Предыстория ИИ
История развития исследований в области искусственного интеллекта
Структура и режимы экспертной системы
Классификация ЭС, характеристика используемых методов по классам
Предметные области ЭС
Область исследования, назначение ЭС
Интеллектуальные информационные системы. Классификация
План
Тема 1.1. Системы, основанные на знаниях
Технология представления и обработки знаний в интеллектуальных системах
Модели представления знаний в интеллектуальных системах традиционно делятся на логические (формальные) и эвристические (формализованные).
Модели представления знаний.
Представления знаний
Выделают три парадигмы представления знаний: логическая, структурная, процедурная.
Логическая парадигма отождествляет знание с теорией, то есть теорией первого порядка.
Структурная парадигма уделяет особое внимание организации фактов, составляющих базу знаний. С вычислительной точки зрения, факты получаются из семантических элементов использованием заранее заданных правил. Примеры: семантические сети, фреймы, базы данных.
Согласно процедурной парадигме, база знаний составлена из активных агентов с определенными образами действия. С вычислительной точки зрения, использование знаний сводится к реакции этих агентов на данную ситуацию согласно процедурным правилам в базе знаний.
К логическим моделям относятся:
· логика высказываний;
· логика предикатов первого порядка;
· логика Хорна в языке Prolog и ему подобных системах;
· логика предикатов высших порядков;
· трехзначная логика;
· логика возможных миров;
· модальные логики;
· теория нечетких множеств;
· нечеткая логика;
· лингвинистические переменные.
К эвристическим моделям представления знаний можно отнести:
· деревья решений;
· семантические сети;
· фреймы и сети фреймов;
· онтологии;
· объектно-ориентированное программирование;
· реляционную алгебру;
· правила-продукции;
· матрицу весов связей обученной нейронной сети.
Наиболее распространенными моделями представления знаний в информационных системах являются:
· логические модели;
· продукционные модели;
· сетевые модели;
· фреймовые модели.
Раздел 1.
Интеллектуальные информационные системы. Классификация
Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума имеет давнюю историю.
Точный свод законов, руководящих рациональной частью мышления, был сформулирован Аристотелем. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который в XIII веке попытался создать механическую машину для решения различных задач на основе разработанной им всеобщей классификации понятий. В XVIII веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы считают первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта. Как научное направления искусственный интеллект сформировался после создания ЭВМ в 40-х годах XX века. В это же время Норберт Винер создал свои основополагающие работы по новой науке - кибернетике. Термин "искусственный интеллект" - ИИ - (AI - artificial intelligence) был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Дартсмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения не вычислительных, а логических задач. В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает "умение рассуждать разумно", а вовсе не "интеллект", для которого есть термин intellect. Вскоре после признания искусственного интеллекта отдельной областью науки произошло разделение его на два направления: нейрокибернетика и "кибернетика черного ящика". Эти направления развиваются практически независимо, существенно различаясь как в методологии, так и в технологии. И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое.