Лекция 21 Системы искусственного интеллекта

1. Понятие системы искусственного интеллекта (ИИ). Направления использования систем искусственного интеллекта (ИИ). Роль и место систем ИИ в корпоративных информационных системах.

2. Математические методы и модели искусственного интеллекта: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети и др. Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями.

3. Понятие системы поддержки принятия решений (СППР). Классификация ССПР. Архитектура и принципы построения СППР.

4. Особенности многокритериальных задач принятия решений. Основные понятия метода анализа иерархий. Информационно-аналитические СППР, основанные на анализе иерархических процессов.

1.Понятие системы искусственного интеллекта (ии). Направления использования систем искусственного интеллекта (ии). Роль и место систем ии в корпоративных информационных системах.

Под Искусственным Интеллектом (ИИ) понимается область исследований, в которой ставится задача изучения и моделирования принципов и механизмов интеллектуальной деятельности человека. Конечной практической целью работ в области ИИ является создание работающих моделей разумного поведения в виде программных или иных технических средств, а также технологий программирования самого такого поведения.

Искусственный интеллект (ИИ) - это наука о концепциях, позволяющих вычислительной машине делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными.

Термин «искусственный интеллект» имеет два основных значения:

Во-первых, под ним понимается теория создания программных и аппаратных средств, способных осуществлять интеллектуальную деятельность, сопоставимую с интеллектуальной деятельностью человека.

Во-вторых, сами такие программные аппаратные средства, а также выполняемая с их помощью деятельность.

Система искусственного интеллекта — это набор программных и аппаратных средств, использование которых должно было бы привести к тем же результатом, к которым при решении данного класса задач приводит интеллектуальная деятельность человека.

ИИ включает технологии:

• решения задач, экспертных систем (ЭС), систем поддержки и принятия решений;

• систем распознавания образов, движения и т. д.;

• систем обработки текста и машинного перевода;

• игровых программ. Например, шахматы;

• обучаемых и обучающих систем;

• робототехники и автономных агентов;

• взаимодействия с пользователем на естественном языке.

Предпосылки возникновения

1950 г. – в английском журнале “Mind” выходит статья Тьюринга “Computing Machinery and Intelligence”, в которой предлагается критерий наличия у машины (программы) мыслительных способностей (тест Тьюринга).

Термин artificial intelligence был впервые применен в 1956 году на семинаре в одном из американских вузов.

1962 г. – Розенблатом предложены персептроны – модели мозга в виде различного рода сетей из искусственных нейронов, в основе – модели Маккалока-Питтса (1943 г.).

1965 г. – Дж. Э. Робинсон “Машинно-ориентированная логика, основанная на принципе резолюции”.

1966 г. – впервые было предложено моделирование на ЭВМ процесса эволюции в живой природе. В основе – исследование мутаций и избирательного выживания в течение 2-х млрд. лет.

1970-е гг.– становление логического программирования, в СССР получают развитие логико-математические модели в системах управления. Появилась система автоматизированного перевода документации ЭСПРИТ, разработанная в рамках европейской программы.

Впервые термин «искусственный интеллект» был введен в научную практику летом 1956 г. В это время в Дартмусе (США) по инициативе известного американского специалиста по теории и практике ЭВМ Джона Маккарти проходила научная конференция, на которой присутствовали К. Шеннон, М. Минский, Г. Саймон, А. Ньюэлл и др. Целью конференции было обсудить возможность создания ИИ, что и было отражено в названии конференции — Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.

Участники конференции в своих выступлениях не могли обойти вниманием статью английского математика Алана Тьюринга «Computing machinary and intelligence», опубликованную в 1950 г. и прямо относящуюся к проблематике ИИ (хотя этот термин в ней не использовался). В своей работе А. Тьюринг сформулировал свой знаменитый тест, согласно которому компьютер демонстрирует интеллектуальное поведение в том случае, если он способен действовать так, что наблюдатель не в состоянии решить, имеет ли он дело с компьютером или с человеком.

Как научное направление ИИ тесно связано с философией, психологией, лингвистикой, антропологией, нейронаукой.

Значительным продвижением в развитии теории ИИ было выдвижение идеи М. Мински и Р. Шенка. о фреймах. Фрейм — целостная структура, содержащая информацию об основных свойствах и признаках понятия. Это сетевая конструкция, вершина которой содержит общие признаки, а связи, идущие от этих вершин, позволяют продвигаться к более конкретной информации. Фреймы — это решение задачи представления знаний в компьютерной системе.

Рассматривая становление концепций ИИ, выделяют три этапа. Исследовательским полем для развития методов ИИ на первом этапе явились всевозможные игры, головоломки, математические задачи. Выбор таких задач обуславливался простотой и ясностью проблемы.

Основной расцвет такого рода исследований приходится на конец 1960-х гг., после чего стали появляться попытки применения разработанных методов для задач, решаемых не в искусственных, а в реальных средах. Необходимость исследования систем ИИ при их функционировании в реальном мире привело к постановке задачи создания интегральных роботов. Проведение таких работ и составляет сущность второго этапа исследований. В Стэнфордском университете были разработаны экспериментальные роботы, функционирующие в лабораторных условиях. Проведение этих экспериментов показало необходимость решения вопросов, связанных с проблемой представления знаний, зрительного восприятия, построения сложных планов поведения в динамических средах, общения с роботами на естественном языке.

Эти проблемы были более ясно сформулированы и поставлены перед исследователями в середине 1970-х гг., связанных с началом третьего этапа исследований систем ИИ. Его характерной чертой явилось создание человеко-машинных систем, интегрирующих в единое целое интеллект человека и способности машины для достижения общей цели.