Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Подходы к построению систем ИИ





Введение

Искусственный Интеллект (далее ИИ) – «artificialintelligence» – это наука о разработке машин и систем, обладающих своим собственным разумом. Оригинальное словосочетание можно толковать по-другому, поскольку «intelligence» переводится как «умение рассуждать разумно».

О создании ИИ уже давно размышляют учёные, программисты, биологи, военные. Эта проблема имеет достаточно важное значение в жизни людей, поскольку её разрешение могло бы привести к облегчению физической работы, возможности долго и правильно работать на далёких от людей расстояниях, автоматизации большего количества процессов, и, как одно из следствий, уменьшению количества аварий и катастроф, произошедших из-за человеческого фактора, и т.д.

В качестве самостоятельного научного направления ИИ существует уже более четверти века. Мнение общества постепенно менялось от негатива до уважения, и понимания перспектив данной области в будущем. В передовых странах, таких как США и Япония, работы в области интеллектуальных систем поддерживаются на всех уровнях – от рядовых граждан, до правительственных органов. Существует вполне обоснованное мнение, что именно исследования в области ИИ будут определять характер нынешнего информационного общества, которое уже фактически пришло на смену индустриальной эпохи, достигшей своей высшей точки развития в прошлом веке.

 

 

Подходы к построению систем ИИ

Существуют различные подходы к построению систем ИИ – логический подход, структурный, эволюционный и имитационный. Все они всегда существуют одновременно и параллельно развиваются. Поскольку по-настоящему полноценных систем искусственного интеллекта в настоящее время нет, то нельзя и утверждать, что какой-то подход является правильным, а какой-то – нет, чёткого разделения между подходами нет, и при составлении систем ИИ смешивают подходы.

Логический подход. Хоть человек занимается отнюдь не только логическими измышлениями, развитие этой области даст колоссальный шаг развитию ИИ в целом, ведь именно способность к логическому мышлению очень сильно отличает человека от животных.

Практически каждая система ИИ, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем. При этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом. Каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то выполнение примененных правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленной цели. Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машины доказательства теорем. Можно утверждать, что выражений алгебры не хватит для полноценной реализации ИИ. Здесь хорошо помогает система нечёткой логики, о которой будет написано далее.

Структурный подход. Под ним подразумеваются попытки построения ИИ путём моделирования структуры человеческого мозга. Такие модели известны под общим названием «нейронные сети» (НС). Для таких моделей НС, характерна не слишком большая выразительность. Данные сети наиболее успешно применяются в задачах распознавания образов, в том числе сильно нечётких, т.е. как и человек, они поставленный вопрос могут отвечать не только «да» и «нет», но и «не знаю точно, но скорее нет», «не знаю точно, но скорее да».

Эволюционный подход. При построении систем ИИ по такому подходу, основное внимание уделяется построению начальной модели и правилам, по которым она может изменяться и расти. Модель может быть составлена по самым различным методам, это могут быть и НС, и набор логических правил и любая другая модель. После запуска ИИ, он, на основании проверки моделей, отбирает самые лучшие из них, из этих лучших генерируются новые модели, опять выбираются самые лучшие и т. д.

Эволюционных моделей, как таковых, не существует, есть только эволюционные алгоритмы обучения, но модели, полученные при эволюционном подходе, имеют некоторые характерные особенности, что позволяет выделить их в отдельный класс. Такими особенностями являются перенесение основного внимания разработчика с построения модели на алгоритм её модификации и то, что полученные модели практически не сопутствуют извлечению новых знаний о среде.

Имитационный подход. Данный подход классически используется в одном из базовых понятий кибернетики – «чёрном ящике». Чёрный ящик – это устройство, программный модуль, набор данных.

Объект, поведение которого имитируется, как раз и представляет собой такой «черный ящик». Не важно, что у него внутри и как он функционирует, главное, чтобы модель с чёрным ящиком в аналогичных ситуациях вела себя так же. Так моделируется другое свойство человека – способность копировать то, что делают другие, не вдаваясь в точные подробности. Зачастую эта способность экономит человеку массу времени, особенно в начале его жизни.

 

 

Date: 2015-08-06; view: 1269; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.009 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию