Файл: книга ии.doc

3. Общение. В круг задач этого направления входят: проблема понимания связных текстов, понимания речи и синтез речи, теория моделей коммуникации между человеком и ИС. К этому же кругу проблем примыкают задачи формирования объяснений действий ИС, которые она должна уметь порождать по просьбе человека, а также комплекс задач связанных с интеграцией в единый внутренний образ сообщений различной модальности (речевых, текстовых, зрительных и т.п.), полученных в процессе коммуникации. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессора, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других ИС, целью которых является обеспечение, комфортных условий для общения человека с ИС.

4. Восприятие. Это направление традиционно включает проблемы анализ трехмерных сцен, разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, разработку процедур когнитивной графики, создание средств для порождения сцен на основе внутренних представлений в ИС. Специалисты в области ИИ видят большие возможности в повышении уровня интеллектуальности ИС за счет обработки зрительной (образной) информации и соотношения ее с обработкой символьной (текстовой) информации.

5. Обучение. Предполагается, что ИС подобно человеку будут способны к обучению - решению задач, с которыми они ранее не встречались. Для того чтобы это стало возможным, необходимо: создать методы формирования условий задачи по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за этой ситуацией; научиться переходу от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи; создать приемы декомпозиции исходной для ИС задачи на более мелкие так, чтобы они казались для ИС уже известными; разработать нормативные и декларативные модели самого процесса обучения, создать теорию подражательного поведения.

6. Поведение. Так как ИС должны действовать в некоторой окружающей среде, необходимо разработать специальные поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими ИС и людьми. Для достижения такого взаимодействия надо провести исследование в ряде направлений и создать: модели целесообразного поведения, нормативного поведения, ситуативного поведения, специальные методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях, модели принятия решений ИС в этих ситуациях.

7. Интеллектуальное программирование. Это направление стало развиваться в последние годы. Оно включает в себя: языки для интеллектуального программирования (логического программирования, объектно-ориентированные языки, языки представления знаний и семантической разметки); автоматический синтез программ (дедуктивные и индуктивные методы); инструментальные средства; интеллектуальные интерфейсы; мультиагентные технологии.

Перечисленные направления ИИ характеризуются разным уровнем исследований и соответственно, разными практическими результатами.

§ 1.4. Основные направления развития и применения

интеллектуальных систем

Интеллектуальные системы, создаваемые при проведении исследований в области ИИ, обладают рядом особенностей.

Во-первых, общение человека-пользователя с этими системами не требует от него знания программирования, так как диалог с ними организуется на естественном языке (ЕЯ).

Во-вторых, программы решения конкретных задач формируются ИС автоматически на основе введения в их память знаний о закономерностях проблемных областей и способах решения возникающих в этой области задач с использованием методов логических рассуждений, ставших уже традиционными математических методов исследования операций, и методов, основанных на нечеткой логике и нечетких выводах.

В-третьих, ИС обеспечивают выдачу наиболее предпочтительных в данной ситуации, вариантов решения, сопровождают их объяснениями.

В настоящее время выделяют основные направления развития и применения ИС, представленные на рис.1.2. Классификация ИС также представлена на рис.1.2.

Дальнейшее совершенствование машиностроения, так и способов управления машиностроительным производством немыслимо без применения ИС. Переход к интеллектуализации средств автоматизации производственных процессов позволит принимать решения в реальном масштабе времени в условиях высокотехнологического производства, значительно повысить оперативность и качество управления и решить ряд других задач.

Основными причинами, определившими развитие идей искусственного интеллекта, явились:

ограниченность применяемых традиционных методов моделирования и невозможность решения с их помощью неформализованных задач (а это большинство творческих задач), вызванная этим необходимость имитации на ЭВМ отдельных элементов творческой деятельности человека;

сложность общения оператора с ЭВМ, обеспечения диалога между человеком и машиной и решения задач пользователем на естественном языке без участия посредника - программиста;

отсутствие наглядных средств оценки достоверности результатов моделирования ряда технологических процессов, и связанное с этим психологическое недоверие к ним;

необходимость решения задач в условиях, когда действия людей невозможны или неэффективны в силу физиологических особенностей.

