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

85125. Задачі на знаходження відстані за даними швидкістю і часом. Знаходження значень виразів на додавання і віднімання 80.59 KB
  Ознайомити учнів зі способом визначення відстані за відомими швидкістю і часом; формувати вміння розвязувати задачі на основі творчих видів роботи; розвивати обчислювальні навички.
85126. Задачі на знаходження часу за швидкістю і відстанню. Дії над іменованими числами 104.28 KB
  Ознайомити учнів зі способом визначення часу за відомими швидкістю і відстанню; повторити виконання дій над іменованими числами.
85127. Прості і складені задачі на визначення швидкості, часу і відстані. Дії над іменованими числами. Ознайомлення з назвами геометричних тіл 43.93 KB
  Узагальнити зв\'язки між відстанню, часом і швидкістю; закріплювати вміння учнів розв\'язувати задачі на обчислення згаданих величин, виконувати дії над іменованими числами; ознайомити з назвами геометричних тіл.
85128. Дія множення. Переставний, сполучний і розподільний закони множення 57.4 KB
  Узагальнити уявлення учнів про дію множення; повторити взаємозвязки між величинами відстань, швидкість, час; перевірити обчислювальні навички та вміння розвязувати задачі, рівняння, нерівності.
85129. Нумерація трицифрових чисел. Табличне множення. Задачі на зведення до одиниці 224.36 KB
  Нумерація трицифрових чисел. Ознайомити учнів з підручником математики для 4 класу; повторити нумерацію трицифрових чисел зв\'язок дій додавання і множення таблицю множення; удосконалювати вміння розвязувати задачі на зведення до одиниці. Повторення нумерації трицифрових чисел. Назвіть цифру спільну для чисел кожного стовпчика і поясніть що вона означає в тому чи іншому випадку.
85130. Нумерація трицифрових чисел. Записування чисел під диктовку. Розкладання чисел на розрядні доданки 38.96 KB
  Повторити способи читання і записування трицифрових чисел, значення цифри залежно від її місця у запису числа, розкладання чисел на розрядні доданки, таблицю ділення; розвивати уміння розвязувати задачі двома способами, знаходити значення виразів зручним способом.
85131. Письмове додавання і віднімання трицифрових чисел. Знаходження значень буквених виразів. Розміщення відрізків на площині і в просторі 69.07 KB
  Письмове додавання і віднімання трицифрових чисел. Повторити прийоми письмового додавання і віднімання трицифрових чисел ділення і множення круглих чисел; удосконалювати вміння знаходити значення буквених виразів розвязувати задачі на знаходження третього доданка; закріпити поняття про вертикальне і горизонтальне положення відрізків. Заміни додавання множенням. З даного виразу на додавання склади ще один вираз на множення.
85132. исьмове множення на одноцифрове число. Дії над величинами. Круглі числа 126.45 KB
  Повторити прийоми письмового множення трицифрового числа на одноцифрове; удосконалювати обчислювальні навички, вміння розв\\\'язувати складені задачі.
85133. Ділення з остачею. Письмове ділення на одноцифрове число. Задачі на застосування письмового ділення на одноцифрове число 85.19 KB
  Формувати навички ділення з остачею; закріплювати знання табличного ділення; вправляти у письмовому діленні на одноцифрове число, розвязуванні задач на застосування письмового ділення на одноцифрове число.