Искусственный интеллект 4 курс. иск инт 4 курс. 2. Понятие "Система искусственного интеллекта", место сии в классификации информационных систем
 Скачать 25.67 Kb.
|
2. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных системСуществует много различных подходов к классификации информационных систем. Сразу вполне закономерно возникают вопросы о том: 1. Чем обусловлено различие этих классификаций? 2. Какова классификация этих классификаций? 3. Каким образом выбрать ту классификацию, которая нам больше всего подходит в данном случае? Попробуем ответить на эти вопросы. Различия между этими классификациями определяются теми критериями, по которым производится классификация, например: – по степени структурированности решаемых задач; – по автоматизируемым функциям; – по степени автоматизации реализуемых функций; – по сфере применения и характеру использования информации, в частности, по уровням управления. Изветсно, что при обучении людей существуют различные уровни предметной обученности: воспроизведение (память); решение стандартных задач (умения, навыки); решение нестандартных, творческих задач (знания, активное интеллектуальное понимание). Интеллект может проявляется в различных областях, но мы рассмотрим его возможности в решении задач, т.к. эта область проявления является типичной для интеллекта. Задачи бывают стандартные и нестандартные. Для стандартных задач известны алгоритмы решения. Для нестандартных они неизвестны. Поэтому решение нестандартной задачи представляет собой проблему. Само понятие "стандартности" задачи относительно, относительна сама "неизвестность": т.е. алгоритм может быть известен одним и неизвестен другим, или информация о нем может быть недоступной в определенный момент или период времени, и доступной – в другой. Поэтому для одних задача может быть стандартной, а для других нет. Нахождение или разработка алгоритма решения переводит задачу из разряда нестандартных в стандартные. В математике и кибернетике задача считается решенной, если известен алгоритм ее решения. Тогда процесс ее фактического решения превращается в рутинную работу, которую могут в точности выполнить человек, вычислительная машина или робот, под управлением программы реализующей данный алгоритм, не имеющие ни малейшего представления о смысле самой задачи. Разработка алгоритма решения задачи связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими изобретательности, опыта, высокой квалификации. Считается, что эта работа является творческой, существенно не формализуемой и требует участия человека с его "естественным" опытом и интеллектом. Здесь необходимо отметить, что существует технология решения изобретательских задач (ТРИЗ), в которой сделана попытка, по мнению многих специалистов, довольно успешная, позволяющая в какой-то степени формализовать процедуру решения творческих задач. Интеллектуальными считаются задачи, связанные с разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа. Отличительной особенностью и одним из основных источников эффективности алгоритмов является то, что они сводят решение сложной задачи к определенной последовательности достаточно простых или даже элементарных для решения задач. В результате нерешаемая задача становится решаемой. Исходная информация поступает на вход алгоритма, на каждом шаге она преобразуется и в таком виде передается на следующий шаг, в результате чего на выходе алгоритма получается информация, представляющая собой решение задачи. Алгоритм может быть исполнен такой системой, которая способна реализовать элементарные операции на различных шагах этого алгоритма. Существует ряд задач, таких, как распознавание образов и идентификация, прогнозирование, принятие решений по управлению, для которых разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги, а значит и разработка алгоритма, весьма затруднительны. Из этих рассуждений вытекает следующее определение интеллекта: интеллект представляет собой универсальный алгоритма, способный разрабатывать алгоритмы решения конкретных задач. С этой точки зрения профессия программиста является одной из самых творческих и интеллектуальных, т.к. продуктом деятельности программиста являются алгоритмы реализованные на некотором языке программирования (программы). Исходя из вышесказанного можно сделать вывод о том, что в нашем случае наиболее подходит классификацией ИС, основанная на критерии, позволяющем оценить "степень интеллектуальности ИС", т.е. на критерии "степени структурированности решаемых задач" (рисунок 5). 4.Тест Тьюринга и критерии "интеллектуальности" информационных систем. Может ли машина мыслить? Может ли искусственный интеллект превзойти своего создателя?Одним из основных препятствий на пути внедрения систем искусственного интеллекта является сама причина необходимости их внедрения, т.е. недостаток интеллекта естественного" /Из компьютерного фольклора/ В 1950 году в статье "Вычислительные машины и разум" (Computing machinery and intelligence) выдающийся английский математики и философ Алан Тьюринг предложил тест, чтобы заменить бессмысленный, по его мнению, вопрос "может ли машина мыслить?" на более определённый. Вместо того, чтобы отвлеченно спорить о том, что такое мышление и каковы критерии, позволяющих отличить мыслящего человека от не мыслящего или живое мыслящее существо от мыслящей машины, или машины выглядящей как живая и мыслящая, он предложил реализуемый на практике операционный способ установить это (т.е. процедуру). Судья-человек ограниченное время, например, 5 минут, переписывается в чате (в оригинале – по телеграфу) на естественном языке с двумя собеседниками, один из которых – человек, а другой – компьютер. Если судья за предоставленное время не сможет надёжно определить, кто есть кто, то компьютер прошёл тест. Предполагается, что каждый из собеседников стремится, чтобы человеком признали его. С целью сделать тест простым и универсальным, переписка сводится к обмену текстовыми сообщениями. Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения исходя из скорости ответов. Тьюринг ввел это правило потому, что в его времена компьютеры реагировали гораздо медленнее человека. Сегодня же это правило необходимо, наоборот, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек. Кроме того, очевидно, что чем больше у судьи времени, тем выше вероятность того, что он сможет правильно определить с кем ведет диалог: с человеком или с машиной. Таким образом, можно ранжировать системы искусственного интеллекта по продолжительности времени, в течение которого судья не смог их однозначно идентифицировать как искусственный интеллект: наиболее слабые системы "прокалываются" практически сразу, а наиболее успешные могут морочить голову судье-эксперту в течение всей его жизни. Идею Тьюринга поддержал Джо Вайзенбаум, написавший в 1966 году первую "беседующую" программу "Элиза". Программа всего в 200 строк лишь повторяла фразы собеседника в форме вопросов и составляла новые фразы из уже использованных в беседе слов. Тем ни менее этого оказалось достаточно, чтобы поразить воображение тысяч людей. А.Тьюринг считал, что компьютеры в конечном счёте пройдут его тест, т.е. на вопрос: "Может ли машина мыслить?" он отвечал утвердительно, но в будущем времени: "Да, смогут!" 6.Особенности технологии создания систем искусственного интеллектаСистема искусственного интеллекта в качестве существенной своей части включает базу знаний, которая является результатом обобщения опыта эксплуатации данной системы в определенных конкретных условиях. Это значит, что программистом может быть разработана только "пустая оболочка" системы искусственного интеллекта, которая превращается в работоспособную систему в результате процесса обучения, который, таким образом, является необходимым технологическим этапом создания подобных систем. Можно провести аналогию между такой системой и ребенком: ребенок не может идти работать, т.к. ему для этого предварительно требуется длительное обучение в школе, а затем часто и в вузе, чтобы он смог выполнять определенные виды работ. 8 Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого циклаЖизненный цикл систем искусственного интеллекта сходен с жизненным циклом другого программного обеспечения и включает этапы и критерии перехода между ними, представленные в таблице 2. Таблица 2 – ЭТАПЫ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И КРИТЕРИИ ПЕРЕХОДА МЕЖДУ НИМИ
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||