Использование компьютеров для создания баз знаний, их применение в различных областях науки и техники. Развитие нейрокибернетики как науки, применение методов математической логики для разработки аппаратно-программных средств искусственного интеллекта.
Аннотация к работе
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Оренбургский государственный университет" Факультет информационных технологийБаза знаний представляет собой семантическую модель, предназначенную для представления в ЭВМ знаний, накопленных человеком в определенной предметной области. Совокупность этих программных средств и баз знаний принято называть искусственным интеллектом. Искусственный интеллект в настоящее время находит применение в таких областях, как планирование и оперативное управление производством, выработка оптимальной стратегии поведения в соответствии со сложившейся ситуацией, экспертные системы и т. д. Искусственный интеллект - это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Для этого в ЭВМ закладывают огромную базу знаний, способы решения, процедуры синтеза, программы, а также средства общения, позволяющие пользователю легко общаться с ЭВМ.Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. Луллий (ок.1235-ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий. Декарт (1596-1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта. Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете (США).Экспертная система обычно определяется как программа ЭВМ, моделирующая действия эксперта человека при решении задач в узкой предметной области: составление базы знаний и накопления их.По функциональному назначению экспертные системы можно разделить на следующие типы: Мощные экспертные системы, рассчитанные на узкий круг пользователей (системы управления сложным технологическим оборудованием, экспертные системы ПВО). Такие системы обычно работают в реальном масштабе времени и являются очень дорогими. База знаний этих систем стоит недешево, так как содержит уникальные знания, полученные от специалистов экспертов. Эти системы рассчитаны на массового потребителя (системы, облегчающие поиск неисправностей в аппаратуре). Базу знаний такой системы можно дополнять и изменять, не прибегая к помощи разработчиков системы.Знания специалистов в конкретной области можно разделить на формализованные (точные) и неформализованные (неточные). Традиционно программирование в качестве основы для разработки программ используют алгоритм, то есть формализованные знания. Экспертные системы обладают следующими особенностями: Алгоритм решения неизвестен заранее.При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос - что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнения какой-либо практической деятельности. Знания - это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным: знания в памяти человека как результат мышления; Если рассматривать знания с точки зрения решения задач, их удобно разделить на две большие категории: факты и эвристику.В настоящее время существует очень много средств для построения экспертных систем. Они отличаются: Способом представления знаний. Из средств, которые сейчас нашли применение, можно создать классификацию: Символьные языки, ориентированные на создание экспертных систем и систем искусственного интеллекта (LISP, SMALLTALK). Данные языки включают в себя, кроме способов представления знаний, встроенный механизм поиска и вывода. Системы автоматической разработки экспертных систем, ориентированные на знания: ART, TIMM.Механизм логического вывода включает в себя рабочую память и механизм логического вывода. Экспертная система работает в двух режимах: Режим приобретения знаний (определение, модификация, дополнение). Используются пользователем экспертные системы. В разработке экспертной системы участвуют представители следующих специальностей: эксперт - специалист в конкретной предметной области инженер по знаниям - специалист по разработке экспертных систем программист - специалист по разработке инструментальных средств создания экспертной системы. Эксперт определяет соответствующий круг знаний, обеспечивает их полноту и правильность введения экспертной системы.
План
Содержание
Введение
1. История развития искусственного интеллекта
2. Экспертные системы
2.1 Типы экспертных систем
2.2 Назначение и особенности экспертных систем
2.3 Знания и их представление
2.4 Инструменты построения экспертных систем
2.5 Структура идеальной экспертной системы
2.6 Способы описания знаний
3. Продукционные модели
3.1 Управление системой продукции
3.2 Преимущества и недостатки продукционной системы