- •Введение
- •1. Искусственный интеллект в роботах
- •1.1. Обеспечение взаимодействия системы управления с человеком
- •1.2. Схема интеллектуального управления в робототехнических комплексах
- •1.3. Интеллектуальное программирование и интеллектуальный интерфейс
- •1.4. Организация интеллектуальных систем
- •2. Экспертные системы
- •2.1. Структура экспертных систем
- •2.2. Технология разработки экспертных систем
- •2.3. Механизм вывода в экспертных системах
- •2.4. Методы поиска решений в экспертных системах
- •2.5. Поиск в одном пространстве состояний
- •2.6. Поиск решения методом редукции
- •2.7. Поиск решения во множестве факторизованных пространств
- •2.8. Поиск в фиксированном множестве пространств
- •2.9. Поиск в изменяющемся множестве пространств (метод нисходящего уточнения)
- •2.10. Поиск в альтернативных пространствах
- •2.11. Поиск с использованием нескольких моделей
- •3. Представление знаний в системах
- •3.1. Продукционные системы
- •3.2. Системы поиска на основе классической логики
- •3.3. Использование логики предикатов первого порядка при представлении знаний
- •3.4. Использование фреймов при представлении данных
- •3.5. Семантические сети
- •4. Нейронные сети в системах искусственного интеллекта
- •4.1. Области применения нейронных сетей
- •4.2. Персептронные нейронные сети
- •4.3. Обучение персептронных сетей
- •4.4. Сети встречного распространения
- •4.5. Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки
- •4.6. Обучение без учителя
- •4.7. Сети без обучения
- •4.8. Нейронные сети с радиальными базисными функциями (вероятностные сети)
- •4.9. Коллективы нейронных сетей
- •4.10. Аппаратно-программные средства реализации нейронных сетей для задач робототехники
- •2. Использование сетей для распознавания речи
- •3. Использование сетей для формирования законов управления
- •5. Методы нечеткой логики в интеллектуальных системах
- •5.1. Логические операции над нечеткими множествами
- •5.2. Получение выводов в нечеткой логике
- •5.3. Алгоритмы поиска решения в нечеткой логике
- •Заключение
- •Библиографический список
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
1.3. Интеллектуальное программирование и интеллектуальный интерфейс
Для наполнения знаниями СИИ и взаимодействия пользователя с ней разрабатываются специальные программные средства общения человека с системой. Их особенностью является максимальное приближение информации, которая вводится и выводится из системы, к терминам и символам, характерным для предметной области. Например, если РТК используется в технологической системе, то информация должна представляться в терминах этой системы. Под терминами в этом случае понимается и словесное описание технологического процесса, и документация, относящаяся к процессу, в том числе чертежи и схемы, описывающие объекты производства. Система интеллектуального программирования должна воспринимать всю эту информацию без предварительной обработки. Для этого разрабатываются специализированные языки на основе языков программирования общего назначения. Составной частью таких программных сред являются графические интерфейсы, через которые пользователь любым доступным способом вводит в систему сведения о процессе в том виде, в котором они имеются. Совокупность аппаратных и программных средств, которая обеспечивает такое взаимодействие, называется интеллектуальным интерфейсом.
1.4. Организация интеллектуальных систем
Основными способами представления данных и знаний в интеллектуальных системах являются методы на основе экс-
пертных систем, нейросетевых технологий и нечеткой логики. Архитектуры интеллектуальных систем на основе указанных
методов являются специальными областями исследований, но
8
при их использовании возможно построение гибридных систем, использующих специфические особенности каждой из указанных организаций.
2. Экспертные системы
Экспертные системы разрабатываются в следующих случаях:
невозможно создать четкую математическую модель предметной области;
при наличии модели не удается определить четкую целевую функцию управления;
при наличии целевой функции затруднительна алгоритмизация определения критериальных точек целевой функции;
при наличии алгоритмов их выполнение требует больших аппаратных и программных затрат или большего времени.
Экспертные системы – системы, базирующиеся на знаниях, которые предоставляют эксперты, т.е. специалисты в предметной области /1/.
Отсюда следует, что ЭС являются системы с неопределенными данными. Поскольку, во-первых, объем знаний эксперта о предметной области может быть недостаточен, во-вторых, знания эксперта субъективны.
При разработке ЭС в составе группы разработчиков должны присутствовать специалисты по предметной области (эксперты), инженеры по знаниям и традиционные программисты. Задача экспертов – создать максимально полное описание ПО. Инженеры по знаниям – специалисты по инструментальным средствам представления описания ПО. Под инструментальными средствами понимаются символьные языки и средства работы с этими языками, которые позволяют заменить реальное описание предметной области некоторым формальным, в котором возможно выполнение логических опера-ций преобразования. Задача инженеров по знаниям состоит в оказании помощи экспертам по взаимодействию с системой. Это взаимодействие состоит в систематизации знаний, выдел
9
лении основных признаков в массиве знаний, выборе символьного языка и основных процедур обработки данных.
Традиционные программисты на стандартных языках исполняют программы, поддерживающие символьный язык.