Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

Введение.

Одна из основных задач, стоявших перед учеными (Декарт, Сократ, Аристотель), возможность классификации  информации.

Термин ИИ появился в 1956 на семинаре, посвященном логическим методам решения задач. Следует  различать интеллект и разумность (Artificial Intelligence).

Направления:

• Нейрокибернетика - единственный объект, способный мыслить, человеческий мозг, по-этому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру. Первая НС Розен-блатт и Мак-Каллок (56-65гг) — моделирование взаимодействия человеческого глаза и мозга (Перцептрон). В 70-х все заглохло из-за недостатка вычислительных мощностей. Разновидности: аппаратные, программные, гибридные.
• Кибернетика «черного ящика» - не имеет значения, как устроенно «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданное входное воздействие оно реагировало так же, как и человеческий мозг.

Новые информационные технологии.

Рассмотрим традиционную организацию решения задач на ЭВМ:

Конечный пользователь ставит на своем языке, далее аналитики и прикладные математики создают математическую модель, затем прикладные программисты пишут программу, в конце программа попадает на ЭВМ.

Проследим за изменением интерпретации задачи:

Есть предметная область, задача формулируется в языке Конечного пользователя (КП), далее она транслируется в мат. модель, затем получается прикладная мат. модель, затем это представление транслируется в программу. Теперь задача представляет собой модель на языке программиста, потом идет трансляция на внутренний язык ЭВМ, затем попадает в ЭВМ.

Недостатки.

Итеративный характер процесса решения задачи (первичная  постановка может привести к неверному  или не удовлетворяющего пользователя результату). Для оценки или коррекции  результатов пользователь должен обладать глубокими проф. знаниями в своей области деятельности, должен прогнозировать развитие различных ситуаций, находить необходимые решения. Но обладая знаниями конечный пользователь по определению не имеет никаких знаний о способах использования вычислительных средств для решения его задач (и не должен иметь). Посредником между КП и ЭВМ выступают аналитики и программисты — это одна из главных проблем. В основном системный аналитик хорошо разбирается в методах постановки задач, он должен быть знаком с профессиональной областью деятельности конечного пользователя (для обеспечения с ним диалога) и представлять процесс составления программы. В процессе диалога с пользователем системный аналитик выбирает адекватный задаче метод, определяет требуемую выбранному методу организацию данных и строит схему решения задачи, и после построения алгоритма происходит практически полное отчуждение КП от дальнейшего процесса решения задачи. Этап разработки программы осуществляет программист и он происходит без участия КП. Программист должен обладать знаниями, достаточными для построения программ, реализующих различные схемы решения задачи. Диалог программиста и аналитика направлен только на разработку и оптимизацию программы (про задачу забыли уже), следовательно неточности, ошибки и проч., допущенные при постановке и построении алгоритма практически не могут быть выявлены программистом. Очень часто, процесс оптимизации программы может приводить к внесению таких изменений в алгоритм, которые не существенны с точки зрения аналитика, но не допустимы с точки зрения конечного пользователя. После отладки программа оценивается конечным пользователем, он вносит необходимые коррекции в ее постановку и вновь запускает процесс, но на внесение изменений могут быть гораздо сложнее разработки новой программы (требуется вновь привлекать системных аналитиков и программистов, как правило, не участвовавших в первоначальной разработке. При этом возможности изменения программы значительно ограничиваются как организацией прикладного ПО, так и его настройкой на конкретное применение. Необходимость программных измерений возникает вследствие изменения производственной, экономической итд ситуации, изменения взгляда пользователей в процессе использования и довольно часто из-за неправильного понимания разработчиками соответствующих требований. Поддержка системы в процессе ее эксплуатации (те исправление ошибок и развитие функциональных возможностей) — сопровождение системы. Дальнейшие изменения в системы связаны с естественным развитием предметной области, условий, в которых решается задача. То есть сопровождение системы выполняется на всем протяжении ЖЦ.

Основные идеи новых технологий решения задач  на ЭВМ:

• Описанную кризисную ситуацию в применении ЭВМ (не только техническую, но у и кадровую) можно преодолеть только путем привлечения пользователей к процессам решения задач, сопровождения программной системы и даже к разработке прикладного ПО. То есть нужно строить программную систему так, чтобы радикально упростить процесс их эксплуатации и сопровождения.

Структура выч. системы, удовлетворяющей  требованиям новым  требованиям вычислительных задач на ЭВМ.