Наиболее далеко продвинулись исследования в области ИИ в рамках стратегической компьютерной программы (СКП), щедро финансируемой министерством обороны США с 1983 года. СКП - это программа создания систем ИИ военного назначения, рассматриваемая в США как ответ на японский «вызов» - знаменитый проект создания ЭВМ пятого поколения, опубликованный в 1981 году. Вслед за Японией и США страны - члены ЕЭС также приступили к широкомасштабным исследованиям проблемы ИИ. С 1985 г. ведутся исследования в рамках Европейской стратегической программы по разработке информационной технологии (ЕСПРИТ).

В целях реализации средств и методов ИИ и робототехники исследования ведутся в следующих основных направлениях:

разработка методов эффективного кодирования и использования трудноструктурируемых знаний (т. е. знаний, определяемых как «здравый смысл»);

создание более устойчивых систем баз знаний и экспертных систем (ЭС), способных обосновывать и разъяснять принятые решения;

структурирование знаний таким образом, чтобы они могли быть эффективно использованы при необходимости в нескольких проблемных областях.

Одним из важнейших типов средств ИИ являются ЭС, обеспечивающие помощь человеку при анализе ситуаций и принятии решений.

Под экспертными системами будем понимать комплекс программных средств, обеспечивающих выдачу рекомендаций для решения трудно формализуемых задач в условиях дефицита времени, противоречивой и недостоверной информации, в том числе и в непредсказуемых ситуациях, на основе обобщенного коллективного опыта, хранящегося в памяти ЭВМ (базе знаний).

Огромный интерес к ЭС вызван рядом причин.

Во-первых, они ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, что значительно расширяет возможности по применению вычислительной техники.

Во-вторых, с помощью ЭС специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения, что также позволяет расширить сферу использования вычислительной техники.

В-третьих, ЭС при решении практических задач достигают результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности людей-экспертов, не оснащенных ЭС.

Экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к программированию, они отличаются от традиционных программ тем, что ориентированы на решение неформализованных задач и обладают следующими особенностями, выделенными на основе анализа.

1. Алгоритм решений не известен заранее, а строится самой ЭС с помощью символических рассуждений, базирующихся на эвристических приемах.

2. Ясность полученных решений, т.е. система «осознает» в терминах пользователя, как она получила решение.

3. Способность анализа и объяснения своих действий и знаний.

4. Способность приобретения новых знаний от пользователя-эксперта, не обладающего профессиональными знаниями в области программирования, и изменения в соответствии с ними своего поведения.

5. Обеспечение «дружественного», как правило, естественно-языкового интерфейса с пользователем.

6. Ограничение определенной сферой экспертизы.

7. Способность рассуждать при сомнительных данных.

8. Экономическая выгода от ее использования.

В перспективе ожидается применение различных уровней систем знаний (СЗ), что позволит расширить многообразие задач поддержки принятия решений, принимаемых должностными лицами при планировании и организации работ. Главные отличия систем знаний от ЭС заключаются в следующем.

В ЭС база знаний формируется на основе сведений, получаемых от экспертов, то есть ведущих специалистов в конкретной области, на которую и рассчитана данная ЭС. Машина же вывода жестко ориентирована на определенную модель знаний, в наибольшей степени отражающую специфику данной прикладной области. В системах знаний базы знаний формируются по многим источникам самого разного свойства, в число которых могут входить литературные источники, экспертные оценки, уставы и наставления и т.д. При этом могут использоваться различные модели знаний, а машина вывода строится на многоаспектной основе сообразно используемым моделям знаний. Таким образом, система знаний является понятием более широким, чем экспертная система. Соответственно и возможности СЗ шире, чем в случае ЭС. Экспертные же системы, ввиду их более узкой специализации, предпочтительно будут использоваться на более низких уровнях иерархии организаций.