17. Еволюційний підхід побудови систем штучного інтелекту.
При побудові систем ШІ по такому підходу, основна увага приділяється побудові початкової моделі і правилам, за якими вона (модель) може змінюватися (еволюціонувати). Модель може бути складена з найрізноманітніших методів, це можуть бути і НС і набір логічних правил і будь-яка інша модель. Після цього ми запускаємо ШІ, і він, на підставі перевірки моделей, відбирає найкращі з них, на підставі яких по всіляких правилами генеруються нові моделі, з яких знову вибираються найкращі і т. д. Еволюційних моделей, як таких, не існує, є тільки еволюційні алгоритми навчання, але моделі, отримані при еволюційному підході, мають деякі характерні особливості, що дозволяє виділити їх в окремий клас. Такими особливостями є перенесення основної уваги розробника з побудови моделі на алгоритм її модифікації і те, що отримані моделі практично не супроводжують витяганню нових знань про середовище, що оточує систему ШІ, тобто вона (система) стає «річчю в собі».
18. Імітаційний підхід побудови систем штучного інтелекту
Даний підхід є класичним для кібернетики з одним із її базових понять - «чорним ящиком» (чя). Чорний ящик - це пристрій, програмний модуль або набір даних, інформація про внутрішню структуру та зміст якого відсутні, але відомі специфікації вхідних і вихідних даних. Об'єкт, поведінка якого імітується, якраз і являє собоютакий «чорний ящик». Н е важливо, що у нього всередині і як він функціонує, головне, щоб наша модель в аналогічних ситуаціях вела себе так само. Таким чином моделюється інша властивість людини - здатність копіювати те, що роблять інші, не вдаючись у подробиці, навіщо це потрібно. Найчастіше ця здатність економить людині масу часу, особливо на початку його життя. До недоліків імітаційного підходу можна віднести низьку інформаційну здатність більшості моделей, побудованих з його допомогою.
19. Допоміжні систем нижнього рівня в створенні систем штучного інтелекту.
Для того, щоб людина свідомо сприйняла інформацію (дляприкладу візьмемо креслення), вона повинна пройти доситьтривалий цикл попередньої обробки. Спочатку світло потрапляє воко. Пройшовши через всю оптичну систему фотони врешті-рештпотрапляють на сітківку — шар світлочутливих кліток — паличок іколб. Сенс всього сказаного полягає в тому, щоб показати, що всистемах ІЇ є підсистеми, які ми вже зараз можемо реалізувати навітьне знаючи про те, як вони реалізовані у людини. Причому можемоце зробити не гірше, ніж у прототипу, а часто і краще. Наприклад,штучне око (а рівно і блок первинної обробки відеоінформації,засновані на простих фільтрах або ін. порівняно нескладнихпристроях) не втомлюється, може бачити в будь-якому діапазоні хвиль, легко замінюється на новий, бачить при світлі зірок.20. Нейробонічна позиція науковців створення систем штучного інтелекту.
20. Нейробонічна позиція науковців створення систем штучного інтелекту.
Наукові дослідження в галузі пізнання людини заборонити неможливо , не можна навіть призупинити їх. Це звичайний процес , без якого важко уявити історичний розвиток . Свого часу не можна було заборонити відкриття електрики , зупинити дослідження в галузі ядерної фізики , космонавтики , комп'ютерної техніки , медицини. Але якщо людству досі вдалося не застосовувати результати наукових досягнень для знищення життя на Землі , то це сталося лише тому , що людина в процесі своєї еволюції виріс духовно і морально . Ми виходимо з оптимістичній інтерпретації моральної природи людини , віримо в його краще майбутнє.
21. Визначення та призначення експертних систем
Експертна система являє собою інтелектуальну систему, що моделює пам*ять і мислення людини-експерта під час вирішення інтелектуальних задач, що знаходяться у його компетенції.
Інтелектуальна система – це один із видів автоматизованих інформаційних систем.
Інтелектуальна задача – це проблема, що виникла перед людиною у складній життєвій ситуації.
Процес функціонування експертних систем здійснюється так: користувачч, який бажає розв*язати свою задачк й одержати відповідну інформацію через користувацький інтерфейс, надсилає запит до системи, тобто ставить задачу. Вирішувач ЕС, використовуючи Бази Знань, розв*язує цю задачу в діалоговому режимі з користувачем і видає йому рішення, пояснюючи хід своїх міркувань за допомогою блоку пояснень.
Призначення. Їх використовують у різних областях людської діяльності, основні з них є: Бізнес ( прогнозування розвитку ринку економіки, вибір стратегії виходу з фірми із ризикової ситуації, вибір інвестора та страхової компанії, формування портфеля інвестицій, оцінка фінансових ризиківв та оподаткування), Виробництво (планування роботи підприємств і організацій, виробництво комп*ютерів та інтегральних схем, технічна діагностика несправностей та відмовлень в устаткування), Галузі промисловості (планування промислових замовлень, контроль стану атомних реакторів, моніторинг роботи електростанцій та керування мережами розподілу електроенергії, контроль за режимами установок на хімічному заводі, керування повітряним рухом і транспортними перевезеннями, планування режимів роботи робототехнічних систем, прогнозування воєнних дій), Медицина (діагностика захіорювань і встановлення зв*язків між порушеннями функціонування організму та їх можливих причин), Наукові дослідження (одержання погоджених і коректних висновків на підставі багатоваріантного аналізу результатів спостережень), Освіта (навчання та контроль знань, навчання мови “Lips” та “Pascal”.
22. Класифікація експертних систем
Класифікація експертних систем здійснюється за різними ознаками, в залежності від області застосування, проблемою, що вирішується тощо.
За метою створення: для навчання фахівців, для вирішення задач, для автоматизації рутинних робіт, для тиражування знань експертів.
За ступенем складності структури; Поверхневі системи — подають знання про область експертизи у вигляді правил (умова -> дія). Умова кожного правила визначає зразок деякої ситуації, при дотриманні якої правило може бути виконано. Пошук рішення полягає у виконанні тих правил, зразки яких зіставляються з поточними даними. При цьому передбачається, що в процесі пошуку рішення послідовність формованих у такий спосіб ситуацій не обірветься до одержання рішення, тобто не виникне невідомої ситуації, що не зіставиться з жодним правилом; Глибинні системи — крім можливостей поверхневих систем, мають здатність при виникненні невідомої ситуації визначати за допомогою деяких загальних принципів, справедливих для області експертизи, які дії варто виконати.
За зв'язком з реальним часом: Статичні ЕС розробляються в предметних областях, у яких база знань та інтерпритовані дані не змінюються в часі. Вони стабільні.(Діагностика несправностей в автомобілі.); Квазідинамічні ЕС інтерпретують ситуацію, що змінюється з деяким фіксованим інтервалом часу.(Мікробіологічні експертні системи, в яких знімаються лабораторні вимірювання з технологічного процесу один раз на 4-5 ч. (наприклад, виробництво лізину) та аналізується динаміка одержаних показників по відношенню до попереднього виміру.); Динамічні ЕС працюють у поєднанні з датчиками об'єктів у режимі реального часу з постійною інтерпретацією даних, що надходять.(Управління гнучкими виробничими комплексами, моніторинг у реанімаційних палатах і так далі.)
За ступенем інтеграції з іншими програмами: Автономні експертні системи працюють безпосередньо в режимі консультацій з користувачем для специфічних «експертних» завдань, для вирішення яких не потрібно привертати традиційні методи обробки даних (розрахунки, моделювання і так далі); Гібридні експертні системи представляють програмний комплекс, агрегують стандартні пакети прикладних програм (наприклад, математичну статистику, лінійне програмування або системи управління базами даних) та засоби маніпулювання знаннями. Це може бути інтелектуальна надбудова над ППП або інтегроване середовище для вирішення складного завдання з елементами експертних знань.
23. Порівняння відмінностей експертних систем від традиційних. Поняття експерта.
Основна різниця полягає в тому, що експертні системи маніпулюють знаннями, а звичайні програми — даними.
Інші особливості експертних систем, що відрізняють їх від звичайних програм, наведені нижче.
Особливості ЕС, що відрізняють їх від звичайних програм, полягають у тім, що вони повинні володіти:
1. Компетентністю, а саме:
Досягати експертного рівня рішень (тобто в конкретній предметній області мати той же рівень професіоналізму, що й експерти-люди).
Мати активну працездатність (тобто застосовувати знання ефективно і швидко, уникаючи, як і люди, непотрібних обчислень).
Мати адекватну працездатність (тобто здатність лише поступово знижувати якість роботи з міри наближення до границь діапазону компетентності або припустимої надійності даних).
2. Можливістю до символьних міркувань, а саме:
Представляти знання в символьному виді
Переформулювати символьні знання. На жаргоні штучного інтелекту символ — це рядок знаків, що відповідає змісту деякого поняття. Символи поєднують, щоб виразити відносини між ними. Коли відносини представлені в ЕС вони називаються символьними структурами.