1. Совокупность средств, выполняющих программы, спроектированных с позиции эффективного решения задач (только выполняет программы).
2. Совокупность средств и интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечного пользователя.
3. Комплекс интеграции первых двух — База знаний, обеспечивающая использование первыми двумя комплексами целостной и независимой от обрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде.

Исполнительная  система объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы (программы, осуществляющие любые вычисления (поиск в БЗ, логический вывод, аппаратные средства).

База знаний занимает центральное положение  по отношению к остальным компонентам  системы. Выступает как система  содержащая декларативные знания (и  использованные ими процедуры, которые  имеют единые принципы представления, общий язык описания, общую схему манипулирования этими знаниями, ориентированную на осуществление инвариантных относительно различных применений операции со знаниями на всех уровнях). Знания, содержащиеся в БЗ не зависимы от обрабатывающих программ. В БЗ содержится система знаний о проблемной среде как части объективного мира, отражающая среду как целостное явление со всеми взаимосвязями, которые существуют между ее элементами и динамикой их изменения.

Система знаний должна обладать полнотой (т. е. содержать все знания, необходимые для решения классов задач, на которые ориентированна ЧМС). В общем случае формирование такой системы знаний также является частью процесса решения задачи. Включенные в нее знания должны выбираться направленно и также направленно должны выбираться те способы ее структурирования, которые обеспечивают эффективную работу с ней при решении задачи.

Группы требований к представлению и организации  знаний в БЗ:

1. Общие для традиционных и новых ВС:
1. Обеспечение необходимых выразительных возможностей языка представления знаний для всего спектра решаемых задач.
2. Обеспечение необходимой эффективности при решении задачи.
3. Обеспечение универсальности и открытости выбранной системы представления знаний в сочетании с возможностью адаптации к различным предметным областям.
2. Новые ВС:
1. Необходимость адекватности отображения проблемной среды в БЗ.
2. Необходимость естественного для человека способа описания внешней среды (вербально, графически, итд).

В общем случае при организации БЗ приходится удовлетворять  двум противоречивым группам требований:

1. Необходимость повышения универсальности к разным типам задач и обеспечения выразительных возможностей, используемой системы представления знаний, достаточных для описания широких классов сложных проблемных сред. Организации поиска по разнотипным связям. Динамическое изменение направления поиска.
2. Необходимость сохранения высокой эффективности системы при хранении большого числа конкретных фактов, что можно обеспечить только путем сохранения проблемной ориентированности системы на задаче поиска.

Удовлетворение  этих двух требований приводит к компромиссному решению. БЗ для ВС ориентированна на использование новой информационной технологии целесообразно строить  как двухуровневую структуру, включающую два компонента:

1. Концептуальную БЗ (верхний концептуальный уровень)
2. БД (нижний информационный уровень)

Это обеспечивает эффективность представления обобщенных и мета знаний на верхнем уровне и конкретной информации на нижнем. Современные СУБД используются на нижнем уровне (там конкретно используется среда), на концептуальном уровне среда описывается обобщенно, появляются так называемые мета знания (то есть знания о структуре базы знаний и методов манипулирования ими).

Представление знаний на каждом уровне БЗ осуществляется применением некоторого языка представления знаний. Под языком представления знаний понимается конкретный способ описания проблемной среды, задаваемый синтаксисом описания, правилами соотнесения языковых выражений с отображаемыми ими объектами проблемной среды (семантика языка) и конкретным составом слов языка.

Интеллектуальный  интерфейс включается в себя все  средства конечного пользователя, обеспечивающие взаимодействие между КП и ВС в  процессе решения задач. Можно выделить:

1. Решатель — совокупность средств, обеспечивающих диалоги с пользователем, автоматический синтез программы решения задач
2. Система общения — совокупность трансляторов, осуществляющих трансляцию с языка пользователя на язык представления знаний в БЗ и обратную.

Синтез программ может быть на уровне операций, программных модулей, пакетов прикладных программ. Входной информацией для решения задачи является запрос на получение некоторого знания. И если требуется, сообщение некоторых дополнительных данных, связанных с данной задачей. Решатель на основании содержащихся в БЗ знаний о возможностях различных программ (решаемых ими задач и знаний, необходимых для этого) формирует из данных программ последовательность, позволяющую получить требуемое решение на основании введенных в БЗ исходных данных. То есть решатель — это звено системы, осуществляющее собственно решение задачи. То есть анализ условий, выделение подзадач, объединение решений в целостную программу.

