Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Феномен экспертных систем




ЧТО ТАКОЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. 3

1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.. 4

1.1. История развития искусственного интеллекта за рубежом.. 4

1.1.1. Ключевые этапы развития ИИ и становление ЭС.. 9

1.2. История развития искусственного интеллекта в России. 9

1.3. Основные направления исследований в ИИ.. 10

1.4. Перспективные направления искусственного интеллекта. 20

1.5. Различные подходы к построению современных интеллектуальных. 21

2. СТРУКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ... 25

3. ДАННЫЕ И ЗНАНИЯ.. 27

3.1. Формы представления знаний: императивные, декларативные, комбинированные формы представления знаний. 31

3.2. Модели представления знаний. 32

3.2.1. Формальные логические модели. 32

3.2.2. Продукционная модель. 36

3.2.3.Семантические сети. 45

3.2.4.Фреймы.. 53

4. Представление и обработка нечетких знаний. 74

4.1. Подход на основе условных вероятностей (теоремы Байеса) 76

4.2. Подход с использованием коэффициентов уверенности. 81

4.3. Нечеткая логика Заде. 86

5. Методы поиска решений в сложных пространствах. 89

5.1. Методы поиска в одном пространстве. 90

5.2. Способы формализации задач. Представление задач в пространстве состояний. 93

5.3. Алгоритмы поиска решения (в пространстве состояний) 96

5.4. Эвристический (упорядоченный) поиск. 101

Библиографический список. 104

Оглавление. 105

 

Архитектура и принцип функционирования ЭС

Экспертные системы (ЭС) - первый продукт, появившийся на рынке как итог 30-летней изыскательской работы в области искусственного интеллекта (ИИ). ЭС представляют собой программы для компьютера, которые могут воспроизводить процесс решения проблемы человеком-экспертом. В настоящее время интерес к ЭС со стороны промышленности чрезвычайно возрос, поскольку они способны дать средства, стимулирующие повышение производительности труда и увеличение прибыльности производства.

Феномен экспертных систем

Экспертная система – вычислительная система, в которой представлены знания специалистов в некоторой конкретной узкоспециализированной предметной области и которая в рамках этой области способна принимать решения (решать задачи) на уровне эксперта-профессионала.

По классическому определению экспертная система (ЭС) - это программный продукт, в котором используется искусственный интеллект (ИИ) в виде типовых логических правил, содержащихся в базе знаний (БЗ), заполняемой экспертом. Работа системы построена по алгоритму, имитирующему мыслительный процесс.

Причины успешного практического использования ЭС состоят в том, что при их построении были учтены уроки предшествующих исследований в области ИИ. Эти уроки сформулированы в виде трех принципов :

1. Мощность ЭС обусловлена в первую очередь мощностью базы знаний и возможностью ее пополнения и только во вторую очередь - используемыми ею методами (процедурами).

2. Знания, позволяющие эксперту (или ЭС) получать качественные и эффективные решения задач, являются в основном эвристическими, экспериментальными, неопределенными, правдоподобными. Причина этого заключается в том, что решаемые задачи являются неформализованными или слабоформализованными. Необходимо также подчеркнуть, что знания экспертов имеют индивидуальный характер, т.е. свойственны конкретному человеку.

3. Учитывая неформализованность решаемых задач и эвристический, личностный характер используемых знаний, пользователь (эксперт) должен иметь возможность непосредственного взаимодействия с ЭС в форме диалога.

В связи с тем, что основным источником мощности 'ЭС являются знания, ЭС должны обладать способностью приобретать знания. Процесс приобретения знаний можно разделить на: 1) получение знаний от эксперта; 2) организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы; 3) представление знаний в понятном системе виде. Процесс приобретения знаний осуществляется на основе анализа деятельности эксперта, решающего реальные задачи, так называемым "инженером по знаниям" (knowledge engineer).

Отметим специфику приложений ЭС по сравнению с другими приложениями ИИ и отличия приложений ИИ от систем обработки данных.

В системах ИИи в ЭС в частности решаются, как правило, неформализованные задачи, т. е. ЭС и системы ИИне отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач. Следуя Ньюэллу и Саймону, к неформализованным (в их терминологии ill-structured) относятся такие задачи, которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик:

1) задачи не могут быть заданы в числовой форме;

2) цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;

3) не существует алгоритмического решения задач;

4) алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

1) ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

2) ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и о решаемой задаче;

3) большой размерностью пространства решения, т. е. перебор при поиске решения весьма велик;

4) динамически изменяющимися данными и знаниями.

ЭС и системы ИИ отличаются от систем обработки данных тем, что в них используется символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не готовое решение).

Специфика приложений ЭС по сравнению с другими системами ИИсостоит в следующем.

1. ЭС применяются для решения трудных практических (не "игрушечных") задач.

2. По качеству и эффективности решения ЭС не уступают решениям эксперта-человека.

3. Решения ЭС обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне (в отличие от решений, полученных с помощью числовых алгоритмов, и в особенности от решений, полученных статистическими методами). Это качество ЭС обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях.

4. ЭС способны пополнять свои знания в ходе диалога с экспертом.

5. Круг задач, для решения которых используются ЭС, ограничен следующими: интерпретация символов или сигналов (составление смыслового описания по входным данным), предсказание (определение вероятных последствий наблюдаемых ситуаций), диагностика (определение нарушений /заболеваний по симптомам), планирование действий, конструирование конфигураций объектов по заданным ограничениям, контроль (сравнение наблюдаемого поведения с планируемым), отладка (нахождение и устранение неисправностей), исправление (устранение неисправностей), инструктаж, управление поведением системы (интерпретация, предсказание, исправление, контроль ).

 

Эффективность ЭС в существенной степени зависит от качества знаний, степени их адекватности реальному процессу и процедуры заполнения базы знаний.

Можно выделить ряд характеристик экспертных систем:

1.Экспертная система ограничена определенной сферой экспертизы.

2.Экспертная система способна рассуждать при сомнительных данных.

3.Экспертная система способна объяснить ход своих рассуждений.

4.Знания и механизм вывода в экспертной системе четко отделены друг от друга (т.е. знания выражены явно, а не воплощены в способе поиска решения).

5.Экспертная система строится так, чтобы имелась возможность постепенного ее наращивания по мере развития знаний о предмете экспертизы.

6.Чаще всего знания экспертной системы представляются в виде множества правил, называемых также продукциями

7.В качестве решения экспертная система выдает не таблицы из цифр, не графики, не картинки на экране, а обоснованный совет относительно решения поставленного вопроса.

8.ЭС основывается на применении методов искусственного интеллекта.

9.Экспертная система экономически выгодна (это требование к ее работе.)

Ниже приводится краткий (и далеко не исчерпывающий) список областей, в которых применялись ЭС :

· оценка займов, рисков страхования и капитальных вложений для финансовых организаций;

· помощь химикам в нахождении верной последовательности реакций для создания новых молекул;

· отладка программного и аппаратного обеспечения ЭВМ в соответствии с индивидуальными требованиями заказчика;

· диагностика и обнаружение неполадок в телефонной сети на основании тестов и сообщений о неисправностях;

· идентификация и ликвидация неполадок в локомотивах;

· помощь геологам в расшифровке данных, полученных с помощью контрольного оборудования во время бурения скважин;

· помощь медикам в постановке диагноза и лечении некоторых групп заболеваний, таких, как заражение крови и различные виды рака;

· помощь навигаторам в расшифровке данных от подводных звукоулавливателей, установленных на дне океана;

· получение молекулярной структуры химического вещества на основании опытов;

· изучение и суммирование больших объемов быстро изменяющихся данных, которые не в состоянии - из-за скорости их изменения - прочитать человек, например, телеметрических данных с искусственных спутников системы LANDSAT.

В большинстве этих областей могли быть реализованы и традиционные подходы, однако преимущества использования здесь ЭС очевидны. В одних случаях применение ЭС сделало программу более ориентированной на человека, в других - позволило программе задействовать оптимальный механизм рассуждения, в третьих - облегчило поддержку и обновление программы.

 

Из этих (весьма общих) определений видно, насколько широка область применения ЭС: это системы-советчики, системы-тренажеры, различного рода диагностические системы, системы автоматизированного проектирования (САПР) и др. Разработка ЭС в настоящее время вступила в стадию широкого практического применения. При этом выявились некоторые недостатки существующих ЭС и методов их разработки :

· большое разнообразие методов построения ЭС, отсутствие единого подхода к построению таких систем;

· для каждого нового применения ЭС обычно применяют новые не только информационные, но и системотехнические средства;

· лишь немногие ЭС позволяют непрограммирующим пользователям наращивать знания и правила, на основании которых функционируют ЭС, без программистов-посредников;

· затруднительна добыча знаний у экспертов для вложения этих знаний в ЭС.


Поможем в написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой





Дата добавления: 2015-10-19; просмотров: 470. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2022 год . (0.018 сек.) русская версия | украинская версия
Поможем в написании
> Курсовые, контрольные, дипломные и другие работы со скидкой до 25%
3 569 лучших специалисов, готовы оказать помощь 24/7