Теоретические аспекты инженерии знаний

Вид материала

Лекция

Содержание Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Подобный материал:

• Вопросы, выносимые на экзамен по курсу пис, 26.43kb.
• Удк 007. 5: 510. 66: 159. 955. 5 Решение задач психосемантики и инженерии знаний, 119.11kb.
• Программа вступительных испытаний по менеджменту (3,5 года обучения на базе высшего, 14.32kb.
• − Актуальные проблемы стилистики и культуры речи: теоретические и лингвометодические, 34.6kb.
• «Актуальные проблемы современной экономики: теоретические и практические аспекты», 14.16kb.
• Программа вступительного испытания в магистратуру по дисциплине «Теоретические основы, 63.68kb.
• Детских аналитических психологов развитие детской аналитической психологии в украине:, 1453.3kb.
• Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Теоретические, 28.69kb.
• Т. В. Белых дифференциальная психология теоретические и прикладные аспекты исследования, 2889.36kb.
• Системы искусственного интеллекта, 15.16kb.

^

Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект - это одно из направлений информатики, целью которого является разработка программно-аппаратных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с компьютером на ограниченном подмножестве естественного языка.

Ниже приведены основные направления искусственного интеллекта:

1.Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems)

Это основное направление в области изучения искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, образующих ядро экспертных систем. В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.

2. Программное обеспечение систем ИИ

(software engineering for AI)

В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения интеллектуальных задач, в которых делается упор на преобладание логической и символьной обработки над вычислительными процедурами. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации – LIPS, PROLOG,SMALLTALK, РЕФАЛ. Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную обработку интеллектуальных систем – KEE, ARTS, G2. Достаточно популярно создание так называемых пустых экспертных оболочек – KAPPA, EXSYS, M1, базы знаний которых можно заполнять конкретными знаниями, создавая различные прикладные системы.

3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing)

Начиная с 50-х годов одной из популярных тем исследований в области искусственного интеллекта является компьютерная лингвистика и машинный перевод (МП). В дальнейшем системы МП усложнялись и в настоящее время используется несколько моделей:

• Применение "языков-посредников" или языков смысла, в результате происходит дополнительная трансляция "исходный язык оригинала - язык смысла - язык перевода";
  
• Ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных текстовых репозиториях или базах данных;
  
• Структурный подход, включающий анализ и синтез естественных языковых сообщений. Такой подход предполагает несколько фаз анализа:
  

1. Морфологический – анализ слов в тексте.
   
2. Синтаксический – разбор состава предложения и грамматических связей.
   
3. Семантический – анализ смысла составных частей каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний.
   
4. Прагматический – анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний.
   

4.Интеллектуальные роботы (robotics)

Само слово "робот" появилось в 20-х годах. Его автор – чешский писатель Карел Чапек, описавших роботов в своем рассказе "Р.У.Р." Роботы – это электротехнические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Можно выделить несколько поколений в истории создания робототехники:

I поколение. Роботы с жесткой схемой управления. Практически все современные промышленные роботы принадлежат к первому поколению. Это программируемые манипуляторы.

II поколение. Адаптивные роботы с сенсорными устройствами.

III поколение. Самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы. Это – конечная цель развития робототехники. Основные проблемы при их создании – проблема машинного зрения и адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.

В настоящее время в мире изготавливается более 60000 роботов в год.

5. Обучение и самообучение
   

(machine learning)

Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам и традиционные подходы из теории распознавания образов. В последнее время к этому направлению примыкают развивающиеся системы анализа данных – data mining и поиска закономерностей в БД – knowledge discovery.

6. Распознавание образов
   

(pattern recognition)

Основной подход этого направления – описание классов объектов через определенные значения значимых признаков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Процедура распознавания использует чаще всего математические процедуры и функции, разделяющие объекты на классы. Это направление тесно связано с нейрокибернетикой.

7. Новые архитектуры компьютеров
   

(new hardware platforms and architectures)

Самые современные процессоры сегодня основаны на традиционной последовательной архитектуре фон Неймана. Эта архитектура крайне неэффективна для символьной обработки. Поэтому усилия многих научных коллективов нацелены на разработку аппаратных архитектур, предназначенных для обработки символьных и логических данных. Создаются Пролог - и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных, параллельным и векторным компьютерам.

8. Игры и машинное творчество
   

Это направление связано с тем, что на заре исследований ИИ традиционно включал в себя игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки. В основе первых программ лежит один из ранних подходов – лабиринтная модель мышления плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, т. к. в научном плане эти идеи считаются тупиковыми. Это направление охватывает сочинение компьютером музыки, стихов, сказок и даже афоризмов. Основным методом подобного "творчества" является метод пермутаций и использование некоторых баз знаний, содержащих результаты исследований структур текстов, рифм, сценариев.

9. Другие направления

ИИ - междисциплинарная наука, которая связана с множеством смежных наук. Область исследований по ИИ распространяется на:

генетические алгоритмы;

когнитивное моделирование;

интеллектуальные интерфейсы;

распознавание и синтез речи;

дедуктивные модели;

многоагентные системы;

онтологии;

менеджмент знаний;

логический вывод;

формальные модели;

мягкие вычисления и многое другое.


ЛЕКЦИЯ 11