ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 29.12.2024

Просмотров: 8592

Скачиваний: 3

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

СОДЕРЖАНИЕ

Федеральное агентство по образованию

Оглавление

Глава 1. Основные понятия искусственного интеллекта

§ 1.1. Основные термины и определения

§ 1.2. История развития систем ии

§ 1.3. Направления развития искусственного интеллекта

§ 1.4. Основные направления развития и применения

Вопросы для самоконтроля

Глава 2. Положения теории нечетких множеств

§ 2.1. Нечеткое множество. Операции над нечеткими множествами

§ 2.1.1. Основные операции над нечеткими множествами.

§ 2.2. Построение функции принадлежности

§ 2.2.1. Некоторые методы построения функции принадлежности.

§ 2.3. Нечеткие числа

§ 2.4. Операции с нечеткими числами (l-r)-типа

§ 2.5. Нечеткая и лингвистическая переменные

§ 2.6. Нечеткие отношения

§ 2.7. Нечеткая логика

§ 2.8. Нечеткие выводы

§ 2.9. Автоматизация обработки информации с использованием

Вопросы для самоконтроля

Глава 3. Основные интеллектуальные системы

§ 3.1. Данные и знания

§ 3.2. Модели представления знаний

§ 3.3.1. Продукционные правила.

§ 3.3.2. Фреймы.

§ 3.3.3. Семантические сети.

Вопросы для самоконтроля

§ 3.4. Экспертные системы. Предметные области

§ 3.5. Назначение и область применения экспертных систем

§ 3.6. Методология разработки экспертных систем

§ 3.7. Основные экспертные системы

§ 3.8. Трудности в разработке экспертных систем и пути их

Вопросы для самоконтроля

§ 3.9. Назначение, классификация роботов

§ 3.10. Примеры роботов и робототехнических систем

§ 3.10.1. Домашние (бытовые) роботы.

§ 3.10.2. Роботы спасатели и исследовательские роботы.

§ 3.10.3. Роботы для промышленности и медицины.

§ 3.10.4. Военные роботы и робототехнические системы.

§ 3.10.5. Мозг как аналого-цифровое устройство.

§ 3.10.6. Роботы – игрушки.

§ 3.11. Проблемы технической реализации роботов

Вопросы для самоконтроля

§ 3.12. Адаптивные промышленные роботы

§ 3.12.1. Адаптация и обучение.

§ 3.12.2. Классификация адаптивных систем управления

§ 3.12.3. Примеры адаптивных систем управления роботами.

§ 3.12.4. Проблемы в создании промышленных роботов.

Вопросы для самоконтроля

§ 3.13. Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии

§ 3.13.1. Общая характеристика направления.

§ 3.13.2. Нейропакеты.

Вопросы для самоконтроля

§ 3.14. Нейронные сети

§ 3.14.1. Персептрон и его развитие.

3.14.1.1. Математический нейрон Мак-Каллока-Питтса.

3.14.1.2. Персептрон Розенблатта и правило Хебба.

3.14.1.3. Дельта-правило и распознавание букв.

3.14.1.4. Адалайн, мадалайн и обобщенное дельта-правило.

§ 3.14.2. Многослойный персептрон и алгоритм обратного

§ 3.14.3. Виды активационных функций.

Вопросы для самоконтроля

Список литературы

Основы искусственного интеллекта

Военных в робототехнике интересуют также автономные летающие устройства для сбора разведывательной информации. Агентство DARPA готово финансировать выпуск беспилотных самолетов, в течение 20–60 мин полета преодолевающих 30–60 км и имеющих при этом массу не более 1 кг, а размеры – 20 см.

Фирма AeroVironment разработала снабженный различными датчиками самолет длиной 7,5 см, который может быть послан на разведку в очень сложных условиях – например, в городе. Пока главной проблемой остается посадка такого самолета, обычно не обходящаяся без поломок. Кроме того, трудно найти небольшой и достаточно мощный двигатель, поэтому фирма рассматривает возможность применения альтернативных (химических) источников энергии. Пока ее самолетик с двухграммовым пропеллером держится в воздухе 16 мин, развивая с попутным ветром скорость 70 км/ч.

