Искусственный интеллект Д. А. Россиев

Определение Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Джон Маккарти, 1956 г., конференция в Дартмутском университете

Тест Тьюринга (1950 г. в философском журнале «Mind») « Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает : с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ». Все участники теста не видят друг друга.

Еще определения 1. Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. 2. Свойство интеллектуальных систем выполнять функции ( творческие ), которые традиционно считаются прерогативой человека. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс. 3. Наука под названием « Искусственный интеллект » входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий

2 класса задач 1. Формализуемые 2. Трудноформализуемые Формализуемость зависит от : 1. Объема входных данных 2. Скорости поступления входных данных 3. Предсказуемости возникающих условий ( выборов )

Акт функционирования ИИ 1. Распознать образ 2. Принять и выдать решение

Области практического применения ИИ Распознавание речи Распознавание визуальных образов Распознавание рукописных текстов Диагностика ( в т. ч. медицинская ) Прогнозирование Data Mining

2 принципиальных подхода 1. Алгоритмизация 2. Самообучение

Что такое нейронная сеть ? Виртуальное устройство ( компьютерная программа ), способное после обучения решать трудноформализуемые задачи : распознавания, прогнозирования, классификации «Входы» (условия) «Выход» (ответ)

Применение НС в медицине Моделирование опыта врачей Дифференциальная диагностика Прогнозирование последствий Принятие решений

Устройство нейронной сети

Нейрон в нейронной сети Сумматор Преобра- зователь

Синаптическая карта 3-х нейронной сети ,270,120,56 20,750,460,29 30,910,070,49

Акт обучения нейронной сети 1. Подача обучающего примера на входные синапсы 2. Цикл обмена внутри сети 3. Снятие выходного сигнала и сравнение его с известным ответом 4. Если ответ совпадает - переход к следующему обучающему примеру 5. Если нет – подстройка весов синапсов

Этапы создания НС экспертной системы - Постановка задачи - Сбор данных и заполнение таблицы базы данных Обучение нейронных сетей Использование системы в практике

Примеры Прогнозирование осложнений инфаркта миокарда ( Головенкин С. Е.) Стратегия лечения облитерирующего эндартериита ( Мызников А. В.) Дифференциальная диагностика иммунодефицитных состояний ( Савченко А. А.) Скрининг - диагностика первичной глаукомы ( Бутакова Е. В.) Дифференциальная диагностика острого живота ( Суханова Н. В.) И др.

Достижения ( с 1994 по 2000 г.) Компьютерная программа Panalyzer 5.0 Более 200 научных публикаций 4 докторские и Более 20 кандидатских диссертаций Проект разрабатывался совместно с ИВМ СО РАН (проф. А.Н.Горбань)

Александр Николаевич Горбань, доктор физико-математических наук, профессор

Литература в библиотеке КрасГМУ Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В. Л. Дунин- Барковский, А. Н. Кирдин и др. - Новосибирск : Наука, с. Горбань А. Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Наука, с. Россиев, Д. А. Самообучающиеся нейросетевые экспертные системы в медицине: теория, методология, инструментарий, внедрение (дис. докт. мед. наук) - Красноярск: с. Головенкин, С.Е. Прогнозирование некоторых осложнений и исходов инфаркта миокарда с использованием компьютерных нейронных сетей : дис....канд. мед. наук - Красноярск : с.