5.Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (artificial intelligence – AI) – это отрасль компьютерной науки, задача которой состоит в обеспечении вычислительных машин способностью понимать человеческий язык, решать задачи, требующие умения делать логические выводы, а также способностью обучаться. Другими словами, вычислительные системы с элементами искусственного интеллекта должны обладать способностью моделирования методов обучения и решения задач, свойственных человеку. Для того, чтобы приблизить системы искусственного интеллекта к логическому мышлению человека, их наделяют способностью манипулировать символами в отличие от традиционных вычислительных систем, которые манипулируют цифрами и решают задачи на основании созданных человеком алгоритмов. Для отображения взаимосвязей символов, представляющих объекты, людей, события и их характеристики, используются правила, сетевые графики, графы и другие структуры данных.

Системы с элементами искусственного интеллекта (системы с элементами AI) могут делать логические выводы и индуктивные умозаключения посредством сравнения неполных данных с идеальными моделями. Системы, в которых используется сочетание имитируемых индуктивных процессов и условных процедур с заранее установленными алгоритмами, имеют некоторое сходство с интуитивным и логическим мышлением, которым пользуется человек в процессе решения задач. Системы с элементами искусственного интеллекта способны выполнять некоторые задания, которые в противном случае пришлось бы выполнять человеку, а также способны построить адекватное решение поставленной задачи.

С другой стороны, при выполнении заданий, требующих творческого подхода, или при решении задач, требующих генерирования новых правил или подходов, вычислительная техника не столь эффективна, как мышление человека. Способность принимать решения на основании неполных данных делает системы с элементами искусственного интеллекта более гибкими, чем традиционные вычислительные системы. Следовательно, в ситуациях, требующих гибкости, системы принятия решений, базирующиеся на системах с элементами AI, обеспечивают более разносторонний подход к решению той или иной задачи, чем традиционные системы. Эта характеристика систем с элементами искусственного интеллекта позволяет им выполнять операции, связанные с накоплением, хранением и обработкой знаний, поэтому они применяются как в промышленном производстве, так и в сфере обслуживания.

Вся область искусственного интеллекта как отрасли компьютерных наук состоит из нескольких разделов: создание экспертных систем, разработка программного обеспечения, обработка текстов, написанных на естественных языках, роботизированное управление, распознавание речи и компьютерное зрение. Само широкое применение в современном мире нашли экспертные системы; на втором месте по диапазону применения находится разработка программного обеспечения. В настоящее время проводятся серьезные исследования в области распознавания естественных языков, которое облегчило бы процесс взаимодействия конечных пользователей с прикладными программами, имеющими в себе элементы искусственного интеллекта, и традиционными вычислительными системами.

Экспертные системы

Экспертные системы – это программы, разработанные для того, чтобы сделать знания специалистов в конкретной области доступными ля обычных пользователей. Такие программы могут быть использованы в процессе принятия решений специалистами различного уровня квалификации. Базовое ядро экспертной системы состоит из логической машины и базы знаний, или базы данных. В большинстве случаев экспертная система обеспечена естественно-языковым интерфейсом, который предоставляет пользователю возможность общаться с системой. Базовые компоненты экспертной системы представлены на рис. 14.

Пользователь

Проблема Решение

Кодирование на входе/

декодирование на выходе

Устройство, делающее вывод:

контролер причинно-следственной связи

Эмпирическое

правило

Факты, взаимосвязи

Рис. 14. Базовые компоненты экспертной системы

База знаний экспертной системы включает в себя традиционные знания (факты), а также другую информацию, в том числе взаимосвязи типа «если – то», которые определяют, каким образом тот или иной набор данных связан с другими данными или какое отношение он имеет к потенциальным вариантам решения поставленной задачи. Такие правила построения умозаключений, характерные для процесса принятия решений и решения задач на экспертном уровне, основаны на авторитетной оценке и выводах

специалистов. Еще один важный компонент экспертной системы – это логическая машина, или механизм управления, который, собственно и выполняет все действия, связанные с решением задачи. Этот механизм содержит программы, позволяющие системе обрабатывать правила, имеющиеся в базе знаний. Логическая машина определяет, какое правило подлежит активизации, в зависимости от того, какие данные уже получены на текущий момент в процессе решения задачи. Поскольку такая управляющая программа функционирует независимо от базы знаний, одна и та же логическая машина может быть использована в качестве «оболочки», обслуживающей несколько баз знаний. Такая возможность позволяет создавать экспертные системы, охватывающие широкий диапазон предметных областей.

Самые первые экспертные системы были разработаны в области медицины. Одна из таких систем помогает врачам диагностировать инфекционные заболевания. После ввода симптомов болезни и результатов анализов пациента такая система предлагает ряд возможных диагнозов, каждому из которых присваивается коэффициент достоверности, и даже может представить рекомендации по поводу проведения дополнительных анализов. Кроме того, такая экспертная система может выдать обоснование для постановки того или иного диагноза. Единая оболочка, или логическая машина, в комбинации с различными базами знаний образует основу экспертных систем, используемых в процессе проектирования крыла самолета, в процессе разведки полезных ископаемых; кроме того, экспертные системы образуют основу многих обучающих систем.

В промышленном производстве преимущества, предоставляемые системами с элементами искусственного интеллекта, приносят пользу в процессе выполнения как основных, так и вспомогательных операций. Экспертные системы могут функционировать в качестве интерпретаторов, поддерживающих процесс передачи данных между различными автоматизированными системами. Такая возможность помогает устранить барьеры между так называемыми островками автоматизации, т. е. локальными автоматическими системами, используемыми на предприятии. В табл. 24 перечислены некоторые предметные области, в которых использу-ются экспертные системы.

Таблица 24

Предметные области, в которых используются экспертные системы

Экспертные системы имеют непосредственное отношение к системным средствам разработки программного обеспечения в области искусственного интеллекта. Самое распространенное средство разработки – это интерпретатор, позволяющий программисту писать программу на одном языке, а затем переводить ее на другой. Большинство программ такого типа предназначено для трансляции программ, написанных на универсальных языках, на современные специализированные языки программирования. Это позволяет разработчику программного обеспечения писать программы на том языке, который более приемлем для него.

Многие приложения с элементами искусственного интеллекта (такие, как обучающие системы и разработка программного обеспечения) могут использоваться как в промышленности, так и в сфере обслуживания. Возможности систем искусственного интеллекта в плане разработки новой продукции окажут огромное влияние на деятельность многих компаний и на работу многих людей.

По мере все большего распространения данной технологии она должна становиться более дружественной к потребителю и менее дорогостоящей; в таком случае ее можно будет применять для автоматизации выполнения заданий, которые раньше были для этого непригодны.