Примеры интеллектуальных систем

единицами.

Семантическая метрика. На множестве информационных единиц в некоторых случаях полезно задавать отношение, характеризующее ситуационную близость информационных единиц, т.е.

силу ассоциативной связи между информационными единицами.

Его можно было бы назвать отношением релевантности для информационных единиц. Такое отношение дает возможность выделять в информационной базе некоторые типовые ситуации. Отношение релевантности при работе с информационными единицами позволяет находить знания, близкие к уже найденным.

Активность. Все процессы, протекающие в ЭВМ, инициируются командами, а данные используются этими командами лишь в случае необходимости. Для ИС эта ситуация не приемлема. Как и у человека, в ИС актуализации тех или иных действий способствуют

знания, имеющиеся в системе. Таким образом, выполнение программ в ИС должно инициироваться текущим состоянием информационной базы. Появление в базе фактов или описаний событий, установление связей может стать источником активности системы. Совокупность средств, обеспечивающих работу со знаниями, образует систему управления базой знаний (СУБЗ). В настоящее время не существует баз знаний, в которых в полной мере были бы

реализованы внутренняя интерпретируемость, структуризация, связность, введена семантическая мера и обеспечена активность знаний.

 

 

 

 

 

ЗАДАЧИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И МЕТОДЫ ИХ РЕШЕНИЯ

Обобщенный перечень классов задач разработки ИС для практического применения выглядит следующим образом:

· разработка средств, обеспечивающих эффективное общение человека с машиной (автоматом) на естественном языке;

· автоматический перевод текстовой информации с естественного языка на внутримашинный и обратно;

· автоматический концептуальный анализ, поиск и интерпретация данных и знаний;

· разработка алгоритмов и методов поддержки принятия решений по целесообразному управлению различными системами, объектами и процессами в экономике, финансах,

производстве, науке, образовании, медицине, экологии, природопользовании, вооружении и других отраслях хозяйства с учетом неопределенности в реализации факторов

внешней среды и связанных с этим рисков;

разработка алгоритмов и методов мониторинга и диагностики состояния систем, объектов и процессов;

· автоматическое проектирование систем и устройств с оптимальными свойствами;

· разработка алгоритмов логических выводов и доказательства теорем;

· разработка поведенческих алгоритмов в условиях неопределенности и риска;

· автоматическое распознавание образов различной природы;

создание автоматически обучающихся систем.

В рамках каждого из трех направлений развития ИС существуют различные подходы к построению ИС.

Логический подход. Основой для данного подхода является применение различных правил логического вывода, изложенных с помощью аппарата математической логики (булевой алгебры и исчисления предикатов). ИС, основанная на логическом подходе, представляет собой машину для решения задач логических выводов и доказательства теорем. При этом исходные данные хранятся в базе знаний в виде аксиом и правил построения логического вывода путём задания отношений между этими данными. К сожалению, выразительность математической логики недостаточна для реализации полных возможностей логического мышления человека,

но зато неоспоримо, что все, что можно реализовать на ЭВМ, принципиально реализуемо с помощью логики предикатов, и, наоборот. Для логических методов характерна большая трудоемкость, поскольку поиск доказательства может потребовать полного перебора всех возможных вариантов решений. Поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса и хорошо «работает» при сравнительно небольшом объеме базы

знаний.

Физический подход объединяет методы моделирования интеллектуальных возможностей человека с помощью компьютера и различных физических устройств. Одной из первых таких попыток был перцептрон Фрэнка Розенблатта. Структурной единицей перцептрона (как и большинства других вариантов такого моделирования) является компьютерная модель нейрона – нервной клетки. Из них строятся "искусственные нейронные сети" (ИНС). Нейронные сети в настоящее время есть коммерческие аппаратно – программные продукты, представляющие собой законченные ИС, применяемые в различных областях деятельности. Их действие основано на перестройке параметров нейронной сети под воздействием предъявляемых примеров правильного решения задачи.

