§ 1.4. Основные направления развития и применения

интеллектуальных систем

Интеллектуальные системы, создаваемые при проведении исследований в области ИИ, обладают рядом особенностей.

Во-первых, общение человека-пользователя с этими системами не требует от него знания программирования, так как диалог с ними организуется на естественном языке (ЕЯ).

Во-вторых, программы решения конкретных задач формируются ИС автоматически на основе введения в их память знаний о закономерностях проблемных областей и способах решения возникающих в этой области задач с использованием методов логических рассуждений, ставших уже традиционными математических методов исследования операций, и методов, основанных на нечеткой логике и нечетких выводах.

В-третьих, ИС обеспечивают выдачу наиболее предпочтительных в данной ситуации, вариантов решения, сопровождают их объяснениями.

В настоящее время выделяют основные направления развития и применения ИС, представленные на рис.1.2. Классификация ИС также представлена на рис.1.2.

Дальнейшее совершенствование машиностроения, так и способов управления машиностроительным производством немыслимо без применения ИС. Переход к интеллектуализации средств автоматизации производственных процессов позволит принимать решения в реальном масштабе времени в условиях высокотехнологического производства, значительно повысить оперативность и качество управления и решить ряд других задач.

Основными причинами, определившими развитие идей искусственного интеллекта, явились:

ограниченность применяемых традиционных методов моделирования и невозможность решения с их помощью неформализованных задач (а это большинство творческих задач), вызванная этим необходимость имитации на ЭВМ отдельных элементов творческой деятельности человека;

сложность общения оператора с ЭВМ, обеспечения диалога между человеком и машиной и решения задач пользователем на естественном языке без участия посредника - программиста;

отсутствие наглядных средств оценки достоверности результатов моделирования ряда технологических процессов, и связанное с этим психологическое недоверие к ним;

необходимость решения задач в условиях, когда действия людей невозможны или неэффективны в силу физиологических особенностей.

Наиболее далеко продвинулись исследования в области ИИ в рамках стратегической компьютерной программы (СКП), щедро финансируемой министерством обороны США с 1983 года. СКП - это программа создания систем ИИ военного назначения, рассматриваемая в США как ответ на японский «вызов» - знаменитый проект создания ЭВМ пятого поколения, опубликованный в 1981 году. Вслед за Японией и США страны - члены ЕЭС также приступили к широкомасштабным исследованиям проблемы ИИ. С 1985 г. ведутся исследования в рамках Европейской стратегической программы по разработке информационной технологии (ЕСПРИТ).

В целях реализации средств и методов ИИ и робототехники исследования ведутся в следующих основных направлениях:

разработка методов эффективного кодирования и использования трудноструктурируемых знаний (т. е. знаний, определяемых как «здравый смысл»);

создание более устойчивых систем баз знаний и экспертных систем (ЭС), способных обосновывать и разъяснять принятые решения;

структурирование знаний таким образом, чтобы они могли быть эффективно использованы при необходимости в нескольких проблемных областях.

Одним из важнейших типов средств ИИ являются ЭС, обеспечивающие помощь человеку при анализе ситуаций и принятии решений.

Под экспертными системами будем понимать комплекс программных средств, обеспечивающих выдачу рекомендаций для решения трудно формализуемых задач в условиях дефицита времени, противоречивой и недостоверной информации, в том числе и в непредсказуемых ситуациях, на основе обобщенного коллективного опыта, хранящегося в памяти ЭВМ (базе знаний).

Огромный интерес к ЭС вызван рядом причин.

Во-первых, они ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, что значительно расширяет возможности по применению вычислительной техники.

Во-вторых, с помощью ЭС специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения, что также позволяет расширить сферу использования вычислительной техники.

В-третьих, ЭС при решении практических задач достигают результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности людей-экспертов, не оснащенных ЭС.

Экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к программированию, они отличаются от традиционных программ тем, что ориентированы на решение неформализованных задач и обладают следующими особенностями, выделенными на основе анализа.

1. Алгоритм решений не известен заранее, а строится самой ЭС с помощью символических рассуждений, базирующихся на эвристических приемах.

2. Ясность полученных решений, т.е. система «осознает» в терминах пользователя, как она получила решение.

3. Способность анализа и объяснения своих действий и знаний.

4. Способность приобретения новых знаний от пользователя-эксперта, не обладающего профессиональными знаниями в области программирования, и изменения в соответствии с ними своего поведения.

5. Обеспечение «дружественного», как правило, естественно-языкового интерфейса с пользователем.

6. Ограничение определенной сферой экспертизы.

7. Способность рассуждать при сомнительных данных.

8. Экономическая выгода от ее использования.