Другой функцией интеллектуального интерфейса является общение конечного пользователя и системы

Средства общения можно разделить на две группы:

1. Трансляция
1. перевод с языка пользователя на язык представления знаний ВС и обратный во время общения.
2. Устранение помех, искажений итд.
3. Адаптируемость к пользователю.
4. Открытость.
5. Независимость отключения.
2. Обеспечение взаимопонимания:
1. Должна поддерживать одинаковое понимание сообщения передающей и принимающей системы. То есть приписывать принимающей системой сообщению того значения, которое и предполагалось передающей системой.
2. Должны быть универсальны и не зависимы ни от языка общения, ни от проблемной среды.

Начало исследований в области ИИ в 50-х годах связано  с учеными: Ньюэл, Саймон, Шоу —  исследовавших процессы решения  различных задач, в результате они  разработали программу «Логик-теоретик», которая выполняла док-во теорем вычисления высказывания. Затем был «Общий решатель задач». Эти работы положили начало первому этапу работ в ИИ, связанному с разработкой программ, решающих задачи на основе применения разных эвристических методов. При этом эвристические методы решения задачи рассматривались как свойственные человеческому мышлению, для которого характерно возникновение «догадок» о пути решения задачи с последующей их проверкой. Этому методу противопоставлялся алгоритмический метод, использовавшийся в ЭВМ, который интерпретировался как механической осуществление заданной последовательности шагов, детерминировано приводящих к правильному ответу. В качестве доводов, подтверждающих, что их программа моделирует человеческое мышление были приведены результаты сравнения записей результатов теорем при выполнении программ с записями рассуждениями «вслух» специалиста.

В начале 70-х  годов было опубликовано много подобных результатов и предложили общую  методику составления программ, моделирующих мышление. В MIT и Стендфордском институте начались исследования, относящиеся к формальным математическим представлениям, способы решения задач в этих исследованиях развивались на основе математической и символьной логики. Моделированию человеческого мышления предавалось второстепеннное значение (ученые — Минский, Мак-Карти, Слэйдл, Рафаэль, Бобров, Бенерджи). Для дальнейших исследований в области ИИ использовался метод резолюций, который предложил Робинсон, базирующегося логике предикатов первого порядков и являющегося по крайней мере теоретически исчерпывающим методом.

Назначение заключалось  в том, что основное внимание в  области ИИ переместилось с разработки методов человеческого мышления на разработку машинно-ориентированных  методов.

Исследовательским полигона для развития ИИ на первом этапе являлись игры. Выбор таких задач простотой и ясностью проблемной среды (где разворачивается решение задачи), ее отличительно малой громоздкостью, возможностью достаточно легкого подбора и искусственного конструирования ответов. В то же время эти среды хорошо подходили для моделирования достаточно сложных процессов решения и исследования всевозможных стратегий решения с относительно небольшими затратами. Успешные методы затем стали применяться на реальных задачах, что вызвало множество трудностей в основном из-за необходимости моделировать внешний мир. Эти трудности связаны с:

1. Проблемами описания знаний во внешнем мире.
2. Организация хранения знаний и их эффективного поиска.
3. Введение в ЭВМ новых знаний и выведение устаревших (в том числе автоматическое извлечение из среды).
4. Проверка полноты и непротиворечивости знаний.

Было ясно, что  решение этих задач откроет путь к созданию ИИ. Это привело к  задаче создания интегральных роботов. При этом и термин ИИ зазвучал более  обосновано, так как решался комплекс задач, таких как организация целенаправленного поведения, восприятия информации о внешней среде, формирование действий,обучение,общение с человеком и другими роботами, для формирования целенаправленного поведения (то есть формирования программы решения некоторой внешней по отношению к роботу задачи) интегральный робот должен обладать необходимым комплексом знаний о реальном мире, в котором он функционирует. Так вот этих знаний гораздо больше, чем знаний отображаемых в программе функционирования. Эти знания должны быть заложены в робота в виде модели проблемной среды. Эти знания представляют собой совокупность взаимосвязанных сведений, необходимых и достаточных для решения соответствующего класса задач, в том числе и сведений о возможных способах воздействия на среду, и изменениях, которые они вызывают в ней. В систему знаний робота должны быть заложены алгоритмы, позволяющие «мысленно» воспроизводить преобразование среды и строить на этой основе план решения очередной задачи. А также алгоритмы, обеспечивающие выполнение данного плана, и контрольное сравнение ожидаемых и действительных результатов запланированного действие. Проведение работ, связанных с созданием интегральных роботов можно считать вторым этапом исследования ИИ. В ведущих зарубежных университетах были разработаны экспериментальные роботы, работающие в лабораторных условиях. Эти эксперименты показали необходимость решения следующих координальных вопросов, связанных с: