Лекции - Интеллектуальные системы

Подождите немного. Документ загружается.

УЗБЕКСКОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ И ИНФОРМАТИЗАЦИИ

Ташкентский Университет Информационных

Технологий

Конспект лекций

Интеллектуальные системы

Ташкент 2008

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Основные области исследований по

искусственному интеллекту

Преимущества ЭС. Задачи ЭС.

Структура экспертных систем.

Состав знаний экспертной системы

Семантические сети

Фрейм

Управление выводом во фреймовых системах

Системы продукций

Управление выводом в продукционной системе

Этапы разработки ЭС

Инструментальные средства построения ЭС

Способы представления знаний и методы

разработки

Примеры инструментальных средств ЭС

Этапы развития инструментальных средств

Классификация методов извлечения знаний

Аспекты получения знаний

Заключение

Введение

Экспертные системы – это первый «продукт» нового

научного направления – искусственный интеллект. Сам термин

«интеллектуальная система», казавшийся до этого весьма

абстрактным, обрёл своё практическое значение.

В практических интеллектуальных системах наибольшее

внимание специалистов привлекают два блока : база знаний и

решатель задач. Имеется единодушное мнение, что качество

работы экспертной системы в значительной мере определяется тем,

как устроены эти блоки и насколько удачно организовано

взаимодействие между ними. Специалисты по разработке

экспертных систем встречаются с трудностями по представлению

знаний в виде формальных моделей, отражающих связи между

ними.

Выбор модели представления знаний связан с видом

зависимостей знаний с описанием тех или иных процессов во

времени, прогнозом этих процессов.

Другой проблемой в построении экспертных систем

является выбор инструментального средства и его реализация.

Идея «пустых» экспертных систем просуществовала недолго . Это

связано с встроенной стратегией в решатели задач, которая

оказалась неэффективной при переходе от одной предметной

области к другой.

Эти трудности породили другой тип инструментальных

средств – оболочки (или шеллы), в которых способы

представления знаний и способы рассуждений варьируются в

определенных пределах. Именно такие системы являются наиболее

популярными.

Третьей и наиболее сложной проблемой остается

извлечение знаний от экспертов. Этот процесс до сих пор остается

неформализуемым, так как во многом определяется человеческим

фактором. Поэтому рассматриваемые аспекты приобретения

знаний (психологический, лингвистический, гносеологический)

имеют важное значение при построении экспертной системы.

Знание и решение этих проблем для специалистов в области

информационных технологий должны стать основой для

построения экспертных систем второго поколения, производство

которых характерно для двадцать первого века.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ, ИХ

НАЗНАЧЕНИЕ И ХАРАКТЕРИСТИКИ.

Лекция 1

ОСНОВНЫЕ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ИСКУССТВЕННОМУ

ИНТЕЛЛЕКТУ.

План лекции:

1.Этап исследований в области ИИ.

2.Суть 2 этапа исследования ИИ.

3.Задачи 3 этапа исследования ИИ.

4.Интеллектуализация ЭВМ.

Ключевые слова:

Исчисление высказываний, исскуственный интеллект,

эвристические методы, формальные представления,

математическая логика, искусственные среды, интегральные

роботы, человеко-машинные системы, интеллектуализация ЭВМ,

Экспертные системы.

Начало исследований в области искусственного интеллекта

(ИИ) (конец 50-х годов) связывают с работами Ньюэла, Саймона,

Шоу, исследовавших процессы решения различных задач. В

результате появились такие программы как ЛОГИК-ТЕОРЕТИК,

“Общий решатель задач”, предназначенных для доказательства

теорем исчисления высказываний.

При описании программ Ньюэл и Саймон писали, что их

программы моделируют человеческое мышление. Эти работы

положили начало первому этапу исследований в области

искусственного интеллекта, связанному с разработкой программ,

решающих задачи на основе разнообразных эвристических

методов. Трактовка эвристических методов как сугубо

человеческой деятельности обусловила термин ИИ.

В начале 60-х годов появилось течение противоположное

работам Ньюэла и Саймона, направленных на формальные

математические представления на основе математической логики и

символики. К ним относились Минский, Мак-Карти, Рафаэль,

Бобров, Бенерджи и др. (Массачусетский технологический

институт и Стенфордский университет). Основное внимание в

исследованиях по ИИ переместилось на разработку машинно-

ориентированных методов решения задач. Термин “ИИ” претерпел

изменения. Под “Искусственным интеллектом” стали понимать

программы, способные решать человеческие задачи, а не

программы моделирующие способы мышления человека.

Функциональный подход сохранился и до настоящего времени.

Исследовательскими полигонами стали всевозможные игры,

головоломки, математические задачи. Некоторые из них стали

классическими (задача о Ханойских башнях, игра в 15 и др.).

Выбор таких задач был связан с простотой и ясностью проблемной

среды, возможностью подбора метода. Эти среды породили для

моделирования более сложных процессов решения с небольшими

затратами человеческих и машинных ресурсов.

В начале 70-х годов стали делаться попытки применения

разработанных методов не в искусственных средах, а в реальной

проблемной среде. Однако эти исследования натолкнулись на

трудности, связанные с описанием внешнего мира (описание

знаний, хранение, поиск, обновление).

Исследования переключились на конкретную предметную

область - создание интегральных роботов. Исследовался и

реализовывался необходимый спектор “Интеллектуальных

решений” (восприятие внешнего мира, целенаправленное

поведение, общение с человеком, обучение и т.д.).Модель

проблемной среды – это совокупность сведений, необходимых и

достаточных для решения данного класса задач. В систему знаний

робота закладывались алгоритмы, позволяющие производить

мысленные преобразования среды, строить планы очередной

задачи, выполнять данный план, оценивать ожидаемые и

полученные результаты. Работы по созданию интегральных

роботов знаменуют второй этап исследований по ИИ. Проведение

экспериментов с роботами показало необходимость решения

вопросов по представлению знаний о среде; проблем, связанных со

зрительным восприятием, с общением с роботами на естественном

языке.

