображений. Информация на вход системы может поступать (в зависимости от решаемой задачи) от пользователя, внешней среды, объекта управления. Далее входная информация поступает в Блок ло­гического вывода, либо сразу в базу данных (БД) - совокупность таблиц, хра­нящих, как правило, символьную и числовую информацию об объектах предметной области (в нашем курсе лекций - объектах робототехники).



Рис.2. Структурная схема интеллектуальной робототехнической системы Блок логического вывода (БЛВ) и формирования управляющей ин­формации обеспечивает нахождение решений для нечетко формализованных задач ИС, осуществляет планирование действий и формирование управляю­щей информации для пользователя или объекта управления на основе Базы Знаний (БЗ), БД, Базы Целей (БЦ) и Блока Алгоритмических Методов Реше­ний (БАМР).

Рассмотрим следующие определения: БЗ - совокупность знаний, на­пример, система продукционных правил, о закономерностях предметной об-
  1   2   3   4   5   6

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

1. Искусственный интеллект iconРеферат: «Искусственный интеллект и системы искусственного интеллекта»
Современные философы и исследователи науки часто рассматривают междисциплинарные науки как одно из достижений заново открытых в 20...

1. Искусственный интеллект icon1)…Есть много признаков, отличающих человека от животного. (2)Я не...
Животное обладает большим умом, но его ум всегда связан с определённой ситуацией. (5)А человек всегда находится в непредвиденной...

1. Искусственный интеллект iconIi всероссийское дистанционное интеллект-путешествие «Вундеркинд»

1. Искусственный интеллект iconВолшебный камень
Литьевой мрамор (искусственный камень, полимербетон) это экологически чистый современный материал, созданный на основе натуральной...

1. Искусственный интеллект iconКафедра психологии и психологического консультирования
Английский драматург Сомерсет Моэм заявил, что «в отношении комедии выдвигать требование реалистичности едва ли разумно. Комедия...

1. Искусственный интеллект iconПрактический интеллект
Р. Дж. Стернберг, Дж. Б. Форсайт, Дж. Хедланд, Дж. А. Хорвард, Р. К. Вагнер, В. М. Вильяме, С. А. Снук, Е. Л. Григоренко

1. Искусственный интеллект iconКоманды
...

1. Искусственный интеллект icon««Интеллект викторина по математике!»
Работы принимаются до 25 ноября 2013 года, до 23 часов 59 минут по московскому времени

1. Искусственный интеллект iconТема: Произведения Самуила Яковлевича Маршака
В сферу учения вовлечь не только интеллект школьника, но и эмоции, духовные потребности

1. Искусственный интеллект iconПриглашение уважаемые коллеги (моу сош №9, Надым)!
Общероссийская Малая академия наук «Интеллект будущего» приглашает делегацию Вашего учреждения на



Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2018
контакты
top-bal.ru

Поиск