Лекция 1
Введение.Понятие информационной системы и технологии, интеллектуальной информационной системы (ИИС). Исторические аспекты развития методов представления и обработки сигналов, методов построения систем обработки сигналов, их интеллектуализации. Отличие ИИС от традиционных информационных систем. Виды и характеристики интеллектуальных систем. Понятие и виды интеллектуального управления. Подходы к построению интеллектуальных информационных систем. Основные классы ИИС. Отличительные признаки каждого класса.
В современном мире рост производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области является "искусственный интеллект", когда компьютер не только берет на себя однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам может обучаться. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития.
Прежде чем начать рассмотрение вопросов построения работоспособных интеллектуальных информационных систем, обратимся к некоторым определениям и основным понятиям темы.
Информация– сведения об объектах, явлениях и событиях, процессах окружающего мира, передаваемые устным, письменным или иным способом и уменьшающие неопределенность знаний о них.
Информация должна быть достоверной, полной, адекватной, т.е. иметь определенный уровень соответствия, краткой, ясно и понятно выраженной, своевременной и ценной.
Система– совокупность элементов, объединенная связями между ними и обладающая определенной целостностью. Т.е., система – это совокупность взаимодействующих взаимосвязанных элементов, объединенных некоторой целью и общими (целенаправленными) правилами взаимоотношений.
Автоматические информационные системы выполняют все операции по переработке информации без участия человека.
Автоматизированные информационные системы предполагают участие в процессе обработки информации и человека, и технических средств, причем главная роль отводится компьютеру. В современном толковании в термин «информационная система» обязательно вкладывается понятие автоматизируемой системы. Следует различать понятия информационной системы и информационной технологии.
Информационная технология– приемы, способы и методы применения средств вычислительной техники при выполнении функций сбора, хранения, обработки и использования данных (по ГОСТ 34.003-90).
Информационная система– организационно упорядоченная совокупность документов и информационных технологий, в том числе и с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы.
Такое понимание информационной системы предполагает использование в качестве основного технического средства переработки информации ЭВМ и средств связи, реализующих информационные процессы и выдачу информации, необходимой в процессе принятия решений о задачах из любой области.
ИнфСист является средой, составляющими элементами которой являются компьютеры, компьютерные сети, программные продукты, БД, люди, различного рода технические и программные средства связи и т.д. Хотя сама идея ИС и некоторые принципы их организации возникли задолго до появления компьютеров, однако компьютеризация в десятки и сотни раз повысила эффективность ИС и расширила сферы их применения.
Под термином «система»понимается объект, который одновременно рассматривается и как единое целое, и как объединенная в интересах достижения поставленных целей совокупность взаимосвязанных разнородных элементов, работающих как единое целое. Системы значительно отличаются между собой как по составу, так и по главным целям. Это целое приобретает некоторое свойство, отсутствующее у элементов в отдельности.
Признаки системности описываются тремя принципами:
Внешней целостности – обособленность или относительная обособленность системы в окружающем мире;
Внутренней целостности – свойства системы зависят от свойств её элементов и взаимосвязей между ними. Нарушение этих взаимосвязей может привести к тому, что система не сможет выполнять свои функции;
Иерархичности – в системе можно выделить различные подсистемы, с другой стороны сама система тоже может являться подсистемой другой более крупной системы или подсистемы.
В информатике понятие "система" широко распространено и имеет множество смысловых значений. Чаще всего оно используется применительно к набору технических средств и программ. Системой может называться аппаратная часть компьютера. Системой может также считаться множество программ для решения конкретных прикладных задач, дополненных процедурами ведения документации и управления расчетами.
В зависимости от конкретной области применения ИС могут очень различаться по своим функциям, архитектуре, реализации. Можно выделить основные свойства, которые являются общими для всех ИС:
структура ИС, ее функциональное назначение должны соответствовать поставленным целям;
ИС использует сети для передачи данных;
так как любая ИС предназначена для сбора, хранения и обработки информации, то в основе любой ИС лежит среда хранения и доступа к данным. И поскольку задача ИС – производство достоверной, надежной, своевременной и систематизированной информации, основанной на использование БД, экспертных систем и баз знаний, то она должна обеспечивать требуемый уровень надежности хранения и эффективность доступа, которые соответствуют области применения ИС;
ИС должна контролироваться людьми, ими пониматься и использоваться в соответствии с основными принципами, реализованными в виде стандарта предприятия или иного стандарта на ИС. Интерфейс пользователя ИС должен быть легко понимаем на интуитивном уровне.