3. Глибиною, а саме:
Працювати в предметній області, що містить важкі задачі
Використовувати складні правила (тобто використовувати або складні конструкції правил, або велику їхню кількість)
4. Самосвідомістю, а саме:
Досліджувати свої міркування (тобто перевіряти їхня правильність)
Пояснювати свої дії
Існує ще одна важлива відмінність ЕС. Якщо звичайні програми розробляються так, щоб щораз породжувати правильний результат, то ЭС розроблені для того, щоб поводитися як експерти. Вони, як правило, дають правильні відповіді, але іноді, як і люди, здатні помилятися.
Традиційні програми для рішення складних задач, теж можуть робити помилки. Але їх дуже важко виправити, оскільки алгоритми, що лежать у їхній основі, явно в них не сформульовані. Отже, помилки нелегко знайти і виправити. ЭС, подібно людям, мають потенційну можливість учитися на своїх помилках.
Експерт – цепрофесіонал у даній предметній (проблемній) області, який за допомогою аналітика здійснює наповненнябази знань і контролює правильність введення в неї інформації.
24. Типи задач, що розв'язуються експертними системами
ЕС орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені.
Експертна система - це програма, що поводиться подібно експерту в деякій, звичайно вузькій прикладній області. Типові застосування експертних систем містять у собі такі задачі, як медична діагностика, локалізація несправностей в устаткуванні й інтерпретація результатів вимірів.
Завдання, що вирішуються такими системами:
1) інтерпретація даних. Під інтерпретацією розуміється процес визначення змісту даних, результати якого мають бути погодженими і коректними.
2) діагностика. Під діагностикою розуміється процес співвідношення об'єкту з деяким класом об'єктів і виявлення несправності в деякій системі.
3) проектування. Проектування полягає в підготовці специфікацій на створення «об'єктів» із заздалегідь визначеними властивостями. Під специфікацією розуміється весь набір необхідних документів — креслення, записка пояснення і так далі. Основні проблеми тут — здобуття чіткого структурного опису знань про об'єкт і проблема «сліду».
4) прогнозування. Прогнозування дозволяє передбачати наслідки деяких подій або явищ на підставі аналізу наявних даних. Прогнозуючі системи логічно виводять ймомірні наслідки із заданих ситуацій.
6) планування. Під плануванням розуміється знаходження планів дій, що відносяться до об'єктів, здатних виконувати деякі функції. У таких ЕС використовуються моделі поведінки реальних об'єктів з тим, аби логічно вивести наслідки планованої діяльності.
7) навчання. Під навчанням розуміється використання комп'ютера для навчання деякої дисципліни або предмету. Системи вчення діагностують помилки при вивченні якої-небудь дисципліни за допомогою ЕОМ і підказують правильні рішення.
8) керування. Під керуванням розуміється функція організованої системи, що підтримує певний режим діяльності. Такого роду ЕС здійснюють управління поведінкою складних систем відповідно до заданих специфікацій.
9) підтримка прийняття рішень. Підтримка прийняття рішень — це сукупність процедур, що забезпечує особу, що приймає рішення, необхідною інформацією і рекомендаціями, що полегшують процес ухвалення рішення. Ці ЕС допомагають фахівцям вибрати і сформувати потрібну альтернативу серед безлічі виборів при ухваленні відповідальних
25. Структура експертної системи. Основні підсистеми
Типові експертні системи можуть мати таку структуру:
База даних (не обов'язкова) – містить вхідну, проміжну й вихідну інформмацію щодо розв*язуваної задачі.
База знаньсховище знань про властивості й закономірності прелметної області.
Машина виведення (розв'язувач) – інтелектуальний комп*ютер, який моделює мислення людини-експерта.
Підсистема пояснень – видає інформацію про шлях розв*зання поставленої задачі (запиту), якщо це цікавить користувача.
Інтерфейс користувача (блок спілкування) – реалізує діалог користувача з ЕС під час введення інформації, розв*язування задачі й одержання результатів.
База знань складається з правил аналізу інформації від користувача з конкретної проблеми. ЕС аналізує ситуацію і, залежно від спрямованості ЕС, дає рекомендації з розв'язання проблеми.
ЕС створюється за допомогою двох груп людей:
- інженерів, які розробляють ядро ЕС і, знаючи організацію бази знань, заповнюють її за допомогою:
- експертів (експерта) за фахом.