В перспективе ожидается применение различных уровней систем знаний (СЗ), что позволит расширить многообразие задач поддержки принятия решений, принимаемых должностными лицами при планировании и организации работ. Главные отличия систем знаний от ЭС заключаются в следующем.

В ЭС база знаний формируется на основе сведений, получаемых от экспертов, то есть ведущих специалистов в конкретной области, на которую и рассчитана данная ЭС. Машина же вывода жестко ориентирована на определенную модель знаний, в наибольшей степени отражающую специфику данной прикладной области. В системах знаний базы знаний формируются по многим источникам самого разного свойства, в число которых могут входить литературные источники, экспертные оценки, уставы и наставления и т.д. При этом могут использоваться различные модели знаний, а машина вывода строится на многоаспектной основе сообразно используемым моделям знаний. Таким образом, система знаний является понятием более широким, чем экспертная система. Соответственно и возможности СЗ шире, чем в случае ЭС. Экспертные же системы, ввиду их более узкой специализации, предпочтительно будут использоваться на более низких уровнях иерархии организаций.

Нейропакеты (нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии). В Японии добились значительных успехов в деле использования нейрокомпьютеров (НК) для распознавания образов. Создано устройство, которое можно считать первым действующим элементом НК.

Нейрокомпьютеры (их другое название нейросетевые системы) - это ЭВМ нового поколения, качественно отличные от всех предыдущих (в том числе от ЭВМ пятого поколения) тем, что в них отсутствуют заранее созданные алгоритмические программы и они, аналогично человеческому мозгу, способны обучаться на отдельных примерах.

Функционирование нейросетевых систем основано на принципе самообучения. В результате предъявления нейросетевому вычислителю (НСВ) входных параметров ряда обучаемых примеров и соответствующей корректировки выходных параметров в нейросетевой структуре устанавливаются определенные связи, которые обеспечивают получение решения при анализе реальных ситуаций. В настоящее время НСВ хорошо зарекомендовали себя при решении задач распознавания изображений, что особенно важно при обработке разведданных.

Робототехнические системы (РТС) представляют собой автоматизированные устройства, способные самостоятельно выполнять разнообразные производственные функции.

Роботы — это технические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Само слово «робот» появилось в 20-х гг. XX в. Его автор — чешский писатель Карел Чапек.

В настоящее время в промышленности применяется огромное количество роботов-манипуляторов, работающих по жесткой схеме управления. В отличие от них интеллектуальные роботы обладают способностью самообучаться и самоорганизовываться, адаптироваться к изменяющейся окружающей обстановке.

В военном деле РТС используют для выполнения задач разведки (в том числе радиационной, химической и биологической), инженерных задач, задач управления полетами и движением и др. В обозримой перспективе возможно практическое освоение боевых роботов, сочетающих функции разведки, поражения и управления и действующих в боевых порядках войск либо самостоятельно. Такие роботы должны обладать свойствами ориентирования на местности, опознавания "свой-чужой", выбора оптимальных целей для поражения и т.д.

Нечеткие системы – это системы, которые предназначены для обработки нечетких понятий и знаний, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Методология построения этих компьютерных систем основывается на теории нечетких множеств, предложенной Л.Заде. Связь между ИИ и теорией нечетких множеств является вполне естественной, если принять гипотезу Д.Заде о том, что, «человек мыслит не числами, а нечеткими понятиями». В настоящее время созданы специализированные нечеткие компьютеры, способные работать с нечеткими знаниями быстрее чем цифровые компьютеры.

Нечеткие системы не стоят обособленной группой в новых информационных технологиях, а пронизывают все НИТ, связанные с ИИ: нечеткие экспертные системы, интеллектуальные роботы, распознавание изображений и речи, автоматизированные системы различного назначения, базы знаний, автоматическое проектирование – это не полный перечень областей, в которых нашли свое применение нечеткие системы.

Компьютерные вирусы. Сегодня трудно назвать компьютерного пользователя, избежавшего знакомства с этим видом программной продукции.

Последние поколения вирусов обладают всеми атрибутами систем искусственного интеллекта. Они свободно перемещаются по компьютерам, мутируют и размножаются, обучаются, меняют свои параметры и структуру.

Воздействие компьютерных вирусов значительно возросло с появлением сети Internet. По прогнозам специалистов, неприятности, которые мы испытываем сегодня, представляются ничтожными по сравнению с теми перспективами, которые ожидают нас с проникновением компьютерных вирусов в сферу интеллектуальных роботов.

Интеллектуальное математическое моделирование. Это компьютерное математическое моделирование с использованием методов искусственного интеллекта.

Интеллектуальные системы подобного рода имитируют творческую деятельность математика-профессионала, занимающегося решением краевых задач математической физики. Они обладают базами знаний, содержащими нужные теоремы, математические зависимости и эвристические правила.