45336

Подходы к построению систем искусственного интеллекта

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Структурный подход Под структурным подходом подразумевается попытки построить искусственный интеллект путём моделирования структуры человеческого мозга. Основной моделируемой структурной единицей в персептронах как и в большинстве других вариантов моделирования мозга является нейрон. Позднее возникли и другие модели которые обычно называют нейронные сети . Эти модели различаются по строению отдельных нейронов по топологии связей между ними и по алгоритмам обучения.

Русский

2013-11-16

33 KB

8 чел.

05 Подходы к построению систем искусственного интеллекта

Логический подход

Основой для логического подхода служит Булева алгебра. Каждый программист знаком с нею и с логическими операторами. Свое дальнейшее развитие Булева алгебра получила в виде исчисления предикатов, в котором она расширена за счет введения предметных символов, отношений между ними, кванторов существования и всеобщности. Практически каждая система искусственного интеллекта, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем. При этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом, правила логического вывода как отношения между ними. Кроме того, каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то трассировка примененных правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленной цели. Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машиной доказательства теорем.

Поскольку все компьютеры оперируют двоичными данными (могут принимать значения только 0 и 1), то можно предположить, что все возможности компьютера могут быть реализованы и в виде логики предикатов.

Добиться большей выразительности логическому подходу позволяет такое сравнительно новое направление, как нечёткая логика. Основным её отличием является то, что правдивость высказывания может принимать в ней кроме да/нет (1/0) еще и промежуточные значения – не знаю (0.5), скорее да, чем нет (0.75), скорее нет, чем да (0.25). Данный подход больше похож на мышление человека, поскольку он на вопросы редко отвечает только да или нет.

Для большинства логических методов характерна большая трудоёмкость, поскольку во время поиска доказательства возможен полный перебор вариантов. Поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса, и хорошая работа обычно гарантируется при сравнительно небольшом размере базы данных.

Структурный подход

Под структурным подходом подразумевается попытки построить искусственный интеллект путём моделирования структуры человеческого мозга. Одной из первых таких попыток был персептрон Френка Розенблатта. Основной моделируемой структурной единицей в персептронах (как и в большинстве других вариантов моделирования мозга) является нейрон.

Позднее возникли и другие модели, которые обычно называют "нейронные сети". Эти модели различаются по строению отдельных нейронов, по топологии связей между ними и по алгоритмам обучения. Среди наиболее известных сейчас вариантов нейронных сетей можно назвать нейронные сети с обратным распространением ошибки, сети Хопфилда, стохастические нейронные сети.

Нейронные сети наиболее успешно применяются в задачах распознавания образов, в том числе сильно зашумленных, однако имеются и примеры успешного применения их для построения собственно систем искусственного интеллекта.

Эволюционный подход

При построении систем искусственного интеллекта по данному подходу основное внимание уделяется построению начальной модели и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Причем модель может быть составлена по самым различным методам, это может быть и нейронные сети и набор логических правил и любая другая модель. Компьютер, на основании проверки моделей отбирает самые лучшие из них, на основании которых по самым различным правилам генерируются новые модели, из которых опять выбираются самые лучшие и т. д.

В принципе можно сказать, что эволюционных моделей как таковых не существует, существует только эволюционные алгоритмы обучения, но модели, полученные при эволюционном подходе, имеют некоторые характерные особенности, что позволяет выделить их в отдельный класс.

Такими особенностями являются перенесение основной работы разработчика с построения модели на алгоритм её модификации и то, что полученные модели практически не сопутствуют извлечению новых знаний о среде, окружающей систему искусственного интеллекта, то есть она становится как бы вещью в себе.

Имитационный подход

Данный подход является классическим для кибернетики с одним из её базовых понятий – черным ящиком. Черный ящик – устройство, программный модуль или набор данных, информация о внутренней структуре и содержании которых отсутствуют полностью, но известны спецификации входных и выходных данных. Объект, поведение которого имитируется, как раз и представляет собой такой черный ящик. Нам не важно, что у него и у модели внутри и как он функционирует, главное, чтобы модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же.

Основным недостатком имитационного подхода является низкая информационная способность большинства моделей, построенных с его помощью.

На практике очень четкой границы между различными методами и подходами нет. Очень часто встречаются смешанные системы, где часть работы выполняется по одному типу, а часть по другому.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

57510. Іменники-синоніми. Іменники-антоніми. Багатозначні слова 35 KB
  Мета: удосконалювати вміння вживати в мовленні іменники-синоніми антоніми як засіб увиразнення мовивміти застосовувати в мовленні багатозначні словарозвивати і збагачувати мовлення дітей виховувати інтерес до рідної мови.
57511. Омоніми 91 KB
  Мета: дати учням поняття про омоніми, формувати вміння визначати омоніми в реченнях, пояснювати їхнє лексичне значення, доречно вживати їх у мовленні; удосконалювати орфографічні та пунктуаційні навички.
57513. Слово. Значення слова 230.5 KB
  Мета: закріплювати знання про пряме і переносне значення слів багатозначність слова синоніми і антоніми удосконалювати навички користування фразеологізмами; збагачувати словниковий запас розвивати творче мислення та мовлення учнів...
57514. Соціально-економічний розвиток українських земель у І половині ХVІІ століття 41.5 KB
  Мета: розглянути процес зростання магнатського землеволодіння, зростання міст; розвивати вміння узагальнювати матеріал; виховувати інтерес до предмету.
57515. Реформи адміністративно-полiтичного управління 60—70-х років ХІХ ст. у підросійській Україні 91 KB
  Реформи адміністративнополiтичного управління 60 70х років ХІХ ст.у Російській імперії розуміти значення та наслідки перетворень для українського народу аналізувати історичні події та давати характеристику історичним постатям того часу; розвивати історичне мислення учнів та вміння порівнювати реформи минулого з сучасними перетвореннями сприяти критичному осмисленню минулого...
57516. Наш край у I половині ХІХ століття 82 KB
  Мета уроку: Сприяти оволодінню учнями програмовим матеріалом із визначеної теми Самостійно структурувати зміст уроку, складати опорний конспект, аналізувати та узагальнювати історичні факти, визначати зв’зки між ними, їх причини, сутність, наслідки та значення.
57517. Внутрішня і зовнішня політика Павла Скоропадського 37.5 KB
  Внутрішня і зовнішня політика Павла Скоропадського. Як гетьман ставився до української національної справи 29 квітня 1918останній день правління УЦР і початок правління гетьманату Скоропадського. Саме так одним з факторів приходу Скоропадського до влади стала підтримка з боку окупаційних військ.
57518. Люблінська унія 66 KB
  Мета: визначити передумови обєднання Великого князівства Литовського та Польського королівства в одну державу та наслідки, які мала ця подія для українських земель...