Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Билет 3
Направления развития искусственного интеллекта
Искусственный интеллект – это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Основными направлениями искусственного интеллекта являются:
1). Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.
2). Игры и творчество
Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки, го. В основе лежит один из ранних подходов – лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
3). Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод
В 50-х п. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез естественно-языковых сообщений, которая состоит из нескольких блоков. Для анализа это:
- морфологический анализ – анализ слов в тексте;
- синтаксический анализ – анализ предложений, грамматики и связей между словами;
- семантический анализ – анализ смысла каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний;
- прагматический анализ – анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний. Синтез включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.
4). Распознавание образов
Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит ею распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.
5). Новые архитектуры компьютеров
Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Создаются Пролог- и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.
6). Интеллектуальные роботы
Роботы – это электромеханические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда.
Идея создания роботов исключительно древняя. Само слово появилось в 20-х гг. Его автор – чешский писатель Карел Чапек. Со времени создания сменилось несколько поколений роботов:
Роботы с жесткой схемой управления. Практически все современные промышленные роботы принадлежат к первому поколению. Фактически это программируемые манипуляторы.
Адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в промышленности они пока не используются.
Самоорганизующиеся, или интеллектуальные, роботы. Это конечная цель развития робототехники. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения.
В настоящее время в мире изготавливается более 60 тыс. роботов в год.
7). Специальное программное обеспечение
В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации – LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ и др.
Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например KEE, ARTS.
Достаточно популярно создание так называемых пустых экспертных систем, или "оболочек", - BXSYS, Ml и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.
8). Обучение и самообучение
Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы распознавания образов.