Аудит / Институциональная экономика / Информационные технологии в экономике / История экономики / Логистика / Макроэкономика / Международная экономика / Микроэкономика / Мировая экономика / Операционный анализ / Оптимизация / Страхование / Управленческий учет / Экономика / Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям) / Экономическая теория / Экономический анализ Главная
Экономика
Информационные технологии в экономике
| Е.А. РАКИТИНА, В.Л. ПАРХОМЕНКО. ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ. ЧАСТЬ 1, 2005 | |
Системы искусственного интеллекта |
|
|
- технические системы, воспроизводящие отдельные аспекты человеческого интеллекта, воплощенные в компьютерных программах посредством специальных логических систем. Попытки формализовать мышление человека, построить адекватную модель рассуждений, выявить способы творческого разрешения проблемных ситуаций предпринимаются учеными с древних времен. Платон, Аристотель, Сенека, Р. Декарт, Г.В. Лейбниц, Дж. Буль, Н. Лобачевский и многие другие исследователи стремились описать мышление как набор некоторых элементарных правил и операций, смоделировать интеллектуальную деятельность. Искусственный интеллект как самостоятельное научное направление появился во второй половине ХХ в. Во многом это было связано с развитием кибернетики, которая изучает управление и связь в сложных системах, в том числе управление (а также самоуправление, самоорганизацию) такой системы как человек. Управление связано с принятием решений на основе анализа, сравнения, переработки информации, выдвижением предположений, доказательством правильности гипотез, т.е. с теми операциями, которые традиционно относятся к области интеллектуальной деятельности. Исследования в области ИИ развиваются по двум основным направлениям. Это связано с тем, что ответить на вопрос, что такое интеллектуальная система, можно двояко. С одной стороны, систему можно считать интеллектуальной, если процесс ее "рассуждений", способы формирования разумного поведения подобны естественному мышлению. В этом случае искусст- венный интеллект создается на основе скрупулезного изучения и моделирования принципов и конкретных особенностей функционирования биологических объектов. С другой стороны, систему можно считать интеллектуальной, если достигнутый ею результат подобен результату, который в тех же условиях получает человек, т.е. хорошо совпадает поведение искусственно созданных и естественных интеллектуальных систем. Что касается внутренних механизмов формирования поведения, то разработчик ИИ вовсе не должен копировать особенности "живых аналогов". Первое направление, которое чаще называют искусственным разумом, использует данные о нейрофизиологических и психологических механизмах интеллектуальной деятельности. Разработчики стремятся воспроизвести эти механизмы с помощью технических устройств. При этом ученые стремятся не к слепому подражанию, не к заимствованию всех характеристик биологических объектов, а к критическому, строгому отбору только полезных для техники свойств. Моделировать деятельность живых организмов интересно и нужно, особенно те функции, которые повышают гибкость, надежность, экономичность системы или процесса. Второе, называемое машинным интеллектом, - рассматривает продукт интеллектуальной деятельности человека (решение задач, доказательство теорем, игры со сложной стратегией и пр.), изучает его структуру и стремится воспроизвести этот продукт средствами вычислительной техники. Успехи этого направления тесно связаны с развитием компьютеров и искусством программирования. Оба направления активно используют методы моделирования - имитационного и структурного, математического и компьютерного и др. Самой сложной биологической системой, выполняющей разнообразные функции по переработке сигналов и управлению, издавна признана нервная система. Многие ее особенности связаны со структурными особенностями нервных клеток - нейронов и нейронной сетью, поэтому они нередко являются объектами моделирования в исследованиях в области искусственного интеллекта. Кора больших полушарий головного мозга человека содержит около 14 млрд. нейронов, образующих сложнейшее переплетение связей. Устройство и законы функционирования самого нейрона также очень сложны, что позволяет использовать для его описания только упрощенные модели. Такие модели носят название нейроноподобных сетей. Используются они для построения систем управления различными робототехническими устройствами. Нейроноподобные сети являются устройствами параллельной обработки информации и имеют преимущества при построении систем, предназначенных для работы в реальном масштабе времени. Пример. Первый в нашей стране транспортный робот ТАИР с сетевой системой управления был построен еще в 1975 г. Он мог целенаправленно двигаться в естественной среде (в парке), объезжать препятствия, избегать опасные места, поддерживать внутренние параметры в заданных пределах. При этом достигал цели с минимальными энергетическими и временные затратами. Нейроноподобная сеть, составляющая основу управления, содержала 100 узлов и отвечала за шесть видов деятельности: распознавание и оценку ситуации, решения, маневры верхнего и нижнего уровня, элементарные двигательные действия. Исследования ТАИРа и его "последователя" лабораторного робота МАЛЫШ, обладаю-щий более развитой системой технического зрения и нейроноподобной сетью, обрабатывающей данные восприятия, стали основой построения промышленного транспортного робота широкого назначения ГРУЗ-2Т. Существующие и разрабатываемые в настоящее время роботы значительно отличаются по своему назначению и функциональным возможностям. Некоторые из них имеют системы восприятия визуальной, аудиальной, тактильной информации из внешней среды и системы воздействия на внешние объекты - различные манипуляторы, захваты, толкатели и пр. Многие роботы снабжаются системами, обеспечивающими перемещения робота - колесные, плавающие, летающие, шагающие платформы и аппа-раты. Роботы, снабженные системами целеполагания и планирования действий, а также системами коммуникации с человеком-оператором относятся к классу роботов с искусственным интеллектом. Разработка таких роботов ведется в настоящее время. Особое внимание в исследованиях по машинному интеллекту уделяется проблемам распознавания образов и организации речевого "общения". Одна из удивительнейших способностей человека - способность узнавать. Едва бросив взгляд, мы узнаем, что перед нами кот или собака, корабль или бабочка, буква "ч" или "у". Узнаем, как правило, безошибочно, будь то сам "оригинал" или его уменьшенное или увеличенное изображение. Способностью узнавать человек обладает испокон веков. И все-таки до сего времени ученые в точности не знают, как же человек узнает. Задачи распознавания образов очень разнообразны. Наиболее простые из них решаются, например, в программах оптического распознавания символов (OCR - optical character recognition), предназначенных для ввода печатного или рукописного текста, в частности, с помощью сканера. Распознавание символов, даже будучи "наиболее простым" в классе задач распознавания образов, тем не менее, достаточно сложны для их формализованного описания. Пример. На рис. 22 приведены различные начертания буквы "А". У них разное начертание, цвет, наклон. Какие формальные признаки, присущие только этой букве и никакой другой, можно выделить? Просто ли перевести их на строгий алгоритмический язык? Рис. 22 В робототехнике распознавание образов осуществляется системами технического зрения. Они используются в системах технического контроля для обнаружения дефектов в заготовках и изделиях, в станках с программным управлением - при управлении позиционированием деталей, сборкой, сваркой и т.п. В широко разрабатывающихся сейчас алгоритмах по распознаванию и "пониманию" сложных сцен, включающих несколько произвольно расположенных в пространстве трехмерных объектов, используется информация о расположении и конфигурации теней, полутонов, об особенностях отражения света материалами различных текстур (металл, дерево, ткань и пр.) и т.п. |
|
| << Предыдушая | Следующая >> |
| = К содержанию = | |
Похожие документы: "Системы искусственного интеллекта" |
|
|