Искусственный Интеллект Выполнили студенты гр. 9ВМ-40: Шатдинов Мухамадиев Гафаров

Искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence, AI) раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи. Теорией явно не определено, что именно считать необходимыми и достаточными условиями достижения интеллектуальности. Хотя на этот счёт существует ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла Саймона. Обычно к реализации интеллектуальных систем подходят именно с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. Таким образом, в рамках искусственного интеллекта различают два основных направления: символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний; нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).

Можно выделить две научные школы с разными подходами к проблеме ИИ: Конвенционный ИИ и Вычислительный ИИ. Методы конвенционного ИИ: Экспертные системы: программы, которые действуя по определённым правилам, обрабатывают большое количество информации, и в результате выдают заключение на её основе. Рассуждение на основе аналогичных случаев (Case-based reasoning). Байесовские сети. Поведенческий подход: модульный метод построения систем ИИ, при котором система разбивается на несколько сравнительно автономных программ поведения, которые запускаются в зависимости от изменений внешней среды. Вычислительный ИИ следующие методы: Нейронные сети: системы с отличными способностями к распознаванию. Нечёткие системы: методики для рассуждений в условиях неопределённости (широко используются в современных промышленных и потребительских системах контроля) Эволюционные вычисления: здесь применяются понятия традиционно относящиеся к биологии такие как популяция, мутация и естественный отбор для создания лучших решений задачи. Эти методы делятся на эволюционные алгоритмы (например, генетические алгоритмы) и методы роевого интеллекта (например, муравьиный алгоритм).

ЗНАНИЕ Следует определить также понятие знания - центрального понятия в ИС. Рассмотрим несколько определений. Знания есть результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов. Знания - система суждений с принципиальной и единой организацией, основанная на объективной закономерности. Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода (рис) Под знаниями будем понимать совокупность фактов и правил. Понятие правила, представляющего фрагмент знаний, имеет вид:

Схема ИИ Блок логического вывода (БЛВ) и формирования управляющей информации обеспечивает нахождение решений для нечетко формализованных задач ИС, осуществляет планирование действий и формирование управляющей информации для пользователя или объекта управления на основе Базы Знаний (БЗ), БД, Базы Целей (БЦ) и Блока Алгоритмических Методов Решений (БАМР). БЗ - совокупность знаний, например, система продукционных правил, о закономерностях предметной области. БЦ - это множество локальных целей системы, представляющих собой совокупность знаний, активизированных в конкретный момент и в конкретной ситуации для достижения глобальной цели. БАМР содержит программные модули решения задач предметной области по жестким алгоритмам. Блок усвоения знаний (БУЗ) осуществляет анализ динамических знаний с целью их усвоения и сохранения в БЗ. Блок объяснения решений (БОР) интерпретирует пользователю последовательность логического вывода, примененную для достижения текущего результата. На выходе системы Блок вывода информации обеспечивает вывод данных, текста, речи, изображений и другие результаты логического вывода пользователю и/или Объекту Управления (ОУ).

Схема ИИ Компьютер анализирует происходящее в окружении на предмет информации и связей, между этой информацией - как информация относиться друг относительно друга. Сохраняет информацию, разделяя её на условные "пакеты", и сохраняет разнообразные связи между ними. Это позволяет "понимать" компьютеру тот или иной процесс или объект, используя в решении задач. Так же этот подход должен позволить оперировать объектом или процессом, не имея конкретной информации о нём, анализируя его составляющие и сравнивая с имеющимися схожими данными, применяя их свойства к новым. Например - вещество напоминает свойство жидкости, следовательно, оно должно течь и так далее. В это же время компьютер, согласно своим целям, ищет нужные пакеты и связи между ними, и, следуя по этим связям, решает поставленные задачи. Цели генерируются компьютером по определённой схеме, согласно нужд "тела" и инстинктивной изменяемой памяти. Пояснения к схеме: 1."Мозг". 2. Блок инстинктивных целей. 3. Блок организованной информации. 4. Обмен информацией с окружающей средой. 5. Обмен информацией с "организмом. 6. Входящая Информация 7. Исходящая информация

Современные достижения В настоящий момент (2007) в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле этого слова, экспертные системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается дефицит идей. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла. Некоторые из самых впечатляющих гражданских ИИ систем: Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Mycin одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно как и доктора. 20q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в интернете на сайте 20q.net. Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Спасибо за внимание