45357

Области применения систем искусственного интеллекта

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

В распознавании образов имеется хорошо разработанный математический аппарат и для не очень сложных объектов разработаны системы классификации по признакам по аналогии и т. Алфавит признаков придумывается разработчиком системы. Экспертные системы Экспертными системами называют сложные программные комплексы аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. В этом случае говорят что происходит обучение экспертной системы.

Русский

2013-11-16

47 KB

48 чел.

07 Области применения систем искусственного интеллекта

Доказательство теорем

Изучение приёмов доказательства теорем сыграло важную роль в развитии искусственного интеллекта. Многие неформальные задачи, например медицинская диагностика, допускают формализацию как задачу на доказательство теорем. Поиск доказательства математической теоремы требует не только произвести дедукцию, исходя из гипотез, но также создать интуитивные догадки и гипотезы о том, какие промежуточные утверждения следует доказать для вывода доказательства основной теоремы.

В 1954 году А. Ньюэлл задумал создать программу для игры в шахматы. Дж. Шоу и Г. Саймон объединились в работе по проекту Ньюэлла и в 1956 году они создали язык программирования IPL-I (предшественник LISPа) для работы с символьной информацией. Их первыми программами стала программа LT (Logic Theorist) для доказательства теорем и исчисления высказываний (1956 год), а также программа NSS (Newell, Shaw, Simon) для игры в шахматы (1957 год). LT и NSS привели к созданию А. Ньюэллом, Дж. Шоу и Г. Саймоном программы для решения шахматных и логических задач, доказательства теорем, грамматического разбора предложений, математического интегрирования, головоломок типа "Ханойская башня" и т. д. Процесс работы GPS воспроизводит методы решения задач, применяемые человеком: выдвигаются подцели, приближающие к решению, применяется эвристический метод (один, другой и т. д.), пока не будет получено решение. Попытки прекращаются, если получить решение не удается. Программа GPS могла решать только относительно простые задачи.

Распознавание образов

К распознаванию образов в искусственном интеллекте относят широкий круг проблем: распознавание изображение, символов, текстов, запахов, звуков, шумов.

В распознавании образов имеется хорошо разработанный математический аппарат, и для не очень сложных объектов разработаны системы классификации по признакам, по аналогии и т. д. В качестве признаков могут рассматриваться любые характеристики распознаваемых объектов. Алфавит признаков придумывается разработчиком системы. Качество распознавания во многом зависит от того, насколько удачно придуман алфавит признаков.

Экспертные системы

Экспертными системами называют сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

Обычно знания, которыми располагает эксперт, различаются степенью надёжности, важности, чёткости. В этом случае они снабжаются некоторыми весовыми коэффициентами, которые называют коэффициентами доверия. Такие знания обрабатываются с помощью алгоритмов нечеткой математики.

В процессе опытной эксплуатации коэффициенты доверия могут подвергаться корректировке. В этом случае говорят, что происходит обучение экспертной системы. Процесс обучения экспертной системы может производиться автоматически с помощью обучающего алгоритма либо путем вмешательства инженера-когнитолога, выполняющего роль учителя.

Практика внедрения экспертных систем показала, что нет чудодейственных рецептов – нужна кропотливая работа по вводу в компьютер опыта и знаний специалистов всех областей науки.

Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке

Началом работ по машинному переводу следует считать 1954 год, когда в США с помощью компьютера было переведено шестьдесят фраз. Этот известный "Джорджтаунский эксперимент" произвел неизгладимое впечатление на специалистов. Тогда казалось, что достаточно создать большие хранилища словарей для перевода с одного языка на другой, разработать правила перевода – и проблема будет решена. Когда выяснилось, что проблема не так проста, был создан язык-посредник, облегчающий сопоставление фраз на разных языках. Во второй половине 70-х годов этот язык-посредник превратился в семантическую модель представления смысла переводимых текстов. Таким образом, достижения в области машинного перевода оказались очень полезными для искусственного интеллекта, так как они показали, что анализ естественно-языковых конструкций невозможен без создания семантической модели, в которой интерпретируется смысл слов. Создание семантической модели привело к пониманию необходимости создания языка для внутреннего представления знаний.

Важным достижением явилось понимание того, что анализ текстов на естественном языке состоит из четырех основных этапов: морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ и прагматический анализ.

Надо отметить, что даже для английского языка, который служит основой для всех современных языков программирования в силу своей лаконичности и достаточно формальной семантики, до сего дня не удалось создать более-менее эффективную программную систему, способную адекватно понимать смысл фраз из достаточно больших областей знаний

В разборе и понимании естественного русского языка массу проблем создает сложная падежная система, склонения, времена, отсутствие формального порядка следования членов предложения. Тем не менее, российскими учеными созданы эффективные системы разбора фраз ограниченного естественного языка.

Игровые программы

К числу первых игровых программ можно отнести программу Артура Самуэля по игре в чекерс (американские шашки), написанную в 1947 году, причем в ней использовался ряд основополагающих идей искусственного интеллекта, таких как перебор вариантов и самообучение. В 1962 году эта программа сразилась с Р. Нили, сильнейшим шашистом в США, и победила.

Разумно сочетая такие критерии, можно для оценки очередного хода машины, получить некоторый числовой показатель эффективности – оценочную функцию. Тогда машина, сравнив между собой показатели эффективности очередных ходов, выберет ход, соответствующий наибольшему показателю. Подобная автоматизация выбора очередного хода не обязательно обеспечивает оптимальный выбор, но на его основе машина может продолжать игру, совершенствуя свою стратегию в процессе обучения. Формально обучение состоит в подстройке параметров (коэффициентов) оценочной функции на основе анализа проведенных ходов и игр с учетом их исхода.

Ярким примером сложной интеллектуальной игры являются шахматы.

В настоящее время существуют и успешно применяются программы, позволяющие машинам играть в деловые или военные игры, имеющие большое прикладное значение.

Нейронные сети

Среди направлений работ в области искусственного интеллекта следует также выделить нейрокибернетику, т.е. подход к разработке машин, демонстрирующих "разумное" поведение, на основе архитектур, напоминающих устройство мозга, называемых нейронными сетями.

Нейронная сеть – это кибернетическая модель нервной системы, которая представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов – нейронов, топология соединения которых зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо конкретной задачи, следует выбрать способ соединения нейронов друг с другом и подобрать значения параметров межнейронных соединений.

Нейронные сети хорошо подходят для распознавания образов и решения задач классификации, оптимизации и прогнозирования. Поэтому основными областями их применения являются:

  •  промышленное производство и робототехника;
  •  военная промышленность и аэронавтика;
  •  банки и страховые компании;
  •  службы безопасности;
  •  биомедицинская промышленность;
  •  телевидение и связь и др.

Робототехника

Областью применения роботов – это области деятельности человека, опасные для его жизнедеятельности. Первые роботы были дистанционно управляемыми манипуляторами для работы в атомных реакторах, в подводных аппаратах и космических кораблях. В 1947 году в Арагонской национальной лаборатории были впервые разработаны механические руки для работы с радиоактивными материалами, а в 1948 году они были оснащены системой отражения усилия, чтобы оператор имел возможность ощущать усилие, развиваемое исполнительным органом.

Только в 60-х годах появились очуствленные роботы, которые управлялись компьютерами, но их реализация сдерживалась отсутствием соответствующих технологий, материалов, ресурсов вычислительных систем.

В 70-х годы прошлого столетия началось широкое внедрение роботов в производственные сферы. С помощью роботов выполняются транспортные операции, точечная и дуговая сварка, сборочные операции и т.п. В настоящее время существует множество работающих промышленных роботов. Многие фирмы производят промышленных роботов для манипулирования, сварки, покраски, упаковки, шлифовки, полировки и т. д. с большим спектром применения и по точности, и по характеру выполняемых операций.

За короткий период развития роботов произошли большие изменения в элементной базе, структуре, функциях и характере их использования. Это привело к делению роботов на поколения.

Роботы первого поколения (программные) имеют жесткую программу действий и характеризуются наличием элементарной обратной связи с окружающей средой, что вызывает определенные ограничения в их применении.

Роботы второго поколения (очувствленные) обладают координацией движений с восприятием. Они пригодны для малоквалифицированного труда при изготовлении изделий. Программа движений робота требует для своей реализации управляющего компьютера.

Неотъемлемая часть роботов второго поколения – алгоритмическое и программное обеспечение, предназначенное для обработки сенсорной информации и выработки управляющих воздействий.

Роботы третьего поколения относятся к роботам с искусственным интеллектом. Они создают условия для полной замены человека в области квалифицированного труда, обладают способностью к обучению и адаптации в процессе решения производственных задач. Эти роботы способны понимать язык и вести диалог с человеком, формировать в себе модель внешней среды с той или иной степенью детализации, распознавать и анализировать сложные ситуации, формировать понятия, планировать поведение, строить программные движения исполнительной системы и осуществлять их надежную отработку.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

24883. Интеллектуальные ресурсы. Амортизация интеллектуальных ресурсов 28.5 KB
  Амортизация интеллектуальных ресов. Амортизация интеллектуальных ресурсов. Нематериальные активы стоимость которых уменьшается с течением времени и амортизация по ним начисляется исходя из срока их полезного использования. Нематериальные активы по котором не проводится погашение стоимости и амортизация не начисляется.
24884. Интеллектуальная собственность. Оценка и нормативно-правовая база 28 KB
  Понятие интеллектуальная собственность определено международным правовым актом т. В конвенции дана следующая формулировка интеллектуальной собственности Интеллектуальная собственность включает права относящиеся к: Литературным художественным и научным произведениям. В соответствии с ГК РФ интеллектуальная собственность определена как самостоятельный объект гражданских прав по которым установлен жесткий режим защиты.
24885. Использование САРМ в оценке финансовых активов 27.5 KB
  Кs = Кrf Км Кrf β Кs цена обыкновенных акций как источник финансирования. Кrf безрисковая доходность ценных бумаг. Км Кrf рыночная премия за риск.
24886. Ключевые факторы в управлении стоимостью 30.5 KB
  Назовем их ключевыми факторами стоимости. Вовторых именно эти факторы стоимости помогают менеджерам высшего эшелона понять что происходит на всех остальных уровнях организации и донести до них свои планы и намерения. Фактор создания стоимости в данном случае это некая характеристика деятельности от которой зависит результативность функционирования предприятия. Для правильного определения факторов создания стоимости требуется соблюдать три важных принципа: 1.
24887. Модель стоимостных цепочек для бизнес - процессов 27 KB
  Нр связь с поставщиками поставщ поставщиков1 технологич цепочка сырье исследовя произвво маркетинг реализя обслуже 2 связь м у цепочк производствх подразделий №1№2 Минусолм явл то что необход очень большая инфо и учетная база поэтому не получило распр на практике.
24888. Опционы подходы оценке стоимости бизнеса 32 KB
  Существует два стиля опционов два подхода к вопросу о сроке действия опциона: европейский и американский. Европейский стиль означает что опцион может быть использован только на фиксированную дату.Американский стиль означает что опцион может быть использован в любой момент в пределах срока опциона.
24889. Основные положения концепции финансового управления на основе стоимости 28 KB
  При этом благосостояние акционеров измеряется не объёмом введённых мощностей не колвом нанятых сотрудников не оборотом компании а рыночной стоимостью предприятия которым они владеют т. той стоимостью по которой компания может быть передана др. Концепция управления стоимостью советует отказаться от неэффективных бухгалтерских критериев успешности функционирования компании и принимать во внимание 1 простой понятный критерий: экономически добавленная стоимость ЕVА.добавленная стоимость при этом рассматрся как балансовая стоимость...
24890. Основные положения теории арбитражного ценообразования 35.5 KB
  В основу арбитражной теории ценообразования заложено одно утверждение: в условиях равновесного рынка арбитраж любого вида невозможен. Основным же недостатком считается то что модель явно не указывает на факторы ценообразования и их количество.
24891. Особенности реструктуризации активов, акционерного капитала, дебиторской и кредиторской задолженностей 31.5 KB
  По отношению к кредиторской задолженности основной целью реструктуризации является достижение экономического эффекта путем минимизации издержек связанных с ее погашением. По отношению к дебиторской задолженности основной целью реструктуризации является достижение экономического эффекта путем получения максимально возможной суммы от права требования. К направлениям реструктуризации кредиторской задолженности относятся: 1. Реструктуризация коммерческой и прочей задолженности; 2.