Проблема представлення знань у штучному інтелекті. Чи існує універсальний підхід

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ

„КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ”

НАВЧАЛЬНО-НАУКОВИЙ КОМПЛЕКС

„ІНСТИТУТ ПРИКЛАДНОГО СИСТЕМНОГО АНАЛІЗУ”

КАФЕДРА МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ СИСТЕМНОГО АНАЛІЗУ

 

 

 

КУРСОВА РОБОТА

з дисципліни «Архітектура обчислювальних систем»

 

 

на тему:

Проблема представлення знань у штучному інтелекті. Чи існує універсальний підхід.

 

 

Виконав: Связінська Н.О.

Студентка гр. КА-04

Залікова книжка: КА-0412

 

Прийняв:                                                                      

доцент Тимошенко Ю. О.                                                   

Оцінка:_______________                                                                       

Підпис:_______________                                                  

 

 

Київ 2013 
РЕФЕРАТ

 

 

Дана робота складається з 37 сторінок. Вона містить вступ, основну частину, висновки, список використаних джерел і літератури (11 пунктів).

 

Об’єкт дослідження: історія розвитку штучного інтелекту, проблеми галузі, представлення знань у системах штучного інтелекту.

 

Предмет дослідження:

• поява ідеї штучного інтелекту;
• актуальні напрями досліджень у галузі;
• методи представлення знань у системах штучного інтелекту.

 

Цілі і задачі дослідження: ціллю даної роботи є ознайомити читача з основними напрямками та проблемами розвитку штучного інтелекту, історією галузі в цілому та існуючими методиками представлення знань у системах штучного інтелекту.

 

Наукова новизна: ідея штучного інтелекту отримала змогу активно розвиватися лише з появою ЕОМ (електронних обчислювальних машин), що сталося лише в минулому столітті, а тому можна вважати цю галузь відносно «молодою» та відкритою для нових досліджень. До того ж, думки вчених про штучний інтелект є настільки різноплановими, що активне його вивчення і аналізування буде актуальним ще довгі роки.

 

Ключові слова: штучний інтелект, система штучного інтелекту, представлення знань.

 

ЗМІСТ

 

СПИСОК СКОРОЧЕНЬ

 

 

ШІ – штучний інтелект – образна назва галузі досліджень, що являє собою сукупність методів і засобів аналізу розумової діяльності людини й конструювання технічних систем, спроможних виконувати завдання, які раніше вважалися прерогативою людського мозку.

СШІ – система штучного інтелекту (системи та засоби штучного інтелекту — галузь науки, яка займається теоретичними дослідженнями, розробленням і застосуванням алгоритмічних та програмно-апаратних систем і комплексів з елементами штучного інтелекту та моделюванням інтелектуальної діяльності людини).

ПрО – предметна область – частина реального світу, що розглядається в межах певного контексту. Під контекстом можна розуміти область дослідження чи область, яка є об'єктом певної діяльності.

МПЗ – модель представлення знань(представлення знань — це множина синтаксичних і семантичних угод, що роблять можливим формальне вираження знань про предметну галузь у комп’ютерно-інтерпретованій формі).

 

 

 

 

 

 

 

 

ВСТУП

 

 

Штучний інтелект — розділ комп'ютерної лінгвістики та інформатики, що займається формалізацією проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому, у більшості випадків алгоритм розв'язання завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не розв'язане питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп'ютером «розумності», хоча перед штучним інтелектом було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тюринга або гіпотеза Ньюела-Саймона. Нині існує багато підходів як до розуміння задач штучного інтелекту, так і до створення інтелектуальних систем.

Штучний інтелект - наймолодший науковий напрям. Поява його була зумовлена розвитком потужності обчислювальних машин. Штучний інтелект займає виняткове становище. Це пов'язано з наступним: частину функцій програмування в даний час виявилося можливим передати машині. При цьому спілкування з машиною відбувається мовою, близькою до розмовної. Для цього в ЕОМ закладають величезну базу знань, способи вирішення, процедури синтезу, програми, а також засоби спілкування, що дозволяють користувачеві легко спілкуватися з ЕОМ.

У 70 -х рр.  XX ст. більшість дослідників дійшли висновку, що не існує універсальної системи подання процедурних знань, придатної для всіх галузей діяльності. Підтвердженням цьому служить висока цінність фахівців-експертів у вузьких предметних областях. Була сформульована проблема представлення знань.

