Основні проблемні середовища штучного інтелекту

Предмет:

Тип роботи:

Курсова робота

К-сть сторінок:

Мова:

Українська

Оцінка:

засвоювати і використовувати знання? Чи є здатність оперувати і обмінюватися ідеями? Безсумнівно, всі ці здібності являють собою частину того, що є інтелектом. Насправді дати визначення в звичайному значенні цього слова, мабуть, неможливо, тому що інтелект – це сплав багатьох навичок в області обробки і представлення інформації. Центральні задачі ШІ полягають в тому, щоб зробити ОМ більш корисними і щоб зрозуміти принципи, що лежать в основі інтелекту. Оскільки одна із задач полягає в тому, щоб зробити ОМ більш корисними, вченим і інженерам, що спеціалізуються в обчислювальній техніці, необхідно знати, яким чином ШІ може допомогти їм в розв»язку важких проблем.

На початку 80-х років у дослідженнях зі штучного інтелекту сформувався самостійний напрямок, що одержав назву «експертні системи» (ЕС).

Експертна система – це програмний засіб, що використовує експертні знання для забезпечення високоефективного вирішення неформалізованих задач у вузькій предметній області. Основу ЕС складає база знань (БЗ) про предметну область, що накопичується в процесі побудови й експлуатації ЕС. Нагромадження й організація знань – найважливіша властивість усіх ЕС.

1.1 Деякі визначення та їх критика

Було зроблено чимало спроб дати формальне визначення поняття інтелекту, зокрема, штучного. Очевидно, найбільш відомим є визначення предмету теорії штучного інтелекту, яке було введене видатним дослідником у галузі штучного інтелекту Марвіном Мінським. Воно потрапило до багатьох словників та енциклопедій з невеликими змінами і відображає таку основну думку: “штучний інтелект є дисципліна, що вивчає можливість створення програм для вирішення задач, які при вирішенні їх людиною потребують певних інтелектуальних зусиль”. Але і це визначення має вади. Головна з них полягала в поганій формалізації поняття “певні інтелектуальні зусилля”. “Певних інтелектуальних зусиль” вимагає, наприклад, виконання простих арифметичних операцій, але чи можна вважати інтелектуальною програму, яка здатна до виконання тільки таких операцій? Відтак уряді книг та енциклопедій до наведеного визначення додається поправка: «сюди не входять задачі, для яких відома процедура їх розв’язку». Важко вважати таке формулювання задовільним. Розвиваючи цю думку далі, можна було б продовжити: отже, якщо я не знаю, як виконувати деяку задачу, то вона є інтелектуальною, а якщо знаю – то ні. Наступний крок – це відомі слова Л. Теслера: “Штучний інтелект – це те, чого ще не зроблено” [Мичи]. Цей парадоксальний висновок лише підкреслює дискусійність проблеми.

Є деякі більш конструктивні визначення інтелекту. Наприклад, в [Ендрю] наводиться одне з них: “інтелект є здатність правильно реагувати на нову ситуацію”. Там же наводиться і критика цього визначення: не завжди зрозуміло, що слід вважати новою ситуацією. Уявіть собі, наприклад, звичайний калькулятор. Цілком імовірно, що на ньому ніколи не обчислювали суму двох нулів. Тоді завдання “обчислити нуль плюс нуль” можна вважати ситуацією, новою для калькулятора. Безумовно, він з нею впорається (“правильно відреагує на нову ситуацію”), але чи можна на цій підставі вважати його інтелектуальною системою?

2. Основні проблемні середовища штучного інтелекту

Виділимо декілька типів проблемних середовищ, що найбільш часто зустрічаються.

Тип 1. Статичне проблемне середовище: статична предметна область; сутності представляються як сукупність атрибутів і їхніх значень; склад сутностей незмінний; БЗ не структуровані; вирішуються статичні задачі аналізу, використовуються тільки спеціалізовані що виконуються твердження.

Тип 2. Статичне проблемне середовище: статична предметна область; сутності представляються у виді атрибутів із значеннями або вироджених об'єктами (фреймів) ; склад сутностей незмінний; ієрархія БЗ або відсутня, або слабко виражена (нема спадкування властивостей) ; вирішуються статичні задачі аналізу, використовуються спеціалізовані твердження, що виконуються.

Тип 3. Статичне проблемне середовище: статична предметна область; сутності представляються у виді об'єктів; склад сутностей змінюваний; БЗ структуровані; вирішуються статичні задачі аналізу і синтезу, використовуються загальні і спеціалізовані що виконуються твердження.

Тип 4. Динамічне проблемне середовище: динамічна предметна область; сутності представляються сукупністю атрибутів і їхніх значень; склад сутностей незмінний; БЗ не структуровані; вирішуються динамічні задачі аналізу, використовуються спеціалізовані твердження, що виконуються.

Тип 5. Динамічне проблемне середовище: динамічна предметна область; сутності представляються увиді об'єктів; змінюваний склад сутностей; БЗ структуровані; вирішуються динамічні задачі аналізу і синтезу; використовуються загальні і спеціалізовані що виконуються твердження.

2.1 Проблема винятків

З успадкуванням пов’язана дуже серйозна проблема – проблемавинятків. Вона полягає в тому, що деякі підкласи можуть не успадковувати ті чи інші властивості надкласів. Інакше кажучи, характерні риси класу успадковуються всіма його підкласами, крім деяких.

Нехай відомо, що літають всі птахи, крім пінгвінів (існують деякі інші види птахів, які не літають. Але для наших цілей це не має суттєвого значення). Якби це твердження відразу потрапило до бази знань саме в такому вигляді, особливих проблем не виникало б (хоча і в цьому випадку треба було б передбачити належну обробку винятків).

Але, як було зазначено раніше, експерт не завжди може сформулювати свої знання в явному вигляді. Зокрема, він може не знати або не пам”ятати всіх винятків. Тому він може спочатку включати до бази знань твердження про те, що всі птахи літають, а потімпригадати, що пінгвіни не літають, і додати це до бази знань.

У результаті ми могли б отримати базу знань, подібну до такої: