Компьютерные информационные технологии (КИТ). Технологии искусственного интеллекта ч.1

Лекция 9

Технологии искусственного интеллекта ч.1

Основные понятия искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) - это наука о концепциях, позволяющих компьютерам выполнять задачи которые у людей выглядят разумными. В общем случае дать определение интеллекта в обычном смысле этого слова невозможно, потому что интеллект - это сплав многих навыков в области обработки и представления информации.

Центральные задачи ИИ состоят в том, что бы сделать компьютер более полезными и чтобы понять принципы, лежащие в основе интеллекта. Для этого необходимо знать, каким образом ИИ может помочь специалистам в различных предметных областях в разрешение трудных проблем.

Термин искусственный интеллект (ИИ , AI – artificial intelligence) был предложен в 1956 году на семинаре в Дартмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения логических задач (не вычислительных) с помощью вычислительных машин. Следует отметить, что был сделан неудачный перевод английского понятия artificial intelligence на русский язык, и поэтому в русском языке это понятие носит несколько фантастический оттенок. На самом деле artificial intelligence означает «умение рассуждать разумно».

Основные области применения ИИ:

• Доказательства теорем;
• Игры;
• Распознавание образов;
• Принятие решений;
• Адаптивное программирование;
• Сочинение машинной музыки;
• Обработка данных на естественном языке;
• Обучающиеся сети (нейросети)

В экономике в настоящее время получают широкое распространение экспертные системы, системы поддержки принятия решений и нейросети.

В общем случае функциональная структура использования ИИ состоит из трех компонент (комплексов):

• Исполнительная система
• Интеллектуальный интерфейс пользователя
• База знаний

Первый комплекс представляет собой совокупность средств, выполняющих программы (исполнительную систему), спроектированных с позиций эффективного решения задач, имеет в ряде случаев проблемную ориентацию. Исполнительная система (ИС) объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы.

Второй комплекс - совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей. Интеллектуальный интерфейс – это система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности либо без посредников либо с незначительной их помощью.

Третьим комплексом средств, с помощью которых организуется взаимодействие первых двух, является база знаний, обеспечивающая использование вычислительными средствами первых двух комплексов целостной и независимой от обрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде. База знаний (БЗ) - занимает центральное положение по отношению к остальным компонентам вычислительной системы в целом, через БЗ осуществляется интеграция средств ВС, участвующих в решении задач.

Базы знаний, представляют собой некий аналог обычных баз данных, но содержат информацию не в виде таблиц или записей с полями, а в виде утверждений о чем-либо, например "туристическая фирма предоставляет услуги населению" или "студенты являются наиболее активной частью населения". Доступ к этой информации осуществляется не через команды поиска, а с помощью формулируемых на естественном языке вопросов, например "может ли туристическая фирма предоставлять услуги студентам?".

Отметим, что в настоящее время используются такие модели представления знаний, как продукционная модель, основанная на построении правил «ЕСЛИ - ТО»; фреймовая модель, в которой описывается один концептуальный объект, а его конкретные свойства в структурных элементах этого фрейма; семантические сети, где узлы сети соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между этими объектами

Экспертные системы

В повседневной жизни мы постоянно сталкиваемся с экспертами в самых различных областях человеческой деятельности- врачи, преподаватели, референты и т.д. Имея огромный багаж знаний, касающихся предметной области, они умеют точно сформулировать и правильно решить задачу.

В течение последних десятилетий многочисленные попытки исследователей были направлены на создание систем, способных заменить специалиста в конкретной предметной области, т.е. решать задачи в отсутствии людей- экспертов.

Эти системы получили название экспертных систем .

В ходе исследований выяснилось, что среди задач, решаемых экспертами, формализованные задачи составляют лишь малую часть, в то время как основная их масса относится к числу неформализованных.

Экспертные системы отличаются и от других видов информационных систем:

· Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком.

· Экспертная система должна за приемлемое время (достаточно малое) найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.

· Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято "не с потолка". Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной.

В настоящее время существует несколько определений экспертных систем (их иногда называют также «инженерия знаний» или «системы, основанные на знаниях»).

Одним из наиболее популярных определений экспертной системы яв­ляется следующее:

Под экспертной системой понимается система, объе­диняющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в та­кой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Дополнительно желаемой харак­теристикой такой системы является способность системы пояснять по требованию ход своих рас­суждений в понятной для спрашивающего форме.

Приведенное определение, позволяют выделить ряд базовых структурных элементов экспертной системы.

Как и любая система, основанная на знаниях, экспертная система обя­зательно содержит в своем составе базу знаний и механизм логических выво­дов. Зачастую для представления фактический знаний используется отдель­ный механизм - база данных, а в базе знаний остаются лишь процедурные знания. Кроме того, для ведения базы знаний и дополнения ее при необхо­димости знаниями, полученными от эксперта, требуется отдельный модуль приобретения знаний.

Другим важным компонентом экспертной системы является пользова­тельский интерфейс, необходимый для правильной передачи ответов пользователю в удобной для него форме. Кроме того, пользовательский интерфейс необходим и эксперту для осуществления манипуляций со зна­ниями.

И наконец, в экспертной системе должен присутствовать модуль, кото­рый способен при помощи механизма логического вывода, "предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной зада­чи", сопровождая его по требованию пользователя различными коммен­тариями, поясняющими ход проведенных рассуждений. Модуль, реализу­ющий эти функции, называется модулем советов и объяснений. Следует от­метить, что механизм объяснений играет весьма важную роль, позволяя повысить степень доверия пользователя к полученному результату. Кроме того, он важен не только для пользователя системы, но и для эксперта, который с его помощью определяет, как работает система и как использу­ются предоставленные им знания.

Базовая структура экспертной системы показана на рис.1.

Пе­речисленные структурные элементы являются наиболее характерными для большинства экспертных систем, хотя в реальных условиях некоторые из них могут отсутствовать.

Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Другими словами, система (техническая или социальная), требующая принятия решения, может получить его непосредственно от программы или через промежуточное звено — человека, который общается с программой. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, и в этом случае программа может "оправдать" свое существование, повышая эффективность его работы. Альтернативный вариант — человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого качества. Вообще говоря, правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.

Важность экспертных систем состоит в следующем:

• технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект;
• ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;
• технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в создании интеллектуально взаимодействующих модулей.

Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

• решение задачи принесет значительный эффект, например экономический;
• использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;
• использование ЭС целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;
• использование ЭС целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.

При разработке реальных экспертных систем в большинстве случаев используют так называемые языки искусственного интеллекта типа ЛИСП и ПРОЛОГ.