2. Характеристика основных направлений в исследованиях по искусственному интеллекту.

Интеллект – способность субъетка или объекта находить решения конкретных задач, для которых может и не существовать стандартных, заранее известных алгоритмов.

ИИ – это свойство автоматической системы брать на себя отдельные функции интеллекта человека.

Система искусственного интеллекта (СИИ) – система, которая может решать различные, в том числе творческие, задачи, причем эта грань довольно тонкая.

В современных СИИ рассматривается 3 направления:

1)Программно-прагматическое (человек, разрабатывая различные инструментальные средства, создавая СИИ, решает задачи, которые считаются творческими и интеллектуальными);

2)Бионическое (в рамках бионического направления учеными создается субстанция, схожая по своей структуре, составу и функциям с естественным интеллектом);

3)Комбинированное (объединяет (1) и (2)).

К области применения ИИ относятся восприятия и распознавание образов, автоматическое доказательство математических терем, игры, решение задач, понимание естественных языков. В соответствии с этим можно выделить следующие направления в исследованиях по искусственному интеллекту:

Восприятие и распознавание образов. Техническим аналогом зрения выступают телекамеры и лазеры, работа которых напрямую связана с программами распознавания и анализа изображения. Это направление включает разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода и т.д.

Понимание естественных языков. Формируются методы построения лингвистических процессов, вопросно – ответных систем, диалоговых систем и других интеллектуальных систем, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с системой искусственного интеллекта.

Решение задач. Разрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов декомпозиции исходной задачи на более мелкие и уже известные для интеллектуальных систем.

Моделирование поведения. Это направление рассматривает данные о нейрофизиологических и психологических механизмах интеллектуальной деятельности, а в более широком плане— разумном поведении.

Представление и манипулирование знаниями. Решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы ИИ. Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки описания знаний, внедряются различные типы знаний.

3. Знания и модели их представления

Знание — выявленные в результате практической деятельности и получения профессионального опыта закономерности предметной области (принципы, законы, связи), позволяющие решать задачи в этой предметной области. Знания являются метаданными (данными о данных). Понятие «знание» не имеет исчерпывавшего определения.

Классификации знаний:

1) С токи зрения решения задач в предметной области. Знания делим: на факты и эвристику.

Факты – хорошо известные обстоятельства. Эвристика основывается на собственном опыте специалиста, эксперта в данной предметной области, накопленный в результате многолетней практики.

2) По представлению знаний делятся на процедурные и декларативные.

Процедурные знания – «растворенные» в алгоритмах. Процедурные знания управляют данными. Процедурные знания – методы, алгоритмы, программы решения различных задач, последовательности действий выбранной предметной области. Составляют ядро базы знаний.

Декларативные знания – о качественных и количественных характеристик конкретных объектов явлений, их элементов. Представлены в виде фактов, иногда и эвристик.

Проблема представления знаний это проблема представления взаимосвязи в конкретной предметной области в форме понятной системе искусственного интеллекта.

Представление знаний – это формализация и структурирование знаний, с помощью которых отражаются характерные признаки знаний.

На сегодняшний день разработаны десятки моделей представления знаний для различных предметных областей. Самые распростатненные: - логическая (вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике); - продукционная модель (является комбинацией элементов логических и сетевых моделей); - сетевые модели знаний; - фреймовые и т.д.