Основные задачи информационных систем и разработчиков ИС:
Поиск, обработка и хранение информации, которая долго накапливается и утрата которой невосполнима. Компьютеризованные ИС предназначены для более быстрой и надежной обработки информации, чтобы люди не тратили время, чтобы избежать свойственных человеку случайных ошибок, чтобы сэкономить расходы, чтобы сделать жизнь людей более комфортной;
Хранение данных разной структуры. Не существует развитой ИС, работающей с одним однородным файлом данных. Более того, разумным требованием к информационной системе является то, чтобы она могла развиваться. Могут появиться новые функции, для выполнения которых требуются дополнительные данные с новой структурой. При этом вся накопленная ранее информация должна остаться сохраненной. Теоретически можно решить эту задачу путем использования нескольких файлов внешней памяти, каждый из которых хранит данные с фиксированной структурой. В зависимости от способа организации используемой системы управления файлами эта структура может быть структурой записи файла или поддерживаться отдельной библиотечной функцией, написанной специально для данной ИС. Известны примеры реально функционирующих ИС, в которых хранилище данных планировалось основывать на файлах. В результате развития большинства таких систем в них выделился отдельный компонент, который представляет собой разновидность системы управления базами данных (СУБД);
Анализ и прогнозирование потоков информации различных видов и типов, перемещающихся в обществе. Изучаются потоки с целью их минимизации, стандартизации и приспособления для эффективной обработки на вычислительных машинах, а также особенности потоков информации, протекающей через различные каналы распространения информации;
Исследование способов представления и хранения информации, создание специальных языков для формального описания информации различной природы, разработка специальных приемов сжатия и кодирования информации, аннотирования объемных документов и реферирования их. В рамках этого направления развиваются работы по созданию банков данных большого объема, хранящих информацию из различных областей знаний в форме, доступной для вычислительных машин;
Построение процедур и технических средств для их реализации, с помощью которых можно автоматизировать процесс извлечения информации из документов, не предназначенных для вычислительных машин, а ориентированных на восприятие их человеком;
Создание информационно-поисковых систем, способных воспринимать запросы к информационным хранилищам, сформулированные на естественном языке, а также специальных языках запросов для систем такого типа;
Создание сетей хранения, обработки и передачи информации, в состав которых входят информационные банки данных, терминалы, обрабатывающие центры и средства связи.
Конкретные задачи, которые должны решаться информационной системой, зависят от той прикладной области, для которой предназначена система. Области применения информационных приложений разнообразны: банковское дело, управление производством, медицина, транспорт, образование и т.д. Введем понятие «предметная область» - фрагмент, выделенный из окружающего мира, называется областью экспертизы или предметной областью. Существует также множество задач и проблем, которые необходимо решать, используя сущности и отношения из этой предметной области, поэтому используется более широкое понятие - проблемная среда – это предметная область + решаемые задачи.
С двумя типами информационных систем мы будем знакомиться поближе. Это экспертные и интеллектуальные системы.
Экспертные системы(Expert System) – информационные консультирующие и\или принимающие решения системы, основанные на структурированных, часто плохо формализуемых процедурах, использующих опыт, интуицию, т.е. поддерживающие или моделирующие работу экспертов интеллектуальные особенности; системы используются как в долгосрочном, так и в краткосрочном оперативном прогнозировании, управлении.
Интеллектуальные системыили системы, основанные на знаниях (Knowleadge Based System) - системы поддержки задач принятия решения в сложных системах, где необходимо использование знаний в достаточно широком диапазоне, особенно в плохо формализуемых и плохо структурируемых системах, нечетких системах и при нечетких критериях принятия решения; эти системы наиболее эффективны и используемы для сведения проблем долгосрочного, стратегического управления к проблемам тактического и краткосрочного характера, повышения управляемости, особенно в условиях многокритериальности. В отличие от экспертных систем, в системах, основанных на знаниях, следует чаще избегать экспертных и эвристических процедур и прибегать к когнитивным процедурам для минимизации риска. Здесь более существенно влияние профессионализма персонала, ибо при разработке таких систем необходимо сотрудничество и взаимопонимание не только разработчиков, но и пользователей, менеджеров, а сам процесс разработки, как правило, происходит итерационно, итерационными улучшениями, постепенным преобразованием (переходом) процедурных знаний (как делать) в непроцедурные, декларативные (что делать).
Рассмотрим теперь вопрос интеллектуальности информационных систем.
Термининтеллект(intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает "ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека". Соответственноискусственный интеллект(artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. Можно сказать, чтоинтеллект - этоспособность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразованиязнанийв процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам. Сам термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) был предложен в 1956 году на семинаре в Дартсмутском колледже (США). Слово intelligence, собственно, и означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть термин intellect.
В 1950 году британский математик Алан Тьюринг опубликовал в журнале «Mind» свою работу «Вычислительная машина и интеллект», в которой описал тест для проверки программы на интеллектуальность. Он предложил поместить исследователя и программу в разные комнаты и до тех пор, пока исследователь не определит, кто за стеной - человек или программа, считать поведение программы разумным. Это было одно из первых определений интеллектуальности, то есть А. Тьюринг предложил называть интеллектуальным такое поведение программы, которое будет моделировать разумное поведение человека. С тех пор появилось много определений интеллектуальных систем (ИнС) и искусственного интеллекта (ИИ). Приведем некоторые из этих определений. 1. ИИ определяется как область компьютерных наук, занимающуюся исследованием и автоматизацией разумного поведения. 2. другое определение: «ИИ - это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка». 3. ИС – это адаптивная система, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде. При этом адаптивная система определяется как система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний. Традиционно, по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы.
Итак, применяя интеллектуальные системы, человек решает интеллектуальные задачи. Для определения отличия просто задачи от интеллектуальной задачи необходимо ввести понятие алгоритма. Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин "алгоритм" происходит от имени узбекского математика Аль-Хорезми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными. Т.е. интеллектуальные задачи – это сложные плохо формализуемые задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.
Разные исследователи по-разному определяют искусственный интеллект как науку, в зависимости от своего взгляда на нее, и работают над созданием систем, которые:
думают подобно людям;
думают рационально;
действуют подобно людям;
действуют рационально.
При воссоздании разумных рассуждений и действий возникают определенные трудности. Во-первых, в большинстве случаев, выполняя какие-то действия, человек не осознает, как это делает, не известен точный способ, метод или алгоритм понимания текста, распознавания лиц, доказательства теорем, решения задач, сочинения стихов и т.д. Во-вторых, на современном уровне развития компьютер слишком далек от человеческого уровня компетентности и работает по другим принципам.
Искусственный интеллект всегда был междисциплинарной наукой, являясь одновременно и наукой и искусством, и техникой и психологией. Методы искусственного интеллекта разнообразны. Они активно заимствуются из других наук, адаптируются и изменяются под решаемую задачу. Для создания интеллектуальной системы необходимо привлекать специалистов из прикладной области, поэтому в рамках искусственного интеллекта сотрудничают лингвисты, нейрофизиологи, психологи, экономисты, информатики, программисты и т.д.
История развития искусственного интеллекта
Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще в древнейшие времена. Так, в Древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона. У Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобных существ.
Искусственный интеллект является в некотором смысле наукой будущего, в которой нет жесткого разделения по областям и ясно видна связь между отдельными дисциплинами, которые лишь отражают определенную грань познания.
Точный свод законов, руководящих рациональной частью мышления, был сформулирован Аристотелем (384-322 гг. до н.э.). Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще в XIII веке попытался создать механическую машину для решения различных задач на основе разработанной им всеобщей классификации понятий. В XVIII веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Труды этих ученых можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта. Теория игр и теория принятия решений, данные о строении мозга, когнитивная психология – все это стало строительным материалом для искусственного интеллекта. Но окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах XX века и выпуска Норбертом Винером основополагающих работ по новой науке – кибернетике.
Формирование искусственногоинтеллектакак науки произошло в1956 году.Д. Маккарти, М. Минский, К. Шеннон и Н. Рочестер организовали двухмесячный семинар в Дартмуте для американских исследователей, занимающихся теорией автоматов, нейронными сетями, интеллектом. Хотя исследования в этой области уже активно велись, но именно на этом семинаре появились термин и отдельная наука – искусственный интеллект.
Одним из основателей теории искусственного интеллекта считается известный английский ученый Алан Тьюринг, который в 1950 году опубликовал статью «Вычислительные машины и разум» (переведенную на русский язык под названием «Может ли машина мыслить?»). Именно в ней описывался ставший классическим «тест Тьюринга», позволяющий оценить «интеллектуальность» компьютера по его способности к осмысленному диалогу с человеком.
Первые десятилетия развития искусственного интеллекта (1952- 1969 гг.) были полны успехов и энтузиазма. А. Ньюэлл, Дж. Шоу и Г. Саймон создали программу для игры в шахматы на основе метода, предложенного в 1950 году К. Шенноном, формализованного А. Тьюрингом и промоделированного им же вручную. К работе была привлечена группа голландских психологов под руководством А. де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. В 1956 году этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 – практически первый символьный язык обработки списков и написана первая программа «Логик-Теоретик», предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Эту программу можно отнести к первым достижениям в области искусственного интеллекта.
В 1960 году этой же группой была написана программа GPS (General Problem Solver) – универсальный решатель задач. Она могла решать ряд головоломок, вычислять неопределенные интегралы, решать некоторые другие задачи. Результаты привлекли внимание специалистов в области вычислений, и появились программы автоматического доказательства теорем из планиметрии и решения алгебраических задач.
С 1952 года А. Самюэл написал ряд программ для игры в шашки, которые играли на уровне хорошо подготовленного любителя, причем одна из них научилась играть лучше, чем ее создатель.
В 1958 году Д. Маккарти определил новый язык высокого уровня Lisp, который стал доминирующим для искусственного интеллекта.
Первые нейросети появились в конце 50-х годов. В 1957 году Ф. Розенблаттом была предпринята попытка создать систему, моделирующую человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом, – персептрон.
Первая международная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) состоялась в 1969 году в Вашингтоне.
В 1963 году Д. Робинсон реализовал метод автоматического доказательства теорем, получивший название «принцип резолюции», и на основе этого метода в 1973 году был создан язык логического программирования Prolog.
В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, – экспертные системы.Происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения и интерес ксамообучающимся системам, создаются промышленные экспертные системы. Разрабатываются методы представления знаний.
Первая экспертная система была создана Э. Фейгенбаумом в 1965 году. Но до коммерческой прибыли было еще далеко. Лишь в 1986 году первая коммерческая система R1 компании DEC позволила сэкономить примерно 40 миллионов долларов за год. К 1988 году компанией DEC было развернуто 40 экспертных систем. В компании Du Pont применялось 100 систем, и экономия составляла примерно 10 миллионов в год.
В 1981 году Япония, в рамках 10-летнего плана по разработке интеллектуальных компьютеров на базе Prolog, приступила к разработке компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях. 1986 год стал годом возрождения интереса к нейронным сетям.
В 1991 году Япония прекращает финансирование проекта компьютера 5-го поколения и начинает проект создания компьютера 6-го поколения – нейрокомпьютера.
В 1997 году компьютер «Дип Блю» победил в игре в шахматы чемпиона мира Г. Каспарова, доказав возможность того, что искусственный интеллект может сравняться с человеком или превзойти его в ряде интеллектуальных задач (пусть и в ограниченных условиях).
Огромную роль в борьбе за признание искусственного интеллекта в СССР сыграли академики А. И. Берг и Г. С. Поспелов.
В 1954-1964 гг. создаются отдельные программы и проводятся исследования в области поиска решения логических задач. Создается программа АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы. Она основана на оригинальном обратном выводе Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона. Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными в 60-е годы, следует отметить алгоритм «Кора» М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов. Большой вклад в становление российской школы искусственного интеллекта внесли выдающиеся ученые М. Л. Цетлин, В. Н. Пушкин, М. А. Гаврилов, чьи ученики и явились пионерами этой науки в России.
В 1964 году предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов, получивший название «обратный метод Маслова».
В 1965-1980 гг. произошло рождение нового направления – ситуационного управления (в западной терминологии соответствует представлению знаний). Основателем этой научной школы стал профессор Д. А. Поспелов.
В Московском государственном университете в 1968 году В. Ф. Турчиным был создан язык символьной обработки данных РЕФАЛ.