Тема урока: «Экспертные системы, искусственный интеллект конспект.
[link] произведениях.
В понятие "искусственный интеллект" вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность. Постараемся же вычленить тот смысл понятия "искусственный интеллект", который в наибольшей степени соответствует реальным исследованиям в этой области.
Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, специалисты указывают на:
1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;
2) способность пополнения имеющихся знаний;
3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;
4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка;
5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;
6) способность к адаптации.
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
Экспертные системы составляют самую существенную часть систем искусственного интеллекта. Экспертная система обычно определяется как программа ЭВМ, моделирующая действия эксперта человека при решении задач в узкой предметной области: составление базы знаний и накопления их. Создание систем базы данных - это попытка задать представление логических связей между данными. Выполняемая экспертом обработка знаний строится на базе огромных запасов информации, представленных в самой различной форме. При этом часть информации может быть неполной.
ТИПЫ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
По функциональному назначению экспертные системы можно разделить на следующие типы:
Мощные экспертные системы, рассчитанные на узкий круг пользователей (системы управления сложным технологическим оборудованием, экспертные системы ПВО). Такие системы обычно работают в реальном масштабе времени и являются очень дорогими.
Экспертные системы, рассчитанные на широкий круг пользователей. К ним можно отнести системы медицинской диагностики, сложные обучающие системы. База знаний этих систем стоит недешево, так как содержит уникальные знания, полученные от специалистов экспертов.
Экспертные системы с небольшим числом правил и сравнительно недорогие. Эти системы рассчитаны на массового потребителя (системы, облегчающие поиск неисправностей в аппаратуре). Применение таких систем позволяет обойтись без высококвалифицированного персонала, уменьшить время поиска и устранения неисправностей. Базу знаний такой системы можно дополнять и изменять, не прибегая к помощи разработчиков системы. В них обычно используются знания из различных справочных пособий и технической документации.
Простые экспертные системы индивидуального использования. Часто изготавливаются самостоятельно. Применяются в ситуациях, чтобы облегчить повседневную работу. Пользователь, организовав правила в некоторую базу знаний, создает на ее основе свою экспертную систему. Такие системы находят применение в юриспруденции, коммерческой деятельности, ремонте несложной аппаратуре.
НАЗНАЧЕНИЕ И ОСОБЕННОСТИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Знания специалистов в конкретной области можно разделить на формализованные (точные) и неформализованные (неточные).
Неформализованные знания являются результатом обобщения многолетнего опыта работы и интуиции специалистов. Они обычно представляют собой многообразие эвристических приемов и правил, не отражаемых в книгах.
Традиционно программирование в качестве основы для разработки программ используют алгоритм, то есть формализованные знания. Экспертные системы обладают следующими особенностями:
Алгоритм решения неизвестен заранее. Он строится самой экспертной системой в процессе решения.
Ясность получаемых решений, то есть способность экспертной системы объяснять получаемое решение.
Способность экспертной системы к анализу и объяснению своих действий.
Способность приобретения новых знаний от пользователя - эксперта, незнающего программирования.
Обеспечения дружественного естественного языка при общении с пользователем, благодаря которому экспертная система позволяет не только решать поставленные задачи, но и обучать решению соответствующих задач.
Нулевой контрольный срез.
Д/з
