Назначение, методология разработки и принципы построения интеллектуальных информационных систем. Направления искусственного интеллекта: экспертные системы; общение на естественном языке; обработка визуальной информации; речевое общение; машинный перевод.
Аннотация к работе
ГРАФИТ (РФ) Ввод и распознавание в ЭВМ изображений, содержащих рукописную, символьную и графическую информацию Базовый состав распознаваемых объектов: нестилизованные рукописные символы русского и латинского алфавитов, цифры и спецзнаки. В основу процедуры принятия решений заложены принципы использования визуального контекста и целенаправленного целостного распознавания (выдвижение и подтверждение), обработки, выделения и интерпретации объектов Ввод изображений в ЭВМ с устройств считывания графической информации ТС-6030 (растровая форма) и ЕС-7989 (векторная форма) в режимах on-и off-line Реализация системы на ЕС ЭВМ (ОС ЕС, версии 6, 7) SCIA (Калифорнийский университет, Лос-Анджелес, США) Обработка и анализ изображений клеток, получаемых с электронного микроскопа (распознавание элементов клетки, определение патологий) Интегрированная система, обеспечивающая ввод в ЭВМ, обработку, хранение и разнообразный анализ изображений. Проблемно-ориентированные программы связаны с базовыми ПО системой архивации изображений (DBASE-111) и пакетами статистической обработки (SAS) Обработка и визуализация изображений на ЭВМ, хранение изображений на видеодиске, вывод на лазерный принтер SUN (SUN Micro-systems Inc., США) Рабочая станция для проведения работ, связанных с подготовкой, хранением, обработкой и передачей в вычислительной сети текстовых и видеоданных Набор операций для проведения предварительной обработки изображений (масштабирование, повороты, интерполяция, выделение границ), создания базы данных.Если не затрагивать общих проблем ЕЯ-общения, которые связаны с созданием преобразователей «смысл - текст» и «текст - смысл», то узкоспециальными проблемами, стоящими перед разработчиками систем речевого общения (СРО), становятся проблемы создания преобразователей «текст - речевой сигнал» и «речевой сигнал - текст». Первая из них называется проблемой синтеза речи, вторая - анализа и распознавания речи. В речи фонема выступает в двух аспектах. Лингвистическая теория рассматривает фонетические и просодические характеристики речи, акустическая - акустические характеристики (признаки) фонем и просодем, информационная - структуру речевого сигнала. Соответственно меняются и качественные показатели: синтез речи - от машиноподобного воспроизведения нескольких десятков слов до синтезаторов речи неограниченного словаря с управляемыми характеристиками голоса; анализ речи - от распознавания 10 команд с надежностью 75-80% до систем понимания речи со словарем в 1000 слов и надежностью 99%.Машинный перевод (МП), или автоматический перевод (АП), - интенсивно развивающаяся область научных исследований, экспериментальных разработок и уже функционирующих систем (СМП), в которых к процессу перевода с одного естественного языка (ЕЯ) на другой привлекается ЭВМ. Выделяют две группы таких систем: типа НАМТ (англ. human-aided machine translation) - МП с участием человека - и типа МАНТ (англ. machine-aided human translation) - человеческий перевод с участием ЭВМ. В системах первой группы перевод выполняет СМП, обращаясь к человеку за решением сложных случаев (снятие неоднозначности, выбор одного варианта из нескольких и т.п.). В системах второй группы за выполнение перевода отвечает человек, который работает за дисплеем в интерактивном режиме и может обращаться к ЭВМ, например, для поиска слов в машинных словарях и конкордансах, а также в удаленных банках терминов. В системах этого класса (представляющего собой подкласс систем ИИ) в качестве отдельного компонента включаются экстралингвистические знания (знания о ПО), хотя они могут иметь те же формы представления, что и собственно лингвистическая информация (т.е. записываться в словарях и грамматиках).
План
Содержание
Предисловие
1. Экспертные системы
1.1 Назначение и принципы построения экспертных систем
1.2 Классификация экспертных систем
1.3 Методология разработки экспертных систем
1.4 Этапы разработки экспертных систем
1.5 Приобретение знаний для эксплуатации систем
1.6 Представление знаний и выводы в экспертных системах
1.7 Особенности различных методов представления знаний
2. Системы общения на естественном языке
2.1 Назначение и область применения естественно-языковых систем
2.2 Обобщенная схема естественно-языковых систем
2.3 Настройка естественно-языковых систем
2.4 Классификация естественно-языковых систем
3. Системы переработки визуальной информации
3.1 Назначение, классификация и области применения
3.2 Автоматизированные системы обработки изображений
3.3 Системы анализа изображений
3.4 Системы машинной графики
4. Системы речевого общения
Список литературы
Содержание
Предисловие
Искусственный интеллект (ИИ) - одно из самых молодых научных направлений. Прошло немногим более 40 лет с момента начала работ в этой области. Но сегодняшний мир и научно-технический прогресс немыслимы без тех результатов, которые дали человечеству и обещают дать в будущем исследования в области ИИ.
Причин для столь исключительного положения работ в области ИИ несколько. Наиболее важными из них являются следующие.
1. Развитие современных информационных технологий вступило в новую фазу - создания ЭВМ пятого и последующего поколений. Отличительной чертой новых ЭВМ является их максимальная приближенность к пользователю, освобождение пользователя от программирования решения задач. Функции программиста передаются ЭВМ, сложность общения с ней не должна превосходить сложности общения с современными бытовыми системами.
Для этого надо поднять «интеллектуальный» уровень ЭВМ и методов управления, сделав их способными выполнять творческий профессиональный труд. В памяти ЭВМ должны быть заложены большая сумма знаний о способах решения задач, специальные процедуры автоматического синтеза программ, а также средства общения с пользователем, максимально приближающие это общение к общению людей.
2. ХХІ век называют веком новых информационных технологий. Благодаря массовому внедрению ЭВМ и методов управления во все сферы человеческой жизни, развитию локальных, глобальных, национальных и межгосударственных сетей передачи и обработки данных, быстрому росту хранилищ информации, распределенных в разных местах земного шара и доступных для любой ЭВМ, включенной в соответствующую сеть, станет возможным переход к относительно безбумажной технологии обработки информации. А это повлечет за собой изменение стиля человеческого общения в самых разнообразных деловых и бытовых взаимоотношениях.
3. Технология производства в промышленности и сельском хозяйстве меняет свою структуру. До сих пор она ориентировалась на человека как основное звено в трудовом процессе. Роботизация производства заставляет по-новому оценить организацию данного процесса. В роботизированных производствах нет необходимости в создании «человеческих условий» для производителей, выполнении требований к агрегатам, климатическим условиям и другим, которые определяются эргономикой и физиологией человека.
4. В проектировании новых образцов изделий и научных исследованиях интеллектуальные системы должны сыграть в ближайшее время революционизирующую роль. Они являются тем инструментом, без которого станет невозможным проектирование сверхсложных для человека изделий и решение в приемлемые сроки научных проблем, на которые не хватает сейчас жизни нескольких поколений.
Можно указать еще ряд причин (повышение эффективности управления, обучения, создание роботов-исследователей, работающих в средах, не пригодных для человека, и т.п.), но и сказанного достаточно, чтобы понять глобальную значимость того направления, которое называется «искусственный интеллект». В настоящее время вряд ли возможно какое-либо единое определение, полностью описывающее эту научную область.
Среди многих точек зрения на нее сегодня доминируют три.
Согласно первой - исследования в области ИИ являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и неподдававшихся ранее формализации и алгоритмизации.
Согласно второй точке зрения - новое направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, разработкой принципиально иной технологии программирования, переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ.
Наконец, сторонники третьей точки зрения полагают, что в результате работ в области ИИ рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны (не формализуемые).
Конечно, вышеприведенные точки зрения взаимосвязаны. В области ИИ развиваются фундаментальные исследования, новая технология программирования, новая архитектура технических средств, и все это используется для создания прикладных систем, предназначенных для работы в самых разнообразных областях.
ИИ определяется как электронно-вычислительная система, которая на основе своих внутренних ресурсов может приспосабливаться к внешней ситуации, определять взаимосвязь между различными факторами, характеризующими эту ситуацию, их место в окружающей систему среде и после обработки заданной информации получать набор возможных решений [5].
В настоящее время в экономической информатике твердо определилось научное направление - ИИ. Это одно из новых направлений, предусматривающих создание информационных систем, способных «рассуждать». Многие ведущие специалисты в данной области с самого начала полагали, что ИИ должен представлять собой инженерную дисциплину, задачей которой в общем виде является создание конструкций [1, c. 100]. Однако основные усилия ученых в области ИИ были направлены на поиск универсальных методов его реализации. Здесь получены значительные результаты, которые составляют основу ИИ как научной дисциплины [6, 9]. Считают, что ИИ - раздел информатики, связанный с разработкой интеллектуальных программ для компьютеров.
Можно сказать, что сегодня работы по созданию систем ИИ выполняются преимущественно по следующим направлениям [1, с. 101]: 1) системы общения на естественном языке (ЕЯ), облегчающие доступ к ЭВМ специалистам, не имеющим квалификации программистов;
2) системы переработки визуальной информации, позволяющие поднять на новый уровень автоматизацию производственных процессов, обработку и интерпретацию визуальной информации;
3) системы речевого общения;
4) системы машинного перевода;
5) экспертные системы (ЭС), копирующие поведение экспертов при принятии решений в отдельных узкоспециализированных областях знаний.
Все вышеперечисленные направления рассмотрены автором в нескольких разделах данного учебного пособия.1. Антонюк Б.Д. Информационные системы в управлении. М.: Радио и связь, 1986. 294с.
2. Громов Г.Р. Автоформализация профессиональных знаний // Микропроцессорные средства и системы. 1986. №3. С. 80-91.
3. Громов Г.Р. Национальные информационные ресурсы. М.: Наука, 1984. 240 с.
4. Мартин Дж. Системный анализ передачи данных. М.: Мир, 1985. T. 1. С. 73-95.
5. Нильсон Н. Искусственный интеллект: Методы поиска решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1973. 272 с.
6. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1983. 376 с.
7. Попов Э.В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. 288 с.
8. Уинстон П. Искусственный интеллект: Пер. с англ. М.: Мир, 1980. 519 с.
9. Форсайт Р. Экспертные системы: Принципы работы и примеры: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.