До складу типової експертної систкми входять підсистеми: автоматизації проектування й програмування, документування, налагодження й супроводження системи, керування процесом створення комп*ютерної системи штучного інтелекту тощо.
Статистичні і динамічні експертні системи їх особливості
Статична експертна система. (СЕС)
На мал. наведена структурна схема ЕС, яка є частковим випадком узагальненої структури КСШІ і місить такі програмно-апаратні пристрої:
вирішувач - інтелектуальний комп’ютер, який моделює мислення людини – експерта.
База Знань ЕС - сховище знань про властивості й закономірності.
інтелектуальний інтерфейс користувача (блок спілкування) - реалізує діалог користувача з ЕС під час введення інформації, розв’язання задачі й одержання результатів.
інтелектуальний редактор БЗ надає аналітику й експерту можливість створювати БЗ у діалоговому режимі.
блок пояснень видає інформацію про шлях розв’язання поставленої задачі (запиту), якщо це цікавить користувача.
база даних (робоча пам’ять вирішувача) містить вхідну, проміжну й вихідну інформацію щодо розв’язуваної задачі.
Вирішувач статистичної ЕС може працювати в мультипрограмному режимі, розв’язуючи задачі кількох користувачів. Віртуальний паралелізм роботи вирішувача забезпечується планувальником, який керує черговістю виконання задач, розподіляючи їх у часі так, що складається враження наявності для кожної задачі свого вирішувача. Планувальник конструктивно виконується як складова частина вирішувача.
Динамічна експортна система. (ДЕС)
Динамічної ЕС істотно відрізняються від СЕС здатністю динамічної взаємодії з користувачами й процесами, а також умінням навчатися й розвиватися, тобто еволюціонувати в часі.
ДЕС є розподіленою ЕС, яка має кілька кластерних вузлів, з’єдна¬них між собою комунікаційними каналами зв’язку. До складу кож¬ного кластерного вузла входить окремий вирішувач, що працює в мультипрограмному режимі, і своя окрема БЗ.
Розподілене функціонування ДЕС здійснюється, як правило, із використанням «клієнт-серверної» технології.
Характерними рисами й перевагами ДЕС є її спроможність ви-конувати великий набір функцій, до яких належать:
а) оперативний аналіз і подання неперервного вхідного потоку інформації у вигляді паралельних процесів обчислень;
б) структурування паралельних процесів і оперативний розподіл вхідної інформації між паралельними блоками динамічної БЗ і робо¬чою пам’яттю ДЕС;
в) виконання паралельних обчислень і паралельне розв’язання задач користувачів (паралельний вивід на знаннях) з використанням пара-лельного вирішувача;
г) оперативний розподіл внутрішніх інформаційних потоків ДЕС із використанням високошвидкісного планувальника (диспетче¬ра), який забезпечує паралельне вирішення задач за обмежених ресурсів часу й пам’яті системи.
Вимоги до розробки експертних систем
Для розроблення ЕС необхідно одночасне виконання таких вимог:
існування експертів у певній ПрО, які знають и набагато краще, ніж звичайні фахівців в області КСШІ;
експерти зацікавлені в роботі й готові співпрацювати при створенні ЕС;
експерти одностайні щодо оцінки пропонованого варіанта створення ЕС, в іншому разі оцінити якість розробленої ЕС буде неможливо;
експерти здатні вербалізувати (описати природною мовою) й пояснити свої знання, інакше важко розраховувати на те, що вони будуть витягнуті й вкладені у БЗ ЕС;
процес створення БЗ ЕС не повинен бути занадто тривалим і може займати у експерта кілька днів, а не місяців;
задачі, що розв’язуються в ЕС, повинні бути досить важливими й актуальними, оскільки нема сенсу створювати ЕС для вирішення задач, які виникають рідко або можуть бути вирішені людиною зі звичайною кваліфікацією;
необхідно чітко обмежувати коло розв’язуваних задач, тобто обсяг Бази Знань повинний бути мінімально можливим, щоб уникнути «комбінаторного вибуху» інформації, необхідної для вирішення поставлених задач;
розв’язувані задачі повинні бути досить «прозорими» і структурованими, тобто повинні бути виділені основні поняття, відносини і відомі (хоча б експертам) способи вирішення задач ЕС;
повинна забезпечуватися можливість поступового нарощування системи, тобто БЗ повинна легко розширюватися й корегуватися відповідно до динаміки зміни ПрО;
повинно бути достатньо вихідних даних для перевіряння працездатності ЕС у певній ПрО, щоб розробники могли переконатися в досяжності заданого рівня її функціонування.
1 2 3 4 5