Големина на текста:
Изкуствен интелект и интелигентни компютърни системи
1.Същност на понятието изкуствен интелект (ИИ)
През 1876 г. на симпозиум по повод интелигентността, учените се обединяват около значенията на
адаптацията към средата, като ключ към разбирането на интелигентността. Главна тенденция в
дефинирането на интелигентността е , че тя не е самия когнитивен или умствен процес, а по-
скоро селективна комбинация от тези процеси за ефективна адаптация към средата. ИИ се
определя като способността на цифров компютър или компютърно управляван робот да
изпълнява задачи, обикновено асоциирани с интелигентни процеси от по-високо ниво при човека,
като способността му да разсъждава, да изследва значенията, да обобщава или учи от минал опит.
2.Основни научни направления в ИИ
Първата научна разработка в областта на ИИ е на McCulloch и Pitts през 1943 г. върху базовата
физиология и функциите на невроните в мозъка, от тогава датират и първите неврони.
През 1950 г. Turing публикува своя тест за интелигентност, известен като „тест на Тюринг”. Тестът е
предназначен за установяване на това дали говорите с ИИ или човек.
През 1956 г. конференция в Дартмут – това е първият форум. Организирана е от Джон МакКарти,
Марвин Мински, Алън Нюел, Клод Шенън. В писмо до организация „Рокфелър” за организиране
на конференцията, терминът ИИ е употребен за първи път. Целта на конференцията е да се
провокира интересът на учените към невронните мрежи, теорията на автоматите.
1952 – 1969 г. – „романтичен период”, характеризира се с много ентусиазъм и големи очаквания
(General Problem Solving – програма за решаване на задачи, която е замислена като
университетска програма, при търсене на решения при игри). Не постига голям успех. Модел на
ретината на човешкото око.
1966 – 1974 г. – настъпва известен реализъм към възможностите на ИИ. Срещат се следните групи
трудности:
- свързана е с програма за машинен превод;
- прилагане на недостатъчно развитите средства на ИИ към реалните проблеми. При реални
проблеми се стига до комбинаторни взривове с разход на много време без резултат; прекратяват се
много изследвания;
- следствие от основни ограничения в базовите структури на генетичните алгоритми, а също и
в невронните мрежи.
3. „Слаби методи” – използват ограничена информация за предметната област и намират решения
чрез обединяване на елементарни стъпки на разсъждения.
„Силни методи” – включват специални знания за решаваната задача, прилагане на евристики, работа
с непълна информация и др.
Евристика – представлява приоми, хитрини, емпирични знания, които водят до бързо намиране на
решения.
1969 г. – Дендрал – експертна система. Създадена е в университета Стахфорд. Работи в областта на
молекулярната структура на атомите.
Първите ЕС възникват в областта на геологията, медицината (MYCIN) и химията.
MYCIN – за диагностика на бактериални инфекции на кръвта. Съдържа около 450 правила във вида
„ако... то”, използва евристики и може да обясни решението си.
PROSPECTOR – в областта на геологията (1979 г.), която открива запаси на молибден в САЩ.
Включени са знанията на експерти геолози.
4 .Поведение – интелигентното поведение означава взаимодействие между система и среда, за което е
характерна възможност да се знае и действа целенасочено. Интелигентното поведение включва
перцепция (възприемане и интерпретиране), логически разсъждения, обучаване, вземане на
решения и действане. Следователни ИИ е част от компютърната наука, която се занимава с
разбиране и синтезиране на интелигентно поведение (ИП).
Предмет на изучаване е ИП не само на биологични, но и на организационни обекти (интелигентни
системи по-интелигентни от човека, това са човешките организации). В съвременната наука
доминира схващането, че няма принципни ограничения за моделиране на естествения интелект и
за възпроизвеждането му в изкуствена среда. Начинът на възпроизвеждане може да не е
еквивалентен на този в биологичните системи.
5 .Главни цели в изследванията:
1) да се изследва естествения интелект и принципите на работа на човешкия мозък;
2) да се моделират адекватно човешките разсъждения;
3) да се разшири кръга от комп. решавани задачи;
4) да се създадат по-естествени и достъпни интерфейси към усложняващите се програмни
системи;
6 .Основни направления в областта на ИИ:
- представяне и обработка на знания;
- системми базирани на знания – ЕС, интелигентни обучаващи системи и т.н.;
- естествено езиковата обработка;
- невронни мрежи;
- машинно обучение;
- генетични алгоритми и т.н.
Извод: Във всички от направленията на ИИ се използват и обработват знания. Това е основния
критерии, по който се разознава и се обработват знания. Многопосочеността на изследванията
може да се обобщи в търсене на нови подходи за обработка на информация.
Символен и числов подход в ИИ
От Дартмутската конференция през 1956 г. развитието на ИИ има два подхода: символен и числов. В
основата на символния подход е хипотезата на Нюел (Newell), че интели гентното поведение
изисква символни разсъждения върху символно представени знания. Представянето на знанията
става чрез модели, каквито са предикатите, продукционните правила, семантичните мрежи,
фреймите. Съществуват съответни механизми за обработката им. Технологиите, на чиято основа
са принципите на символния подход са практически използвани. Представляват т.нар. класически
ИИ. Основно затруднение на този подход е възприемането и действието на системата в незнакови
среди, където данните постъпват от датчици и сензори.
Възпроизвеждането на подсъзнателното поведение се изпълнява от числовия подход. В основата му е
хипотезата за пораждащата се функционалност. Според нея ИП може да се породи от голям
набор относително независими елементарни поведения, свързани помежду си. При този подход
се взаимстват идеи от: централната нервна система на човека, от еволюционните процеси, от
други нелинейни процеси.
Интелигентните системи са предназначени за решаване на неструктурирани и полуструктурирани
задачи. Неструктурираните, според Нюел нямат алгоритмично решение. Величините, с които се
работи намогат да се дадат в числова форма. Те са нееднозначни, непълни и противоречиви.
Целите не могат да се изразят чрез точна целева функция. За решението на тези задачи е
необходим човешки опит под формата на знания. Самото решение се приема като най-добрия
възможен вариант при наличната информация. Последователността от действия за решаването им
не е известна и трябва да се генерира в процеса на работа. Спецификата на подхода е, че често
по-ефективно или единствено възможно е наличната информация за задачата да се представи
чрез модел, позволчващ автоматизирани разсъждения и търсене на решение по стъпки.

Това е само предварителен преглед

За да разгледате всички страници от този документ натиснете тук.

Изкуствен интелект и интелигентни компютърни системи

През 1876 г. на симпозиум по повод интелигентността, учените се обединяват около значенията на адаптацията към средата, като ключ към разбирането на интелигентността...
Изпратен от:
maiamateva
на 2011-11-24
Добавен в:
Анализи
по Системи с изкуствен интелект
Статистика:
261 сваляния
виж още
 
Подобни материали
 

Невронна мрежа


От досегашните ни представи за системите работещи с Изкуствен интелект знаем, че при експертните системи познанието се съхранява във вид на структури...
 

Изкуствен интелект и интелигентни компютърни системи

Материал № 758235, от 24 ное 2011
Свален: 261 пъти
Прегледан: 380 пъти
Предмет: Системи с изкуствен интелект, Автоматика, изчислителна техника
Тип: Анализ
Брой страници: 64
Брой думи: 16,420
Брой символи: 99,598

Потърси помощ за своята домашна:

Имаш домашна за "Изкуствен интелект и интелигентни компютърни си ..."?
Намери бързо решение, с помощтта на потребители на Pomagalo.com:

Последно видяха материала