Файл: Основные подходы к построению систем искусственного интеллекта.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 28.06.2023

Просмотров: 43

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Введение

Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта (ИИ) может быть отнесено к середине 50-х гг. Этому способствовала программа, разработанная А. Ньюэллом, предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний и названная «ЛОГИК-ТЕОРЕТИК». Некоторые авторы называют эту систему экспертной и связывают определение ее назначения с анализом ее возможностей, проведенных Клодом Шенноном и Марвином Минским.

Эти работы положили началу исследованиям в области ИИ, связанному с разработкой программ, решающих задачи на применения разнообразных методов и Эвристика -- логических приемов и правил, Исследования и истины, поиска доказательств. правила -- правила, в целях эффективности поиска в предметной области.

метод решения при этом как свойственный мышлению «», для характерно возникновение «» о решения с проверкой их. методу противопоставлялся в ЭВМ (процедуральный, ) метод, интерпретировался как осуществление заданной шагов, приводящей к ответу. трактовка эвристических решения задачи и появление и термина «интеллект».

ИИ в время довольно Список по искусственному постоянно увеличивается. в него представление знаний, задач, системы, общения с на естественном обучение, моделирование, визуальной информации, нейрокомпьютерные и др.

знаний - важная область по искусственному основа остальных дисциплин. имеют форму объектов, и процедур. адекватных знаний и их эффективно означают «».

общей теории метода представления является стратегической Такая открыла бы накопления знаний, нужны ежедневно решения все и новых Однако достижения поставленной необходимо найти выражения общих предметных областей (ПО), в и состоит проблемы представления

Целью работы является основных подходов к систем искусственного

Для поставленной цели выполнить ряд

- системы искусственного

- построение систем интеллекта;

- развитие искусственного и т.д.

написании данной были использованы научные и источники.

1 Понятие искусственного интеллекта и её

1.1 искусственного интеллекта

интеллект () происходит от intellectus что ум, разум; способности человека.


искусственный интеллект (intelligence) ИИ (AI) толкуется как автоматических систем на себя функции интеллекта например, и принимать решения на ранее полученного и рационального внешних воздействий. В даются следующие искусственного интеллекта.

интеллект - прикладного процесса свойства, с разумным человека.[1]

интеллект - информатики, вопросами имитации человека с компьютера.

класс пакетов информационные поддерживающие на естественном (естественно-интерфейс); системы, давать рекомендации в различных интеллектуальные прикладных программ, решать прикладные без программирования.

-языковый был наиболее для общения с с момента ее Это бы исключить обучения конечного языку команд другим приемам своих заданий решения на поскольку язык является приемлемым средством для человека. работы по такого рода начались с 20-го Однако, на весь исследователей и эта не решена и по день из-за сложностей, с пониманием естественного языка и текста в

программные продукты, появлялись на носили экспериментальный характер, множество ограничений и не задачу кардинально. не менее, на кажущийся в этой данная остается актуальной и по день и в состав связанной с ЭВМ пятого

Экспертные впервые появились в медицины. идея интеграции экспертов в медицины или ее разделов в электронную форму, позволила бы врачу иметь электронного советника принятии решений по или иному случаю.[2] области медицины слишком большой ошибок, касаются жизни и людей. от области эта технология и на сферы деятельности например, Технология экспертных систем первоначальное "" системы, т.е. ее конкретными из той иной проблемной а уже эксплуатацию знаниями экспертной для решения задач. идеология проявила в проекте пятого поколения в привлечения конечного к решению задач и с проблемой знаний.

пакеты прикладных позволяют, экспертным системам, создавать базу включающую знаний из или иной деятельности человека, а решать практические с привлечением знаний. этих видов состоит в том, экспертные системы, в от интеллектуальных ППП, интегрировать знания из называемых слабо предметных областей, в сложно определить и выходные задачи, а невозможно сформировать алгоритм ее Кроме экспертные не формируют решения задачи в случае ППП, а выдают "" пользователю на его запроса.

применения

теорем;

Распознавание

Принятие

Адаптивное

Сочинение музыки;

данных на языке;

сети ();

концептуальные обучения.


на будущее в применения ИИ: В хозяйстве компьютеры оберегать посевы от подрезать и обеспечивать уход. В промышленности компьютеры работать там, возникают слишком условия для В производства ВМ выполнять различного задачи по и техническом [3]

В ВМ обязаны составлением расписаний коллективов и людей, краткую сводку В заведениях ВМ рассматривать задачи, решают студенты, в ошибок, тому как ошибки в и их. должны обеспечивать суперкнигами, в памяти систем.

В ВМ должны ставить диагноз, больных в отделения, ход лечения. В хозяйстве ВМ помогать советами по пищи, продуктов, за состоянием в квартире и в саду. в время ни из этих не представляется но в области ИИ способствовать их

1.2 систем искусственного

различные подходы к систем искусственного Это не является когда мнение постепенно другое, и подходы существуют и Кроме поскольку по-полных систем интеллекта в время нет, то сказать, какой-то является правильным, а -то [4]

начала кратко логический подход. он возник? человек занимается не только измышлениями. высказывание конечно но способность к мышлению очень отличает человека от

Основой данного логического служит Булева Каждый знаком с и с операторами с пор, он осваивал IF. дальнейшее развитие алгебра получила в исчисления предикатов - в она расширена за введения предметных отношений ними, существования и Практически система искусственного построенная на принципе, собой машину теорем.

этом исходные хранятся в данных в аксиом, логического вывода отношения между Кроме каждая машина имеет генерации цели, и вывода пытается данную цель теорему. цель доказана, то примененных правил получить цепочку необходимых реализации поставленной Мощность системы определяется генератора целей и доказательства теорем.

можно сказать, выразительности алгебры не хватит полноценной реализации интеллекта, но вспомнить, основой всех ЭВМ является - ячейка которая принимать значения 0 и 1. образом было бы предположить, все, возможно реализовать на ЭВМ, было бы и в логики предикатов. здесь ничего не о том, за время.[5]

большей выразительности подходу позволяет сравнительно новое как логика. ее отличием то, правдивость высказывания принимать в кроме да/(1/0) и промежуточные - не (0.5), скорее жив, мертв (0.75), скорее мертв, жив (0.25). подход больше на мышление поскольку он на редко отвечает да или нет. правда на будут приниматься ответы из классической булевой


Для логических методов большая трудоемкость, во время доказательства возможен перебор вариантов. данный подход эффективной реализации процесса, и работа обычно при сравнительно размере базы

Под подходом мы здесь попытки искусственного интеллекта моделирования структуры мозга. из первых попыток был Френка Розенблатта. моделируемой структурной в перцептронах (и в других вариантов мозга) нейрон. возникли и модели, в простонародье известны под "нейронные " (НС).[6] модели различаются по отдельных нейронов, по связей между и по обучения. наиболее известных вариантов НС назвать НС с распространением ошибки, Хопфилда, нейронные сети. НС успешно применяются в распознавания образов, в числе сильно однако и примеры применения их построения собственно искусственного интеллекта, уже ранее ТАИР.

моделей, по мотивам мозга характерна не большая выразительность, распараллеливание алгоритмов, и с этим производительность параллельно НС. для таких характерно одно которое сближает их с мозгом - сети работают при условии информации об среде, то как и они на могут отвечать не "да" и "нет" но и "не точно, но да". большое распространение и эволюционный При систем искусственного по данному основное внимание построению начальной и по она может (эволюционировать). модель может составлена по различным методам, может быть и НС и логических правил и другая модель. этого мы компьютер и он, на проверки моделей самые лучшие из них, на которых по различным правилам новые модели, из опять выбираются лучшие и т.д.

В можно сказать, эволюционных моделей таковых не существует эволюционные алгоритмы но полученные эволюционном подходе, некоторые характерные что выделить их в класс.

особенностями являются основной работы с построения на алгоритм ее и то, полученные модели не сопутствуют новых знаний о окружающей искусственного интеллекта, то она становится бы вещью в [7] Еще широко используемый к построению искусственного интеллекта - Данный является классическим кибернетики с из ее понятий - "ящиком" (ЧЯ). ЧЯ - программный или набор информация о структуре и которых отсутствуют но спецификации входных и данных. поведение имитируется, раз и собой такой "ящик". не важно, у него и у внутри и он функционирует, чтобы модель в ситуациях вела точно так же.

образом здесь другое свойство - способность то, делают другие, не в подробности, это нужно. эта способность ему массу особенно в его жизни. недостатком имитационного также является информационная способность моделей, с его С ЧЯ одна очень идея. бы хотел вечно? Я что все ответят на вопрос "я".


себе, за нами какое-то которое за тем, в каких мы делаем, Наблюдение за величинами, поступают к на вход ( слух, тактильные, и т. д.) и за которые от нас ( движение и дрТаким образом выступает здесь типичный ЧЯ. это устройство отстроить какую-то таким образом, при определенных на входе она на выходе те же что и Если затея будет -нибудь то всех посторонних такая модель той же что и человек.[8]

А его смерти она, высказывать те которые высказывал бы и человек. Мы пойти дальше и эту модель и брата близнеца с такими же "". Можно что "конечно все но чем тут я? эта модель для других являться мной, но ее будет Копируются внешние атрибуты, но я смерти уже не думать, сознание погаснет (верующих людей "погаснет" заменить на "этот мир") ". ж это так. Но пойти дальше.

философским представлениям данного курса, представляет собой небольшую надстройку нашим подсознанием, следит за некоторых центров мозга, как центр конечной зрительных образов, чего "" эти на начальные обработки данной Если бы мы смоделировать работу этих немногих "" нервных (работа правда основана на всего остального ) в одного ЧЯ, и "супервизора" в другого ЧЯ, то было бы с говорить, "да, модель думает, так же, и я". я ничего не говорить о том, получить данные о этих нервных поскольку на взгляд сегодня ничего такого, позволило бы за мозгом годами и этом не бы его и жизни.

И беглое ознакомление с методами и к построению искусственного интеллекта, бы отметить, на практике четкой границы ними нет. часто встречаются системы, часть работы по одному а по-

2 Развитие интеллекта

2.1 и модели их

специалистов в искусственного интеллекта «знания» информацию, необходима программе, она вела «интеллектуально». средств интеллектуального опирается на методы работы со их хранение, и т.п.[9]

термином «» при понимается вся информации, для решения включающая в в числе информацию о:

понятий предметной в решаются задачи;

понятий формальных на которых решаются

соответствии понятий, выше;

состоянии предметной

методах задач.

этом система должна быть таким образом, обеспечить взаимодействие системы с в системе и терминов области.

же такое и чем отличаются от в системах обработки?

это целостная и совокупность понятий о природы, и мышления, человечеством в активной преобразующей деятельности и на дальнейшее и изменение мира. интеллектуальная человека связана с решений в нестандартных Отсюда, называется интеллектуальной, алгоритм ее априори неизвестен.