В середине 70-х годов начался 3-й этап исследований по ИИ.

Его характерной чертой явилось смещение центра внимания с

автономно-функционирующих систем (роботов) на

человеко-машинные системы, позволяющие объединить в единое

целое интеллект человека и способности ЭВМ для достижения

общей цели – решение задачи, поставленной перед системой.

Такое смещение объяснялось двумя причинами:

1. Алгоритмы задач в искусственной среде не подходят к

задачам в реальных условиях.

2. Возможности человека можно значительно расширить с

помощью вычислительных машин.

Развитие исследований в этом направлении обусловилось также

резким ростом средств вычислительной техники (ВТ).

Все это привело к тому, что в настоящее время термин

«искусственный интеллект» подразумевает развитие возможностей

ЭВМ в направлении обеспечения совместно с пользователем

решение задач из любого класса человеческой деятельности.

Научные исследования 70-80 годов направлены на

совершенствование средств общения человека с ЭВМ. В

традиционной технологии пользователь при общении с машиной

должен знать алгоритмические языки, или использовать различные

диалоговые системы с «меню». Эти системы получили широкое

распространение, но они имеют недостаток – сопровождение

программы для каждого конечного пользователя. Т.е. пользователь

только пользуется результатами программы, сам же не участвует в

её решении. Программист занимается разработкой программного

обеспечения и вынужден заниматься сопровождением для

пользователя. Новая информационная технология призвана

обеспечить решение проблемы взаимодействия пользователя с

ЭВМ, т.е. дать возможность пользователю видеть программное

обеспечение (ПО), выделить объект и связи, и с помощью ЭВМ

решить нужную ему задачу. Эта проблема получила название –

обеспечение интеллектуального интерфейса или

интеллектуализация ЭВМ.

Интеллектуальный интерфейс – это система программных и

аппаратных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту

использовать ЭВМ для решения задач.

Интеллектуализация ЭВМ – это выполнение машинных

функций, которые до последнего времени считались прерогативой

человека, т.е. функции анализа, планирования, контроля и т.д. Для

обеспечения этих функций необходимо организовать работу со

знанием их представления, хранения, преобразования.

Интеллектуальный интерфейс должен выполнять три группы

функций:

 Обеспечение для пользователя возможности постановки

задачи для ЭВМ путем сообщения только условий, не задавая

программы решения.

 Обеспечение для пользователя возможности

самостоятельного формирования операционной среды решения

с использованием понятий из предметной области пользователя

и на естественном языке, и проведение диалога на естественном

языке.

 Возможность изменения, по желанию пользователя,

структуры диалога, обмен произвольными сообщениями,

наличие подсказок в процессе решения задачи.

Эти идеи новой технологии обработки информации приводят к

изменению в подходах к процессу. При традиционном подходе

процесс – это выполнение программы – изменение состояний

переменных. При новой технологии процесс обработки

информации определяется как получение требуемых данных, что

выступает как единственная цель процесса обработки. Это

свойство, по существу, характеризует ЭС – класс систем

искусственного интеллекта, в составе которых обязательно

наличие базы знаний и некоторой схемы распределения.

В состав ЭС обязательно входят следующие компоненты:

 Совокупность средств, выполняющих программы

(исполнительная система).

 Совокупность средств интеллектуального интерфейса

(система общения, решатель).

 База знаний. Занимает центральное положение.

Знания, содержащиеся в БЗ, независимо от обрабатывающих

программ образуют целостную систему. БЗ для вычислительных

систем целесообразно строить как двухуровневую структуру:

концептуальную базу знаний (верхний уровень) и базу данных

(нижний уровень). Для представления знаний на каждом уровне БЗ

существуют языки представления знаний – ЯПЗ.

В отличие от других систем искусственного интеллекта ЭС

содержит систему приобретения знаний и систему пояснения

решений и предназначена для узкой области применения.

Контрольные вопросы:

1. Суть первого этапа исследований в области ИИ.

2. Что составляет основу второго этапа исследований в

области ИИ.

3. Что являлось объектов исследований третьего этапа

развития ИИ.

4. Что обозначает термин «интеллектуализация ЭВМ»

5. Компоненты ЭС

6. Отличие от других дисциплин ИИ.

Лекция 2. ПРЕИМУЩЕСТВА ЭС. ЗАДАЧИ ЭС.

План лекции:

1.Сравнение человеческой и искусственной компетектности

2.Характеристики ЭС

3.Задачи,решаемые ЭС

Ключевые слова:

Искусственная

омпетентность,обучение,документирования,устойчивость,умелость

робастность,символьные рассуждения,глубина

рассуждений,интерпретация,прогноз,планирование,управление,диа

гностика,мониторинг.

Существуют веские доводы в пользу применения искусственной

компетентности.

Таблица 2.

Человеческая компетентность Искусственная

компетентность.

1. Непрочная Постоянная

2. Трудно передаваемая Легко передаваемая

3. Трудно документированная Легко документированная

4. Непредсказуемая Устойчивая

5. Дорогая Приемлемая по затратам

1. Первым достоинством ЭС является постоянство

профессионального уровня. У эксперта же любой

значительный перерыв в деятельности серьезно отражается

на профессиональном уровне.

2. Передача знаний от одного человека к другому –

дорогостоящий процесс, называемый обучением. Передача

же искусственной экспертизы – это простое копирование

содержимого знаний.

3. Человеческая компетентность документируется с трудом и

занимает слишком много времени. Документировать же

искусственную компетентность не трудно, так как

существует прямое отображение представления