Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
Мы, , родители , года рождения, именуемые в дальнейшем «Заказчик», с одной стороны и ТОО «Центр перинатальной профилактики», свидетельство о государст...полностью>>
'Документ'
1.1. Настоящее Положение разработано в соответствии с законом Российской Федерации «Об образовании», Типовым положением об общеобразовательном учрежде...полностью>>
'Документ'
5.3. Дата обнародования и номер уведомления об акцепте предложения конкурсных торгов, обнародованного на веб-портале: б/н 04.07.2014 г. zakup-crimea.g...полностью>>
'Документ'
Общее количество работающих – 60 чел, из них женщин – 24 чел. Женщин после 40лет- 16 чел. Лиц моложе 18 лет – нет. В том числе работников, которым уст...полностью>>

Главная > Документ

Сохрани ссылку в одной из сетей:
Информация о документе
Дата добавления:
Размер:
Доступные форматы для скачивания:



Содержание

Предисловие......................................................................................................................4

Об авторах...........................................................................................................................6

От издательства..................................................................................................................6

1. Введение в интеллектуальные системы.................................................................7

1.1. Краткая история искусственного интеллекта..........................................................7

1.2. Основные направления исследований в области

искусственного интеллекта.............................................................................................12

1.3. Представление знаний и вывод на знаниях…………………………………......16

1.4. Нечеткие знания............................................................................................ ……..28

2. Разработка систем, основанных на знаниях ........................................................36

2.1. Введение в экспертные системы. Определение и структура................................36

2.2. Классификация систем, основанных на знаниях...................................................37

2.3. Коллектив разработчиков........................................................................................42

2.4. Технология проектирования и разработки.............................................................45

3. Теоретические аспекты инженерии знаний..........................................................55

3.1. Поле знаний...............................................................................................................56

3.2. Стратегии получения знаний...................................................................................63

3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний...........................................................67

3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний...............................................86

4. Технологии инженерии знаний.............................................................................. 95

4.1. Классификация методов практического извлечения знаний...............................96

4.2. Коммуникативные методы......................................................................................99

4.3. Текстологические методы......................................................................................119

4.4. Простейшие методы структурирования...............................................................126

4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний..............................................................................................................................132

4.6. Примеры методов и систем приобретения знаний.............................................140

5. Новые тенденции и прикладные аспекты

инженерии знаний........................................................................................................155

5.1. Латентные структуры знаний и психосемантика.................................................155

5.2. Метод репертуарных решеток...............................................................................169

5.3. Управление знаниями.............................................................................................176

5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания..................183

5.5. Проектирование гипермедиа БД и адаптивных обучающих систем.................188

6. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях............................................................................................................................194

6.1. Технологии разработки программного обеспечения - цели,

принципы, парадигмы....................................................................................................194

6.2. Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем..............................................................................................................................205

6.3. Языки программирования для ИИ и языки представления знаний..................209

6.4. Инструментальные пакеты для ИИ......................................................................214

6.5. WorkBench-системы...............................................................................................221

7. Пример разработки системы, основанной на знаниях ................................….226

7.1. Продукционно-фреймовый ЯПЗ PILOT/2............................................................226

7.2. Психодиагностика - пример предметной области для построения

экспертных систем .........................................................................................................240

7.3. Разработка и реализация психодиагностической ЭС «Cattell»..........................244

8. Представление данных и знаний в Интернете...................................................257

8.1. Язык HTML и представление знаний...................................................................257

8.2. Онтологии и онтологические системы.................................................................270

8.3. Системы и средства представления онтологических знаний.............................286

9. Интеллектуальные Интернет-технологии..........................................................300

9.1. Программные агенты и мультиагентные системы..............................................300

9.2. Проектирование и реализация агентов и мультиагентных систем....................307

9.3. Информационный поиск в среде Интернет..........................................................319

Заключение....................................................................................................................338

Литература…………………………………………………………………………….339

Предисловие

Вы открываете необычный учебник — учебник, предназначенный для студентов технических университетов и их преподавателей, для аспирантов, магистров, ба­калавров и практиков-разработчиков. Этот учебник написан для тех, кто хочет вступить в мир науки с интригующим названием — ИСКУССТВЕННЫЙ ИН­ТЕЛЛЕКТ.

Несмотря на обилие книг с аналогичным названием (см. список основной лите­ратуры), на сегодняшний день нет вузовского учебника по предметам «Интеллек­туальные системы», «Экспертные системы», «Базы знаний» и т. д. Тем не менее, практически все технические университеты совершенно справедливо включили такого рода дисциплины в свои программы. Поскольку бум в этой науке при­шелся на конец 70-х и 80-е, большинство книг на русском языке издано в эти годы. И авторы приносят благодарность создателям первых отечественных мо­нографий и справочников, а также переводчикам классических книг в этой обла­сти - Д. А. Поспелову, Э. В. Попову, В. Л. Стефанюку, Г. С. Осипову и другим пионерам, без работ которых создание этого учебника было бы невозможно.

Необычность этого учебника связана также с подчеркнутой междисциплинарностью выбранного подхода, отказом от «клановости» отдельных научных школ и направлений. Этот учебник могут читать инженеры и математики, экономисты и биологи, программисты и медики. Он практически не требует предварительной подготовки в данной области знаний и рассчитан на широкий круг читателей, заинтересованных разработкой интеллектуальных систем, основанных на зна­ниях.

Мы отказались от излишней специализации в пользу широты изложения, нам хотелось представить горизонты этой науки, а не прокопать в ней глубокий, но узкий туннель.

Другой особенностью учебника является его практическая направленность. Ос­воив изложенный материал, студент или другой заинтересованный читатель смо­жет самостоятельно приступить к разработке интеллектуальной системы в роли инженера по знаниям. Акцент в учебнике сделан именно на работу со знаниями. Фактически он ориентирован на подготовку уникальных специалистов, спрос на которых на современном рынке высоких информационных технологий много­кратно превышает спрос на программистов. Этих специалистов называют по-раз­ному - системные аналитики, постановщики задач, инженеры по знаниям, инженеры-когнитологи. По английски это — knowledge engineers.

Рассмотренные в учебнике вопросы представляют лишь вершину айсберга срав­нительно молодой науки — ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ. И, надеемся, показывают ее новые горизонты в мире информационных технологий.

Учитывая значительное число достижений и публикаций в этой области за рубе­жом, авторы сознательно будут приводить терминологию, используемую в ориги­налах, что существенно облегчит изучение проблемы желающим повысить свою квалификацию через Интернет и другие источники англоязычной информации.

Материал учебника основан на курсах лекций, прочитанных авторами для сту­дентов Санкт-Петербургского государственного технического университета (быв­ший Политех) и Московского физико-технического института (Технического университета). Объем курса от 32 до 64 лекционных часов плюс столько же практических занятий. По сути дела здесь в одном учебнике собрано несколько курсов лекций, ориентированных на разные специализации и разную базовую подготовку. В целом же данный учебник, по опыту авторов, содержит материал для двухгодовых курсов с общим названием «Искусственный интеллект».

Разные категории читателей могут читать учебник по различным «сценариям».

• Сценарий 1 — для студентов-«сачков» технических вузов перед сессией. По­метить в оглавлении параграфы, вошедшие в список вопросов для экзамена, и читать на максимальной скорости.

• Сценарий 2 — для студентов-отличников. Внимательно прочесть весь учебник последовательно, затем перейти к сценарию 1.

• Сценарий 3 — для студентов-непрограммистов и всех, кто просто интересует­ся проблемой для расширения кругозора. Главы 1, 2, 4, 9.

• Сценарий 4 — для преподавателей вузов и тех, кто хочет овладеть инженерией знаний. Использовать учебник как готовый конспект, расширив или сократив материал по своему усмотрению. Варианты:

♦ минимальный курс: параграфы 1.1-1.4, 2.1-2.4, 3.2, 3.4, 4.1-4.3, 4.4, 6.3, 8.2, 9.1;

♦ главы 1-2 могут составить основу вводного курса в проблематику искус­ственного интеллекта и систем, основанных на знаниях;

♦ аналогичный вводный курс по тематике программных средств искусствен­ного интеллекта может дать материал главы 6, параграфа 7.1 и, при нали­чии времени, 9.1, 9.2;

♦ семестровый курс по базам знаний экспертных систем может быть прочи­тан на основе глав 2-4, 7;

♦ базовый курс по инженерии знаний составляют главы 3,4;

♦ наконец, главы 8, 9 дают основу для курса по тематике интеллектуальных Интернет-технологий.

• Сценарий 5 — для системных аналитиков. Главы 3-6.

• Сценарий 6 — для программистов и разработчиков. Главы 2-4, 6-9.

Материал, набранный более мелким шрифтом, носит иллюстративный характер.

В заключение авторы благодарят заведующую редакцией технической литера­туры издательства «Питер» Екатерину Строганову за энергию и энтузиазм при убеждении авторов принять решение о начале работы над учебником и поддерж­ку в ее завершении.

В параграфе 4.6 четвертой главы использованы материалы монографии «При­обретение знаний интеллектуальными системами», любезно предоставленные ее автором Г. С. Осиповым.

Глубокую признательность авторы выражают Александру Волкову. Он является разработчиком программных систем, описанных в пятой главе. Параграф 5.1 на­писан совместно с А. В. Волковым, работа с которым существенно повлияла на формирование взглядов одного из авторов.

На подготовку материалов, представленных в параграфах 8.2 и 8.3 восьмой гла­вы, а также в параграфах 9.1 и 9.3 девятой главы, в значительной мере повлияла работа по мультиагентным системам и интеллектуальным Интернет-ориентиро­ванным системам поиска информации, проведенная Н. В. Майкевич. По сути дела именно ей один из авторов данной книги обязан своей «миграцией» в эту новую область интеллектуальных информационных технологий из проблемати­ки программного обеспечения систем искусственного интеллекта. Отдельная благодарность должна быть высказана Е. Васильевой, Н. Нумеровой и Н. Сташ, сотрудницам Института высокопроизводительных вычислений и баз данных Миннауки РФ, за техническую помощь при работе над рукописью, без которой книга могла бы так и не дойти до читателей.

Главы 1-5 написаны д. т. н., проф. Т. А. Гавриловой, главы 6-9 - д. т. н., проф. В. Ф. Хорошевским. Предисловие и заключение - результат совместной работы авторов, которые с надеждой на дальнейшее сотрудничество выражают глубо­кую признательность всем, кто помог выходу этой книги.

Об авторах

Т. А. Гаврилова - д. т. н., профессор кафедры компьютерных интеллектуальных технологий Санкт-Петербургского государственного технического университета, председатель Петербургского отделения Ассоциации искусственного интеллекта.

В. Ф. Хорошевский - д. т. н., профессор МФТИ, заведующий сектором вычис­лительного центра РАН, член Научного Совета Российской Ассоциации искусст­венного интеллекта.

От издательства

Ваши замечания, предложения, вопросы отправляйте по адресу электронной по­чты comp@piter.com (издательство «Питер», компьютерная редакция). Мы будем рады узнать ваше мнение!

Подробную информацию о наших книгах вы найдете на Web-сайте издательства http://www.piter.com.

1. Введение в интеллектуальные

системы

□ Краткая история искусственного интеллекта

□ Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

□ Представление знаний и вывод на знаниях

□ Нечеткие знания

□ Прикладные интеллектуальные системы

1.1. Краткая история искусственного интеллекта

1.1.1. Предыстория

Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще в древнейшие време­на. Так, в древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона. У. Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобные существа-авто­маты. В литературе эта идея обыгрывалась многократно: от Галатеи Пигмалиона до Буратино папы Карло. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще 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 можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.

Окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах XX века. В это же время Нор-берт 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 логи­ческих, а не вычислительных 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.

1.1.2. Зарождение нейрокибернетики

Основную идею этого направления можно сформулировать следующим образом:

Единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому лю­бое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его струк­туру.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно уста­новлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. По­этому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти си­стемы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Первые нейросети были созданы Розенблаттом и Мак-Каллоком в 1956-1965 гг. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаи­модействие с мозгом. Устройство, созданное ими тогда, получило название персептрона (perceptron). Оно умело различать буквы алфавита, но было чувстви­тельно к их написанию. Например, буквы А, А и Â для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годах количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутеши­тельны были первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Однако в 1980-х в Японии в рамках проекта «ЭВМ V поколения» был создан первый нейрокомпьютер, или компьютер VI поколения. К этому времени ограни­чения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транс­пьютеры - параллельные компьютеры с большим количеством процессоров.

Транспьютерная технология - это только один из десятка новых подходов к ап­паратной реализации нейросетей, которые моделируют иерархическую структу­ру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров сегодня - это задачи распознавания образов, например идентификация объектов по резуль­татам аэрофотосъемки из космоса.

Можно выделить 3 подхода к созданию нейросетей:

1. Аппаратный - создание специальных компьютеров, нейрочипов, плат рас­ширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы.

2. Программный - создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьюте­ра, всю работу выполняют его собственные процессоры.

3. Гибридный - комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют спе­циальные платы расширения (сопроцессоры), часть - программные сред­ства.

Более глубокое рассмотрение этого чрезвычайно перспективного и интересного направления исследований искусственного интеллекта выходит за рамки данной книги. Подробнее см. работы [Соколов, Вейткявичус, 1989; Амамия, Танака, 1993].

1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ИИ

В основу этого подхода был положен принцип, противоположный нейрокибернетике.

Не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на за­данные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг. Сто­ронники этого направления мотивировали свой подход тем, что человек не дол­жен слепо следовать природе в своих научных и технологических поисках. Так, например, очевиден успех колеса, которого не существует в природе, или самоле­та, не машущего крыльями, подражая птице. К тому же пограничные науки о че­ловеке не смогли внести существенного теоретического вклада, объясняющего хо­тя бы приблизительно, как протекают интеллектуальные процессы у человека, как устроена память и как человек познает окружающий мир.

Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиски ал­горитмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компью­теров. Существенный вклад в становление новой науки внесли ее «пионеры»: Маккарти (автор первого языка программирования для задач ИИ - ЛИСПа), Минский (автор идеи фрейма и фреймовой модели представления знаний), Ньюэлл, Саймон, Шоу, Хант и другие.

В 1956-1963 гг. велись интенсивные поиски моделей и алгоритмов человеческо­го мышления и разработка первых программ на их основе. Представители сущес­твующих гуманитарных наук - философы, психологи, лингвисты - ни тогда, ни сейчас не в состоянии были предложить таких алгоритмов. Тогда кибернетики начали создавать собственные модели. Так последовательно были созданы и оп­робованы различные подходы.

1. В конце 50-х годов родилась модель лабиринтного поиска. Этот подход представ­ляет задачу как некоторое пространство состояний в форме графа, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. Была проделана большая работа по разработке этой модели, но для ре­шения практических задач эта идея не нашла широкого применения. В первых учебниках по искусственному интеллекту [Хант, 1986; Эндрю, 1985] описаны эти программы - они играют в игру «15», собирают «Ханойскую башню», иг­рают в шашки и шахматы.

2. Начало 60-х - это эпоха эвристического программирования. Эвристика- пра­вило, теоретически не обоснованное, которое позволяет сократить количество переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование - разра­ботка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик [Александров, 1975].

3. В 1963-1970 гг. к решению задач стали подключать методы математической логики. Робинсон разработал метод резолюций, который позволяет автомати­чески доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом. Примерно в это же время выдающийся отечественный математик Ю. С. Маслов предложил так называемый обратный вывод, впоследствии названный его именем, реша­ющий аналогичную задачу другим способом [Маслов, 1983]. На основе метода резолюций француз Альбер Кольмероэ в 1973 г. создает язык логического про­граммирования Пролог. Большой резонанс имела программа «Логик-теоре­тик», созданная Нъюэлом, Саймоном и Шоу, которая доказывала школьные теоремы. Однако большинство реальных задач не сводится к набору аксиом, и человек, решая производственные задачи, не использует классическую логику, поэтому логические модели при всех своих преимуществах имеют существен­ные ограничения по классам решаемых задач.

4. История искусственного интеллекта полна драматических событий, одним из которых стал в 1973 г. так называемый «доклад Лайтхилла», который был под­готовлен в Великобритании по заказу Британского совета научных исследова­ний. Известный математик Д. Лайтхилл, никак с ИИ профессионально не свя­занный, подготовил обзор состояния дел в области ИИ. В докладе были признаны определенные достижения в области ИИ, однако уровень их опре­делялся как разочаровывающий, и общая оценка была отрицательная с пози­ций практической значимости. Этот отчет отбросил европейских исследова­телей примерно на 5 лет назад, так как финансирование ИИ существенно сократилось.

5. Примерно в это же время существенный прорыв в развитии практических при­ложений искусственного интеллекта произошел в США, когда к середине 1970-х на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные систе­мы (ЭС). Стал применяться новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний. Созданы MYCIN и DENDRAL [Shortleaf, 1976; Buchanan, Feigenbaum, 1978], ставшие уже классическими, две первые экспертные системы для медицины и химии. Существенный финансовый вклад вносит Пентагон, предлагая базировать новую программу министерства обо­роны США (Strategic Computer Initiative - SCI) на принципах ИИ. Уже вдогонку упущенных возможностей в начале 80-х объявлена глобальная програм­ма развития новых технологий ESPRIT (Европейский Союз), в которую вклю­чена проблематика искусственного интеллекта.

В ответ на успехи США в конце 70-х в гонку включается Япония, объявив о начале проекта машин V поколения, основанных на знаниях. Проект был рас­считан на 10 лет и объединял лучших молодых специалистов (в возрасте до 35 лет) крупнейших японских компьютерных корпораций. Для этих специ­алистов был создан специально новый институт ICOT, и они получили пол­ную свободу действий, правда, без права публикации предварительных резуль­татов. В результате они создали достаточно громоздкий и дорогой символьный процессор, программно реализующий ПРОЛОГо-подобный язык, не получив­ший широкого признания. Однако положительный эффект этого проекта был очевиден. В Японии появилась значительная группа высококвалифицирован­ных специалистов в области ИИ, которая добилась существенных результатов в различных прикладных задачах. К середине 90-х японская ассоциация ИИ насчитывает 40 тыс. человек.

Начиная с середины 1980-х годов, повсеместно происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся систе­мам. Издаются десятки научных журналов, ежегодно собираются международ­ные и национальные конференции по различным направлениям ИИ. Искусственный интеллект становится одной из наиболее перспективных и пре­стижных областей информатики (computer science).



Похожие документы:

  1. Работы государственного общеобразовательного учреждения средней общеобразовательной школы №152

    Документ
    ... 3.Вовлечение учащихся в систему дополнительного образования с ... марафоне «Учитель – мастер знаний» - (Забелина Н.Ю., Добрынин ... бутылкам», экологическая и интелектуальная игры для учащихся ... классы), Гавриловой Алины, Сосиной ... технической базы, финансовой ...

Другие похожие документы..