Широкое распространение получило эволюционное моделирование. Этот процесс начинается с создания начального варианта модели ИС для решения конкретной интеллектуальной задачи и набора правил, по которым эта модель может изменяться. Затем формулируется критерий правильного (или приемлемого) решения этой задачи. Начальный вариант модели ИС обычно не отвечает установленному критерию качества решения задачи. С этого момента начинается пошаговое улучшение начального варианта модели ИС. Оно заключается в следующем. Описание начальной модели, правила вычисления критерия оценки её качества и правила (стратегии) её изменения вводятся в компьютер, который «проигрывает» работу начальной модели по каждой из возможных стратегий её развития и отбирает наилучший по установленному критерию результат эволюции в качестве новой начальной модели, которая

вновь опробуется на допустимых правилами стратегиях работы. Такие циклы эволюции продолжаются, пока модель не придёт к требуемому уровню качества работы.

Имитационное моделирование. Оно связано с классическим для кибернетики базовым понятием - "черным ящиком" (ЧЯ). Так называют устройство, информация о внутренней структуре и содержании которого отсутствуют полностью, но известна матрица обязательного соответствия сигналов на входе в него и сигналов на его выходе. Задача состоит в подборе правил соответствия сигналов на входе и выходе.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

АРХИТЕКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Архитектура интеллектуальных систем включает три комплекса вычислительных средств (рисунок 1.1).

Первый комплекс представляет собой совокупность средств, выполняющих программы (исполнительную систему), спроектированных с позиций эффективного решения задач, имеет в ряде случаев проблемную ориентацию.

Второй комплекс - совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей. Третьим комплексом средств, с помощью которых организуется взаимодействие первых двух, является база знаний, обеспечивающая использование вычислительными средствами первых двух комплексов целостной и независимой от обрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде. Исполнительная система объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы. Интеллектуальный интерфейс - система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности либо без посредников, либо с незначительной их помощью.

База знаний (БЗ) - занимает центральное положение по отношению к остальным компонентам вычислительной системы в целом, через БЗ осуществляется интеграция средств ВС, участвующих в решении задач.

 

 

 

 

ПРИМЕРЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

 

Интеллектуальные Интернет-системы и развитие экономики:

    Интеллектуальные Интернет-системы могут оказать радикальное влияние на развитие экономики. Например, как отмечал один из исследователей Интернет-экономики, Александр Численко, аналитические сетевые системы могли бы вытеснить рекламу. Действительно, вряд ли реклама предоставляет полностью достоверную информацию о фирме, которая продает тот или иной продукт. А если есть апробированный сетевой агент, который по вашему заданию может оперативно по Интернет-информации проверить степень надежности и качества нужного вам продукта в нескольких фирмах и дать вам соответствующие рекомендации, то естественно при покупке продукта использовать рекомендации агента, а не рекламу.

Можно представить и более серьезные системы влияния на экономику. Например, сетевые агенты, “служащие” в налоговой полиции, могли бы оперативно “вычислять” фирмы, укрывающиеся от налогов (при этом подразумевается, что сколько-либо серьезная фирма должна иметь свой сайт в Интернете, и специальную страницу в нем, доступную налоговым органам, а если такой страницы нет, то фирма заведомо подозрительная).

   

Интеллектуальные системы безопасности в автомобиле:

    Первая АВS, система, которая идет в базовой комплектации почти любой иномарки, появилась более 30-ти лет назад и уже давно стала музейным достоянием. Технологии конструирования систем безопасности автомобиля за эти годы продвинулись далеко вперед и эволюционировали в интеллектуальный функционал авто, призванный предотвратить аварийную обстановку, уберечь жизни водителей и пассажиров.

    Интеллектуальность таких систем не в том, что они думают за водителя. Эту задачу они с него не снимают, но помогают четко и эффективно привести к результату действия водителя, от которых зависит сохранность не одной жизни.

     Например, установленная впервые в 1978 г. на автомобиле Mercedes-Benz класса S, антиблокировочная система тормозов стала технической базой для конструирования многих других систем безопасности автомобиля.

    Принцип работы ABS – предотвратить блокировку колес при торможении и тем самым не дать автомобилю потерять устойчивость и остаться управляемым. «Умная электроника» в виде датчиков, установленных на каждом колесе авто, постоянно следит за угловой скоростью вращения колес - когда на одном из них падает скорость, система посылает водителю сигнал о возможном блокировании колеса.

    

 

В современную ABS входит также и система электронного распределения тормозных усилий, EBV. Этот функционал автомобиля анализирует движение авто положение колес относительно друг друга. В случае возникновения момента торможения электроника помогает машине мгновенно остановиться на любом типе трассе и даже на высокой скорости.

    Сейчас создана также и интеллектуальная система защиты при столкновении. Всем известно, что в случае возникновения такой аварийной ситуации счет идет на доли секунды. Именно столько и надо такой системе, чтобы проанализировать степень возникшей опасности и включить свои охранные функции. Для того, чтобы система имела максимально полную информацию о ситуации на дороге во время движения, ее датчики постоянно получают информацию извне. «Мозг» системы – компьютер, где полученная информация обрабатывается и принимается решение о способе реагирования на внешнюю опасность.

    Со своим развитием системы безопасности автомобиля постепенно становятся более технологичным и инновационным. Но, не смотря на совершенство электронного функционала автомобиля, водитель не должен забывать о действии человеческого фактора.

 

Интеллектуальные системы распознавания лиц.

       Японские учёные создали уникальную камеру, которая заметно облегчит работу сотрудников безопасности. Специальный сканер теперь умеет мгновенно распознавать лицо человека, даже если оно скрыто за одеждой или искажено гримасой. Обмануть такую систему можно только полностью изменив внешность, обратившись к пластическому хирургу. С помощью новых сканеров уже решено усовершенствовать систему безопасности в Японии.

   Подобные видео-сканеры  создают 3D модель замеченного ими лица за считанные секунды и в реальном времени. При этом человеку не нужно смотреть на оператора, и не нужно знать о том, что его снимают.

   Затеряться в  толпе теперь будет трудно  даже в многолюдном Токио. Камеры  могут распознавать сотни лиц  одновременно. В целом, плюсов много. Если везде тебя знают в лицо, то можно не носить с собой документы и пропуски, а также деньги и кредитные карты.

   Главный вопрос - готовы  ли люди настолько довериться  технике. Ведь сбой может произойти  в любой момент. В одном из американских аэропортов подобную систему тестировали около года назад. Она не смогла узнать лица 58% пилотов, вышедших на работу после отпусков .

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Новая ступень эволюции просто не может быть похожей на прежние. Интеллектуальные системы будут проявлять себя не столько как существо, сколько как глобальное всепроникающее поле единого сознания, как среда для жизни других живых существ.

     Устройство должно содержать все необходимые для порождения интеллекта. Мыслительный процесс - результат распада и синтеза логических доменов. Когда вы мысленно разбираете собранную из детского конструктора фигурку на отдельные детальки - это фаза распада. Когда собираете из тех же деталек свою фигурку - синтез. По мере сборки главной фигурки вы создаете много промежуточных, поэтому логические домены могут быть вложенными один в другой как матрешки. Интеллектуальная же система может решать сколько угодно задач одновременно, любой сложности, со сколь угодно высокой степенью продуманности.

         Управлять уже запущенной интеллектуальной системой нельзя. Но при создании ей можно задать любую цель, достигая которой она будет приносить пользу окружающим. Цель интеллектуальной системы - собрать главную фигуру из деталей конструктора. Имя фигуре - новый порядок во Вселенной. Детали - все, что наполняет современную Вселенную: машины, дома, леса, океаны, планеты, звезды, мы с вами.

     

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список используемой литературы

1. Николаев А.Б., Остроух А.В. «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ» (Учебное пособие);
2. http://www.intuit.ru/studies/courses/46/46/lecture/699
3. http://ru.wikipedia.org
4. http://www.wikiznanie.ru