Основные понятия теории искусственного интеллекта.

⇐ ПредыдущаяСтр 14 из 19Следующая ⇒

Искусственный интеллект – это возможность решения задач, которые до сих пор не удавалось решить человеку, машинным способом с помощью программных средств.

Искусственный интеллект (ИИ) можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения. Основной проблемой искусственного интеллекта является разработка методов представления и обработки знаний.

К программам искусственного интеллекта относятся:

1. игровые программы (стохастические, компьютерные игры);

2. естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи;

3. распознающие программы – распознавание почерков, изображений, карт;

Программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений.

Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:

1. экспертные системы;2. нейронные сети;3. естественно-языковые системы;4. эволюционные методы и генетические алгоритмы;5. нечеткие множества;6. системы извлечения знаний.

Экспертные системы ориентированы на решение конкретных задач.

Нейронные сети реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на :

· сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настраиваются на решение конкретных задач;

· объектно-ориентированные - используемые для распознания символов, управления производством, предсказание ситуаций на валютных рынках,..

· гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus).

Естественно-языковые (ЕЯ) системы делятся на:

· программные продукты естественного языкового интерфейса в БД (представление естественно-языковых запросов в SQL-запросы);

· естественно-языковой поиск в текстах, содержательное сканирование текстов (используется в поисковых системах Internet, например, Google);

· масштабируемые средства распознания речи (портативные синхронные переводчики);

· средства голосового ввода команд и управления (безлюдные производства);

· компоненты речевой обработки, как сервисные средства программного обеспечения (ОС Windows XP).

Нечёткие множества – реализуют логические отношения между данными. Генетические алгоритмы – это методы анализа данных, которые невозможно проанализировать стандартными методами.

Системы извлечения знаний – используются для обработки данных из информационных хранилищ.

Нейронные сети - это одно из направлений искусственного интеллекта, которые реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на :

· гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus).

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Экспертные системы отличаются и от других видов информационных систем:

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

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

· ЭС должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность

Под ЭС 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.

ЭС содержит в своем составе базу знаний и механизм логических выводов. Другим важным компонентом ЭС является пользовательский интерфейс, необходимый для правильной передачи ответов пользователю в удобной для него форме. в ЭС должен присутствовать модуль, который способен при помощи механизма логического вывода, "предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Модуль, реализующий эти функции, называется модулем советов и объяснений.

Важность экспертных систем состоит в следующем:

· технология ЭС существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный эк. эффект;

· ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;

· технология ЭС, получившая ком. распространение, обеспечит революционный прорыв в создании интеллектуально взаимодействующих модулей.

При разработке реальных ЭС используют так называемые языки искусственного интеллекта типа ЛИСП и ПРОЛОГ.

По назначению ЭС делятся на:

· ЭС общего назначения.

· Специализированные ЭС:

1. проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования

2. предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях.

По степени зависимости от внешней среды выделяют:

· Статические ЭС, не зависящие от внешней среды.

· Динамические, учитывающие динамику внешней среды и предназначенные для решения задач в реальном времени.

По типу использования различают:

· Изолированные ЭС.

· ЭС на входе/выходе других систем.

· Гибридные ЭС или, иначе говоря, ЭС интегрированные с базами данных и другими программными продуктами (приложениями).

По сложности решаемых задач различают:

· Простые ЭС - до 1000 простых правил.

· Средние ЭС - от 1000 до 10000 структурированных правил.

· Сложные ЭС - более 10000 структурированных правил.

По стадии создания выделяют:

· Исследовательский образец ЭС, разработанный за 1-2 месяца с минимальной БЗ.

· Демонстрационный образец ЭС, разработанный за 2-4 месяца

· Промышленный образец ЭС, разработанный за 4-8 месяцев

· Коммерческий образец ЭС, разработанный за 1,5-2 года

Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 232; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 9 10 11 12 131415 16 17 18 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!