Файл: книга ии.doc

164

Федеральное агентство по образованию

Коломенский институт (филиал)

Государственного образовательного учреждения высшего

профессионального образования

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОТКРЫТЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра информатики и информационных технологий

«УТВЕРЖДЕНО»

Учебно-методическим

Советом КИ (ф) МГОУ

Председатель совета

профессор

А.М. Липатов

«___» ____________ 2010 г.

П.С. Романов

ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Учебное пособие по дисциплинам направления

«Информатика и вычислительная техника»

Для студентов высших учебных заведений

Коломна – 2010

У

Печатается в соответствии с решением учебно-методического совета Коломенского института (филиала) ГОУ ВПО «МГОУ» от __________ 2010 г. № ________

ББК 22.18

Р69

Р69 Романов П.С.

Основы искусственного интеллекта. Учебное пособие. – Коломна: КИ (ф) МГОУ, 2010. – 164 с.

В учебном пособии рассмотрены основы искусственного интеллекта. Представлены основные понятия искусственного интеллекта. Приведены положения теории нечетких множеств. Рассмотрены основные интеллектуальные системы, их назначение, классификация, характеристики, проблемы создания, примеры.

Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника». Может быть использовано при изучении интеллектуальных информационных систем студентами других специальностей.

Рецензент: доктор технических наук, профессор В.Г. Новиков

УДК 519.6

ББК 22.18

©Романов П.С.

©КИ(ф) МГОУ, 2010

Оглавление

Стр.

Введение………………………………............……………………………………...5

Глава 1. Основные понятия искусственного интеллекта................................6

§ 1.1. Основные термины и определения...................................................6

§ 1.2. История развития систем ИИ...........................................................12

§ 1.3. Направления развития искусственного интеллекта.......................21

§ 1.4. Основные направления развития и применения

интеллектуальных систем................................................................25

Глава 2. Положения теории нечетких множеств...........................................32

§ 2.1. Нечеткое множество. Операции над нечеткими множествами…..32

§ 2.1.1. Основные операции над нечеткими множествами....................35

§ 2.2. Построение функции принадлежности...........................................38

§ 2.2.1. Некоторые методы построения функции принадлежности......39

§ 2.3. Нечеткие числа.................................................................................44

§ 2.4. Операции с нечеткими числами (L-R)-типа....................................46

§ 2.5. Нечеткая и лингвистическая переменные........................................47

§ 2.6. Нечеткие отношения........................................................................50

§ 2.7. Нечеткая логика................................................................................51

§ 2.8. Нечеткие выводы..............................................................................53

§ 2.9. Автоматизация обработки информации с использованием

нечетких систем..................................................................................59

Глава 3. Основные интеллектуальные системы...........................................64

§ 3.1. Данные и знания...............................................................................64

§ 3.2. Модели представления знаний........................................................66

§ 3.3.1. Продукционные правила...............................................................69

§ 3.3.2. Фреймы..........................................................................................72

§ 3.3.3. Семантические сети......................................................................74

§ 3.4. Экспертные системы. Предметные области...................................76

§ 3.5. Назначение и область применения экспертных систем.................77

§ 3.6. Методология разработки экспертных систем.................................81

§ 3.7. Основные экспертные системы........................................................86

§ 3.8. Трудности в разработке экспертных систем и пути их

преодоления......................................................................................90

§ 3.9. Назначение, классификация роботов..............................................94

§ 3.10. Примеры роботов и робототехнических систем..........................97

§ 3.10.1. Домашние (бытовые) роботы.................................................97

§ 3.10.2. Роботы спасатели и исследовательские роботы...................99

§ 3.10.3. Роботы для промышленности и медицины...........................100

§ 3.10.4. Военные роботы и робототехнические системы..................101

§ 3.10.5. Мозг как аналого-цифровое устройство................................104

§ 3.10.6. Роботы – игрушки...................................................................104

§ 3.11. Проблемы технической реализации роботов...............................105

§ 3.12. Адаптивные промышленные роботы..........................................114

§ 3.12.1. Адаптация и обучение............................................................114

§ 3.12.2. Классификация адаптивных систем управления

промышленными роботами...................................................117

§ 3.12.3. Примеры адаптивных систем управления роботами............123

§ 3.12.4. Проблемы в создании промышленных роботов...................128

§ 3.13. Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии......................132

§ 3.13.1. Общая характеристика направления....................................132

§ 3.13.2. Нейропакеты..........................................................................140

§ 3.14. Нейронные сети............................................................................147

§ 3.14.1. Персептрон и его развитие...................................................147

3.14.1.1. Математический нейрон Мак-Каллока-Питтса................147

3.14.1.2. Персептрон Розенблатта и правило Хебба......................148

3.14.1.3. Дельта-правило и распознавание букв.............................150

3.14.1.4. Адалайн, мадалайн и обобщенное дельта-правило..........152

§ 3.14.2. Многослойный персептрон и алгоритм обратного

распространения ошибки.....................................................155

§ 3.14.3. Виды активационных функций.............................................160

Введение

Наука под названием «искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Задачей этой науки является обеспечение разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. Как самостоятельное научное направление искусственный интеллект (ИИ) существует чуть более четверти века. За это время отношение общества к специалистам, занимающимся подобными исследованиями, претерпело эволюцию от скепсиса к уважению. В передовых странах работы в области интеллектуальных систем поддерживаются на всех уровнях общества. Бытует устойчивое мнение, что именно эти исследования будут определять характер того информационного общества, которое уже приходит на смену индустриальной цивилизации, достигшей своей высшей точки расцвета в XX-м веке. За прошедшие годы становления ИИ как особой научной дисциплины сформировались ее концептуальные модели, накопились специфические, принадлежащие только ей методы и приемы, устоялись некоторые фундаментальные парадигмы. Искусственный интеллект стал вполне респектабельной наукой, ничуть не менее почетной и нужной, чем физика или биология.

Искусственный интеллект представляет собой экспериментальную науку. Экспериментальность ИИ состоит в том, что создавая те или иные компьютерные представления и модели, исследователь сравнивает их поведение между собой и с примерами решения тех же задач специалистом, модифицирует их на основе этого сравнения, пытаясь добиться лучшего соответствия результатов. Чтобы модификация программ «монотонным» образом улучшала результаты, надо иметь разумные исходные представления и модели. Их доставляют психологические исследования сознания, в частности, когнитивная психология.

Важная характеристика методов ИИ – он имеет дело только с теми механизмами компетентности, которые носят вербальный характер (допускают символьное представление). Далеко не все механизмы, которые использует для решения задач человек, таковы.

В книге представлены основы ИИ, которые дают возможность сориентироваться в большом количестве публикаций, посвященных проблемам искусственного интеллекта и получить необходимые знания в этой области науки.

Глава 1. Основные понятия искусственного интеллекта

§ 1.1. Основные термины и определения

Искусственный интеллект — это область науки, занимающаяся моделированием интеллектуальной деятельности человека. Зародившийся более 700 лет назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине XX в.

Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, зоология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. Идеи обучения и самообучения компьютерных программ, накопления знаний, приемы обработки нечетких и неконкретных знаний позволили создать программы, творящие чудеса. Компьютеры успешно борются за звание чемпиона мира по шахматам, моделируют творческую деятельность человека, создавая музыкальные и поэтические произведения, распознают образы и сцены, распознают, понимают и обрабатывают речь, тексты на естественном человеческом языке. Нейрокомпьютеры, созданные по образу и подобию человеческого мозга, успешно справляются с управлением сложными техническими объектами, диагностикой заболеваний человека, неисправностей сложных технических устройств; предсказывают погоду и курсы валют, результаты голосований; выявляют хакеров и потенциальных банкротов; помогают абитуриентам правильно выбрать специальность и т.д.

Мы уже привыкли к тому, что компьютеры «умнеют» буквально на глазах, а компьютерные программы становятся все более и более интеллектуальными. Само по себе понятие интеллекта постоянно претерпевает изменения по мере развития науки и человека. Давно уже не считаются интеллектуальными задачи, состоящие в выполнении арифметических операций сложения, умножения, деления. Не считается интеллектуальной задача интегрирования дифференциального уравнения, если для нее известен строго детерминированный алгоритм. В настоящее время принято считать интеллектуальными задачи, которые на современном этапе не поддаются алгоритмизации в традиционном смысле этого слова. Это задачи, для решения которых требуются манипуляции с нечеткими, неконкретными, ненадежными, расплывчатыми и даже нетрадиционными знаниями.