Проблема подання знань полягає в невідповідності між відомостями про залежності даної предметної області, наявними у фахівця, методами, використовуваними їм при вирішенні завдань, і можливостями формального (однозначно - обмеженого) подання такої інформації в ЕОМ. Часто проблема ускладнюється труднощами для експерта щодо формулювання в явному вигляді наявних у нього знань. Дослідження методів представлення знань у штучному інтелекті є важливими для подальшого розвитку та самоствердження галузі.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. ІСТОРІЯ РОЗВИТКУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

 

 

Ідея створення штучної подоби людського розуму для вирішення складних завдань і моделювання розумової здібності витала в повітрі з найдавніших часів. Вперше її висловив Р. Раймунд, який ще в XIV ст. намагався створити машину для вирішення різних завдань на основі загальної класифікації понять.

У XVIII ст. Г. Лейбніц (1646 - 1716) і Р. Декарт (1596 - 1650) незалежно один від одного розвинули цю ідею, запропонувавши універсальні мови класифікації всіх наук. Ці ідеї лягли в основу теоретичних розробок в галузі створення штучного інтелекту.

 

1. Новий науковий напрям

 

 

Розвиток штучного інтелекту як наукового напрямку став можливим тільки після створення ЕОМ. Це сталося в 40-х рр. XX ст. У цей же час Н.Вінер (1894 - 1964) створив свої основоположні роботи у новій науці - кібернетиці.

Термін штучний інтелект (artificial intelligence) запропонований в 1956 р. на семінарі з аналогічною назвою в Стенфордському університеті (США). Семінар був присвячений розробці логічних, а не обчислювальних завдань. Незабаром після визнання штучного інтелекту самостійною галуззю науки відбувся поділ на два основних напрямки: нейрокібернетику і кібернетику "чорної скриньки". І тільки в даний час стали помітні тенденції до об'єднання цих частин знову в єдине ціле. Основну ідею нейрокібернетики можна сформулювати наступним чином: єдиний об'єкт, здатний мислити – це людський мозок. Тому будь-який "мислячий" пристрій має якимось чином відтворювати його структуру. В основу кібернетики "чорної скриньки" ліг принцип, протилежний нейрокібернетиці. Не має значення, як влаштовано "мислячий" пристрій. Головне, щоб на задані вхідні дії він реагував так само, як людський мозок. Цей напрямок штучного інтелекту був орієнтований на пошуки алгоритмів вирішення інтелектуальних завдань на існуючих моделях комп'ютерів. У 1956 -1963 рр. велися інтенсивні пошуки моделей і алгоритму людського мислення і розробка перших програм.

 Наприкінці 50-х рр. народилася  модель лабіринтового пошуку. Цей  підхід представляє задачу як  деякий граф, що відображає простір  станів, і в цьому графі проводиться  пошук оптимального шляху від  вхідних даних до результуючих. Початок 60-х рр. – епоха евристичного  програмування. Евристичне програмування - розробка стратегії дій на  основі відомих, заздалегідь заданих  евристик (правило, теоретично не  обґрунтоване, але дозволяє скоротити  кількість переборів у просторі  пошуку). У 1963 - 1970 рр. до вирішення  завдань стали підключати методи  математичної логіки. На основі  методу резолюцій, що дозволив  автоматично доводити теореми  при наявності набору вихідних  аксіом, у 1973 р. створюється мова  Пролог.

Серед найбільш значущих результатів, отриманих вітчизняними вченими, слід зазначити алгоритм "Кора" , що моделює діяльність людського мозку при розпізнаванні образів (60-і рр.).

Істотний прорив у практичних додатках штучного інтелекту стався в середині 70-х рр., коли на зміну пошукам універсального алгоритму мислення прийшла ідея моделювати конкретні знання фахівців-експертів. У США з'явилися перші комерційні системи, засновані на знаннях, або експертні системи. Прийшов новий підхід до вирішення завдань штучного інтелекту - представлення знань. Починаючи з середини 80-х рр. відбувається комерціалізація штучного інтелекту. Зростають щорічні капіталовкладення, створюються промислові експертні системи. Зростає інтерес до самонавчальнихсистем.

2. ПІДХОДИ ДО РОЗУМІННЯ СУТІ ШІ

1. Популярні підходи до розуміння ШІ

 

 

Єдиної відповіді на питання чим займається штучний інтелект (ШІ), не існує. Майже кожен автор, який пише книгу про штучний інтелект, відштовхується від якогось визначення, розглядаючи в його світлі досягнення цієї науки. Зазвичай ці визначення зводяться до наступних[9]:

• штучний інтелект вивчає методи розв'язання задач, які потребують людського розуміння. Грубо кажучи мова іде про те, щоб навчити ШІ розв'язувати тести інтелекту. Це передбачає розвиток способів розв'язання задач за аналогією, методів дедукції та індукції, накопичення базових знань і вміння їх використовувати;
• штучний інтелект вивчає методи розв'язання задач, для яких не існує способів розв'язання або вони не коректні (через обмеження в часі, пам'яті тощо). Завдяки такому визначенню інтелектуальні алгоритми часто використовуються для розв'язання NP-повних задач, наприклад, задачі комівояжера;
• штучний інтелект займається моделюванням людської вищої нервової діяльності;
• штучний інтелект — це системи, які можуть оперувати знаннями, а найголовніше — навчатися. В першу чергу мова ведеться про те, щоби визнати клас експертних систем (назва походить від того, що вони спроможні замінити «на посту» людей-експертів) інтелектуальними системами.

    Останній підхід, що почав розвиватися з 1990-х  років, називається агентно-орієнтованим підходом. Цей підхід акцентує увагу на тих методах і алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати в довкіллі під час виконання свого завдання. Тому тут значно краще вивчаються алгоритми пошуку і прийняття рішення.

 

2. Непопулярні підходи до розуміння ШІ

 

 

Найзагальніший підхід полягає в тому, що штучний інтелект матиме змогу поводити себе як людський в нормальних ситуаціях[9]. Ця ідея являє собою узагальнений підхід тесту Тюрінга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде спроможна підтримувати діалог зі звичайною людиною, а та не зможе зрозуміти, що розмовляє з машиною (діалог ведеться переписуванням).

Письменники-фантасти часто пропонують ще один підхід: штучний інтелект виникає тоді, коли машина буде відчувати і творити. Так, наприклад, хазяїн героя художнього твору «Двохсотлітня людина» Айзека Азімова Ендрю Мартіна починає ставитись до нього як до людини тоді, коли той створив іграшку за власним проектом. А Дейта з художнього фільму «Зоряний шлях», будучи спроможним до спілкування та навчання, мріє отримати емоції та інтуїцію.

 

 

 

 

 

 

 

 

3. НАПРЯМИ ДОСЛІДЖЕНЬ У ШІ

 

 

Одна з класифікацій виділяє два підходи до розробки штучного інтелекту:

• нисхідний, семіотичний — створення символьних систем, що моделюють високорівневі психічні процеси: мислення, судження, мову, емоції, творчість і т. д.;
• висхідний, біологічний — вивчення нейронних мереж і еволюційні обчислення, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі менших «неінтелектуальних» елементів.

Ця наука пов'язана з психологією, нейрофізіологією, трансгуманізмом та іншими[10]. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають філософія і робототехніка.

Аналізуючи історію ШІ, можна виділити такий обширний напрям як моделювання міркувань. Багато років розвиток цієї науки просувався саме цим шляхом, і зараз це одна з найрозвиненіших областей в сучасному ШІ. Моделювання міркувань має на увазі створення символьних систем, на вході яких поставлена деяка задача, а на виході очікується її розв'язок. Як правило, запропонована задача уже формалізована, тобто переведена в математичну форму, але або не має алгоритму розв'язання, або цей алгоритм заскладний, трудомісткий і т. д. В цей напрям входять: доведення теорем, прийняття рішень і теорія ігор, планування і диспетчеризація, прогнозування.

Таким чином, на перший план виходить інженерія знань, яка об'єднує задачі отримання знань з простої інформації, їх систематизацію і використання. Досягнення в цій області зачіпають майже всі інші напрями дослідження ШІ. Тут також необхідно відмітити дві важливі підобласті. Перша з них — машинне навчання — стосується процесу самостійного отримання знань інтелектуальною системою в процесі її роботи. Друга пов'язана зі створенням експертних систем — програм, які використовують спеціалізовані бази знань для отримання достовірних висновків щодо довільної проблеми.