Введение. В современном мире прогресс производительности программиста практически достигается только в тех случаях

В современном мире прогресс производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области, является "искусственный интеллект", когда компьютер берет на себя не только однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам сможет обучаться. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития.

Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации трудноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Задачей изучения дисциплины является приобретение знаний о способах мышления человека, а также о методах их реализации на компьютере.

Основным предметом изучения дисциплины являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами.

Базовые понятия искусственного интеллекта

Рассматриваемая дисциплина отличается специфической терминологией.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского слова intellectus – что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека, т.е., иными словами, его можно перевести как «умение рассуждать разумно».

Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием, который состоялся в США, и был посвящен решению логических задач. Искусственный интеллект (ИИ) – имеет два понимания:

1) как можно создать компьютер, который перерабатывал бы информацию на уровне и по законам человеческого мозга (план-максимум);

2) создание вычислительной системы, имитирующие человеческие навыки.

Первоначально пытались работать в направлении первого понимания (цели). Однако вскоре выяснилось, что задача оказалась сложной и быстро решена быть не может. Ее приняли как план-максимум.

Чтобы продолжить работы по искусственному интеллекту, приняли второе понимание, как средство достижения первой цели. Все работы по искусственному интеллекту относятся фактически ко второму направлению.

В качестве синонима понятия «система искусственного интеллекта» используют термин «интеллектуальная система».

В качестве фундаментального для понимания термина «Интеллектуальная система» можно принять понятие – информационная система (ИС).

Информационная система – это программная система, направленная на автоматизацию функционирования предприятия (бизнеса).

Проследив развитие информационных систем, можно выстроить их следующую классификацию:

1) OLTP-системы (Online transactions Processing – оперативная обработка транзакций);

2) OLAP-системы (Online Analytical Processing – оперативная аналитическая обработка данных);

3) Системы поддержки принятия решений (Decision Support System – используются элементы естественного языка; применяются специальные структуры хранения, реализующие сложные пространственно-временные и концептуальные зависимости между данными).

Системы поддержки принятия решений – квазиинтеллектуальные системы, поскольку они призваны автоматизировать не сам процесс оценки предпочтительности гипотез или выбора варианта решения, а только готовят аналитические обобщенные данные для окончательного выбора решения специалистом-менеджером.

4) Интеллектуальные системы (автоматизируют процесс поиска метода решения задачи (принятия решения) в зависимости от наблюдаемых данных).

Быстрому развитию интеллектуальных информационных систем (ИИС)способствовали две основные причины:

1) потребность в компьютерном решении неформализуемых и трудно формализуемых задач, широко встречающихся в различных предметных областях и прежде всего – в процессах управления;

2) увеличение круга компьютерных пользователей-непрограммистов, среди которых все более представлены руководители различного ранга (лица, принимающие решения – ЛПР).

Неформализуемые задачи и трудно формализуемые задачи обладают одной или несколькими из следующих особенностей (свойств):

· алгоритмическое решение задачи неизвестно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ;

· задача не может быть определена (задана) в числовой форме (требуется символьное представление);

· цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;

· большая размерность пространства решения;

· динамически изменяющиеся данные и знания.

ИИС способны диагностировать состояние предприятия, оказывать помощь в антикризисном управлении, обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии развития предприятия и его инвестиционной деятельности. Благодаря наличию средств естественно-языкового интерфейса появляется возможность непосредственного применения ИИС бизнес-пользователем, не владеющим языками программирования, в качестве средств поддержки процессов анализа, оценки и принятия экономических решений. ИИС применяются для экономического анализа деятельности предприятия, стратегического планирования, инвестиционного анализа, оценки рисков и формирования портфеля ценных бумаг, финансового анализа, маркетинга и т.д.

Как правило, подобные задачи обладают неполнотой, неоднозначностью и/или противоречивостью исходных данных и знаний о проблемной области.

В построении знаний, как научного направления, объединились когнитивный и логический подходы. Когнитивный (неформальный, нелогичный) подход рассматривал сложные проблемы, соответствующие реальности, но порой без должного теоретического обоснования. В логическом подходе изучались более простые задачи для более узкой области, однако теоретически и формально строго обоснованные. До сих пор нет однозначно выработанного определения понятия знания.

Знания – это совокупность сведений о сущностях (объектах, предметах) реального мира, их свойствах и отношениях между ними в определенной предметной области. Иными словами, знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

В этом случае, под предметной областью будем понимать область человеческих знаний, в терминах которой формулируются задачи, и в рамках которой они решаются. Таким образом, предметная область представляется описанием части реального мира, которое в силу своей приближенности рассматривается как ее информационная модель.

Проблемная область – это содержательное описание в терминах предметной области проблемы совместно с комплексом условий, факторов и обстоятельств, вызвавших ее возникновение.

В настоящее время представление знаний и моделирование концептуальных процессов является одним из важных вопросов инженерии знаний.

Первоначальные результаты были получены в системах диагностики и проектирования, имеющих сравнительно простую разомкнутую структуру. В последнее время ИИС получили распространение в системах управления, имеющих более сложную структуру с обратной связью, и привели к интересным результатам. Стало возможным не только учесть и «переложить» на компьютер богатейшие знания ЛПР и экспертов, но и использовать полученные знания для обучения и повышения квалификации специалистов. Одновременно был осуществлен прорыв в системе программирования путем создания новых декларативных языков, программных продуктов и приложений. Это относится прежде всего к экспертным системам.

Тенденции развития искусственного интеллекта