10 марта 2016г.
Ни для кого не секрет, что информационные технологии прочно вошли в современную жизнь. На сегодняшний день почти у каждого есть смартфон, ноутбук, планшетный компьютер и ещѐ множество других гаджетов, способных принести в нашу жизнь что-то новое или каким-то способом облегчить ее.
Сейчас в каждой отрасли нашей жизни используются современные технологии, которые основаны на информационных технологиях или в них есть подобие искусственного интеллекта.
Иску́ сственный инте лле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — 1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; 2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.[1]
В современном мире многие считают, что искусственный интеллект – это робот, но это не так. Несомненно робот, в представлении человека, - это механическое устройство, созданное человеком для облегчения собственной жизни. Например, современное популярное устройство –« робот-пылесос», позволяет пропылесосить полы в квартире почти без помощи человека. Ему достаточно только включить устройство и оно начнет работать, при помощи колесиков передвигаться по квартире, а при помощи определенных датчиков определяет необходимость повернуть или остановиться совсем.
Но все современные устройства далеки от идеала, все они в какой – то степени используют искусственный интеллект. Но в мечтах ученых создать полноценный искусственный интеллект. Под эти ученые подразумевают искусственно созданное устройство, которое сможет не только запоминать какие-то факты, но и распознавать эмоции и чувства, а в идеале еще и проявлять их самому.
Любое искусственное существо с интеллектом должно обладать памятью. Процесс обучения точно такой же как с маленькими детьми, если ребенок один раз обжегся о горячую плиту, то у него в памяти отложилось, что плита горячая и подходить к ней, а тем более трогать ее опасно. Точно так должен обучаться искусственный мозг, один раз запомнив, например, ход в шахматах он должен в следующий раз его повторить не задумываясь.
У человека для этого существует память и нейронный связи, для искусственного интеллекта существует База знаний.
База знаний – это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую некоторую область знаний, для использования кибернетическим устройством (или человеком) с конкретной целью. Современные базы знаний работают совместно с системами поиска информации, имеют классификационную структуру и формат представления знаний.
Полноценные базы знаний содержат в себе не только фактическую информацию, но и правила вывода, допускающие автоматические умозаключения о вновь вводимых фактах и, как следствие, осмысленную обработку информации. Область наук об искусственном интеллекте, изучающая базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.[3]
Иерархический способ представления в базе знаний набора понятий и их отношений называется онтологией. Онтологию некоторой области знаний вместе со сведениями о свойствах конкретных объектов также можно назвать базой знаний.[2]
Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний. Это та модель которая заложена программистом или создателем в компьютер.
Для человека характерно не только запоминание некоторых фактов, но и рассуждение о них, а также анализирование, на основе чего создавать логические рассуждения.
В системах с искусственны интеллектом на данный момент реализована модель рассуждений (человеческой логики). На основе базы знаний и модели рассуждений система искусственного интеллекта сама программирует свою работу при решении любой задачи.
Существуют два типа методов представления знаний:
1. Формальные модели представления знаний;
2. Неформальные (семантические, реляционные) модели представления знаний.
Очевидно, все методы представления знаний, которые приведены выше, включая продукции (это система правил, на которых основана продукционная модель представления знаний), относятся к неформальным моделям. В отличие от формальных моделей, в основе которых лежит строгая математическая теория, неформальные модели такой теории не придерживаются. Каждая неформальная модель годится только для конкретной предметной области и поэтому не обладает универсальностью, которая присуща моделям формальным. Логический вывод - основная операция в СИИ - в формальных системах строг и корректен, поскольку подчинен жестким аксиоматическим правилам. Вывод в неформальных системах во многом определяется самим исследователем, который и отвечает за его корректность.[2]
Каждому из методов представления знаний соответствует свой способ описания знаний.
1. Логические модели Основная идея подхода при построении логических моделей представления знаний — вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода. В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной теории, задаваемое кортежем:
2. Сетевые модели. В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная ранее семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде H = . Здесь I есть множество информационных единиц; C1, C2, ..., Cn - множество типов связей между информационными единицами. Отображение Г задает между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора типов связей.
3. Продукционные модели. В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.
4. Фреймовые модели. В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом.[3]
При создании идеального искусственного интеллекта необходимо учитывать все модели представления знаний, но их необходимо не только учитывать, но и использовать, что на сегодняшний день остается проблемой. Огромное количество ученых, работают над проблемой структуризации и применения этих баз знаний.
Если например, машину можно научить произносить слова, то не возможно с ней вести полноценный диалог, построенный на методе «вопрос-ответ». Машина будет выдавать заранее запрограммированный текст, никаких новых выражений или эмоций она проявлять не будет.
Для создания машины с искусственным интеллектом, необходимо использовать базы знаний во всех областях, но для этого необходимо изменить ее структуру и способы представления.
Список литературы
1. Бахтин М. М., 1975. Вопросы литературы и эстетики: Исследования разных лет. М.: Художественная литература.
2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., 2000. Бзы знаний интеллектуальных систем. Издательство: Питер
3. Электронный ресурс Википедия https://ru.wikipedia.org/wiki/%C8%F1%EA%F3%F1%F1%F2%E2%E5%ED%ED%FB%E9_%E8%ED%F2%E5%EB%EB%E5%EA%F2
4. Электронный ресурс Википедия https://ru.wikipedia.org/wiki/%C1%E0%E7%E0_%E7%ED%E0%ED%E8%E9