Сотрудники лаборатории Вандербилтского университета пошли по другому пути. Они пытаются создать роботы, имитирующие движения насекомых. В них будут применены пьезоэлектрические приводы, используемые в пейджерах и имеющие КПД до 90% (КПД моторов, выполненных по другим технологиям, как правило, составляет около 60%).

Ученые-нейробиологи из Чикагского Нортвестернского университета трудятся над созданием искусственного животного. Как знать, может, лет через пятьдесят появятся танки и самолеты, управляемые мозгами хороших лейтенантов и полковников? Хотя этические проблемы здесь встают очень остро, обойти их несложно (например, пентагоновский бюджет "черных программ" составляет миллиарды долларов).


§ 3.10.5. Мозг как аналого-цифровое устройство.

Группа швейцарских и американских ученых из Института нейроинформатики (Цюрих) и Манчестерского технологического института утверждает, что им удалось создать технологию, полностью повторяющую механизм функционирования человеческого мозга, который обрабатывает одновременно цифровую и аналоговую информацию. Для этого задействуются специфические возможности межнейронных каналов по быстрому распространению в нейронной сети важных сигналов и подавлению и затуханию слабых сигналов, что настраивает эту сеть на решение наиболее актуальной на данный момент задачи. Новая технология открывает путь к появлению специализированных высокопроизводительных компьютеров (например, для распознавания объектов).

Правда, можно вспомнить схожие работы академика Амосова двадцатилетней давности, в которых активно развивалась подобная идея системы усиления торможения (СУТ) в нейронной сети.

§ 3.10.6. Роботы – игрушки.

В ответ на выпуск компанией Sony искусственной собачки Aibo фирма Omron разработала робота-котенка Tama, который постоянно требует заботы и внимания, а кроме того, развивается по индивидуальной неповторимой программе. Он может бегать, мурлыкать, спать, с помощью датчиков давления "понимать", что его гладят, откликаться на свое имя, определять настроение по интонации хозяина. Tama способен имитировать такие виды настроения, как спокойствие, волнение, гнев, раздражение, осторожность и удивление, а также их сложные комбинации.

На сайте http://www.mindpixel.com/все желающие могут пообщаться с искусственным сознанием Generic Artificial Consciousness (GAC) и задать ему вопросы, требующие простого ответа "да" или "нет". Создатель GAC, компьютерный фанат Крис Мак-Кинли, написавший в 12 лет шахматную программу для микрокомпьютера TRS-80, рассчитывает в ближайшие 10 лет собрать миллиард фактов для GAC, что должно сделать искусственное сознание по уровню интеллекта неотличимым от среднего человека.

С другой разработкой подобного плана, ALICE (их обычно называют чат-роботами, поскольку они способны через Интернет поддерживать разговор на любые темы и неограниченно долго), можно познакомиться на сайте http://www.alicebot.org/. Профессор Ричард Воллэс разработал первую версию своего чат-робота в 1995 г. с помощью языка программирования SETL, основанного на принципах теории множеств и математической логики. В 1998 г. вышла Java-версия программы, в том числе и WinALICE для Windows.


ALICE распространяется в исходных текстах. К ней приложен своеобразный конструктор знаний AIML, позволяющий расширять сферу познаний ALICE простым добавлением новой информации, описанной в текстовом виде (на XML).

Пока военные только готовятся к сражениям без участия людей, энтузиасты уже превратили такие войны в доходный бизнес. В США ежегодно проводится множество состязаний между роботами, цель которых одна – любой ценой "замочить" противника. В турнире BattleBots сражаются радиоуправляемые роботы, вооруженные молотками и прутьями; в уже шестом по счету конкурсе Fire-Fighting Home Robot Contest автономные роботы стреляют друг в друга, перемещаясь внутри жилого дома; организация Seattle Robotics Society проводит целый турнир для роботов Robothon, в который помимо драк входят такие виды "спорта", как сумо, отжимание и т. д.


§ 3.11. Проблемы технической реализации роботов

Проблема создания интеллектуальных роботизированных средств, частично или полностью заменяющих человека при решении различных задач, связана с необходимостью практической реализации технических систем, которые, подобно человеку, должны быть способны воспринимать информацию от внешней среды с помощью соответствующих датчиков, обрабатывать и «осмысливать» эту информацию, вырабатывать решения и последовательности необходимых действий, а также обладать способностью оперировать с неполной, неопределенной или даже противоречивой информацией о внешней обстановке и при этом выполнять поставленную задачу. Для практического создания подобных систем необходимо решить целый круг исключительно сложных в техническом отношении проблем и разработать широкий спектр технических средств и устройств. Так, для практической реализации методов машинного зрения, являющегося составным элементом роботов, считается необходимым обеспечить при обработке изображения производительность ЭВМ до 1012 оп./с.

Необходимыми условиями для успешного функционирования робота в соответствии с разработанными программами является наличие требуемого уровня сенсорного обеспечения и адекватных решаемой задаче характеристик механической (исполнительной) части робота. Под уровнем сенсорного обеспечения понимаются состав и характеристики сенсорных датчиков, обеспечивающих систему управления роботом необходимой информацией для осуществления сборки и соответствующие программы переработки информации.

Для решения этих задач могут быть привлечены методы, развиваемые в рамках исследований по искусственному интеллекту. Анализ различных задач, возникающих при моделировании интеллектуальной деятельности человека, показывает, что область исследований по искусственному интеллекту должна включать рассмотрение следующих проблем:

1) восприятие;

2) представление знаний;

3) обучение и адаптация;

4) поиск;

5) планирование.

На начальной стадии исследований по искусственному интеллекту основное внимание уделялось разработке алгоритмов и программ для решения изолированных задач типа доказательства теорем, игры в шахматы и т.п. Были созданы также методы для распознавания образов различной природы.


Рассмотрим специфические задачи, возникающие при попытках применения исследований по искусственному интеллекту в интересах создания интеллектуальных роботов. Вместо изолированного решения задач по моделированию отдельных интеллектуальных функций в робототехнике фундаментальное значение имеет системный подход к гармоничному сочетанию сенсорных, планирующих и эффекторных функций интегрального робота для достижения поставленной цели. Поэтому применительно к задачам робототехники уместно, по-видимому, говорить о создании элементов искусственного сенсомоторного интеллекта, позволяющих расширять функциональные возможности роботов. Сложность и высокая стоимость комплексного решения задачи создания роботов с развитым сенсомоторным интеллектом объясняет парадоксальный, на первый взгляд, факт существенно больших успехов в области моделирования отдельных высших интеллектуальных функций (например, игры в шахматы) по сравнению, например, с результатами, достигнутыми в создании роботов, обладающих сенсомоторными возможностями муравья.

В задачах робототехники под восприятием будем понимать процесс деенаправленного получения и переработки текущей информации о внешней среде. Деенаправленность означает такую организацию процесса переработки сенсорной информации, которая наилучшим образом обеспечивает достижение поставленной роботу цели по изучению и (или) преобразованию среды.

В задачах робототехники наиболее важное значение имеют следующие задачи восприятия:

а) обнаружение и распознавание трехмерных объектов;

б) определение параметров положения объекта;

в) анализ геометрических и физических характеристик объектов (размеров, формы, цветности, текстуры поверхности и т.д.);

г) определение сил и моментов, возникающих при взаимодействии робота с объектом манипулирования;

д) анализ сцен (описание типов объектов и их взаимного расположения).

Важное значение для создания интеллектуальных роботов имеет способность восприятия информации, поступающей от человека-оператора в виде плоских графических изображений (чертежей) и акустических сигналов (речи).

Разработка методов распознавания трехмерных и двумерных объектов в определенной мере опирается на методологию научного направления, известного как распознавание образов. Это направление разрабатывает общие методы автоматической классификации процессов и объектов, имеющих различную физическую природу. Существенной особенностью задач распознавания, возникающих в робототехнике, является необходимость разработки методов распознавания трехмерных объектов по информации, поступающей от различных типов датчиков.