Профессиональное введение в искусственный интеллект и программирование для искусственного интеллекта

суждений и накопленные в конкретной предметной области знания, которые представляются в символьной форме.

Необходимость работы со знаниями поставила две важные задачи:

1) представление знаний, т.е. создание механизма для моделирования (накопления и использования) знаний;

2) приобретение знаний, т.е. извлечение знаний из экспертов с после дующим представлением их в машине.

К концу 70-х годов стало ясно, что в системах ИИ возникло противоречие между достаточно общими способами организации рассуждений, реализованных в системах ИИ, и множеством конкретных знаний, накопленных в отдельных предметных областях. Был предложен новый подход, который получил название «инженерия знаний». Он состоит в том, что для разработки качественных интеллектуальных программ необходима их ориентация на узкие области человеческой деятельности, в которых они должны:

1) обучаться своей специальности;

2) структурировать полученные знания;

3) уметь их правильно применять.

Это и привело к созданию экспертных систем. Созданы MYCIN и DENRAL - ставшие уже классическими экспертными системами для медицины и химии.

Популярность экспертных систем определяется их способностью воспринимать знания от человека-эксперта в некоторой предметной области и обеспечивать доступ к ним широкому кругу пользователей.

Экспертная система- это реализованная в компьютере компонента опыта эксперта, основанная на знании, в такой форме, что машина может дать разумный совет или принять интеллектуальное решение о функции обработки данных. Она способна по требованиям объяснить ход своих рассуждений понятным для пользователя образом. Эти свойства обеспечиваются самим методом программирования с использованием формальных правил.

Основными компонентами экспертных систем являются: база знаний, машина логического вывода, модуль усвоения знаний, интерфейс, связанный с объяснениями (рис. 2). Первые две компоненты образуют ядро или сердце ЭС.

Обучающиеся машины. Машинные обучающие системы автоматически улучшают и расширяют свой запас эвристических правил. Программы автоматической индукции являются важнейшим этапом в развитии ИИ. Машинное обучение - ключ к будущему

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

•  Представления знаний и разработка систем, основанных на зна ниях;

•  игры и творчество,

•  разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный пе ревод;

•  распознавание образов;

•  новые архитектуры компьютеров;

•  интеллектуальные роботы;

•  обучение и самообучение.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА СИСТЕМ БАЗ ЗНАНИЙ И ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

В последнее время экспертные системы возродились в виде систем с базой знаний, которые постепенно тесно переплетались с существующими деловыми системами. Их используют в здравоохранении, страховании, банковском деле и других областях, чтобы с помощью правил и объектов, накапливающих опыт, повысить качество принятия решений.

Технологию баз знаний можно обнаружить, если заглянуть поглубже в бизнес-приложения. Базы знаний встроены сегодня в наиболее современные крупные системы. Они находятся з самой сердцевине программ-агентов, осуществляющих поиск информации в сети Internet, и помогают коллективам пользователей справиться с потоками информации.

Получают развитие интеллектуальные САПР в Internet.

Прорывом в области искусственного интеллекта являются последние достижения в области виртуального моделирования

Объединение всех видов программных продуктов и их отдельных компонентов в единую систему признано экономически выгодным, так как применение такой системы позволяет существенно сократить расходы