1.3. Искусственный интеллект и интеллектуальное поведение
Понятие искусственный интеллект (ИИ) различными авторами трактуется по разному, но большинство согласно, что оно базируется на двух главных идеях: изучение мыслительных процессов человека и представление этих процессов с помощью машин (компьютеров, роботов и т.д.). Выделяют три основных цели разработок в области ИИ:
сделать машины умнее (первоначальная цель);
понять, что такое интеллект (научная цель);
сделать машины более полезными (предпринимательская цель).
На рис. 1 представлены основные области приложения ИИ, перечислены разделы науки, на базе которых возникло научное направление ИИ.
Под интеллектуальным поведением понимается такое поведение машины, которое соответствует человеческому. Интеллектуальным может быть названо, например, следующее поведение:
самообучение;
понимание двусмысленных или противоречивых сообщений;
быстрое и правильное реагирование на новую ситуацию;
эффективное использование процедуры заключений (выводов) для решения проблем;
анализ сложных ситуаций;
предсказание.
Применение ИИ позволяет:
строить интеллектуальный (дружественный) интерфейс в информационных системах;
решать задачи, которые не могут быть решены обычными методами;
значительно увеличить скорость и качество решения задач;
решать задачи в условиях неполноты данных;
анализировать большие объемы информации;
понимать речь, ручное письмо и т.д.
Рис. 1. Дисциплины и области применения ИИ
Обычные (или процедурные) программы основаны на алгоритмах. Алгоритм представляет собой жесткую последовательность некоторых математических формул, которая приводит к решению задачи. Интеллектуальные программы базируются на исчислениях, которые являются более общим понятием, чем алгоритмы. Процесс решения задачи может быть неизвестен заранее, программа оперирует с правилами вывода, имитирующими человеческие рассуждения.
- Интеллектуальные информационные системы
- 230201 - Информационные системы и технологии
- 080801 - Прикладная информатика в экономике
- Оглавление
- 1. Введение в интеллектуальные информационные системы
- 1.1. Предмет исследования искусственного интеллекта
- 1.2. Определение иис
- 1.3. Искусственный интеллект и интеллектуальное поведение
- 1.4. Определения, используемые в дисциплине иис
- 1.5. Исторический обзор работ в области ии
- Доказательство теорем.
- Распознавание изображений.
- Экспертные системы.
- Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке.
- Игровые программы.
- Машинное творчество.
- 1.6. Кратко о развитии робототехники
- 1.7. Области коммерческого использования искусственного интеллекта
- 1.8. Иис других типов
- 1.9. Интеллектуальные агенты
- 1.10. Примеры иис
- 2. Системы представления знаний
- 2.1. Фреймы
- 2.2. Исчисления предикатов
- 2.3. Системы продукций
- 2.4. Семантические сети
- 2.5. Нечеткая логика
- 3. Методы поиска решений
- 3.1. Методы поиска решений в пространстве
- 3.2. Алгоритмы эвристического поиска
- Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
- Алгоритм оценочных (штрафных) функций
- Алгоритм минимакса
- Альфа-бета-процедура
- 3.3. Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
- 3.4. Задачи планирования последовательности действий
- 3.5. Поиск решений в системах продукций
- 4. Распознавание изображений
- 4.1. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы.
- 4.2. Основы теории анализа и распознавания изображений.
- 4.2. Распознавание по методу аналогий.
- 4.3. Актуальные задачи распознавания
- 5. Общение с эвм на естественном языке. Системы речевого общения
- 5.1. Проблемы понимания естественного языка
- 5.2. Анализ текстов на естественном языке
- Морфологический анализ
- Синтаксический анализ
- Семантическая интерпретация
- Проблемный анализ
- 5.3. Системы речевого общения
- 6. Методология построения экспертных систем
- 6.1. Экспертные системы: Определения
- 6.2. Основные компоненты эс
- 6.3. Типы решаемых задач эс:
- 6.4. Ограничения и недостатки эс:
- 6.5. Обобщенная схема эс
- 6.6. Экспертные системы: классификация
- 6.7. Трудности при разработке экспертных систем
- 6.8. Методология построения экспертных систем
- 6.9. Примеры экспертных систем
- 7. Практическая разработка экспертных систем в среде clips
- 7.1 Постановка задачи
- 7.2. Основы программирования в системе clips
- 7.3. Программирование в clips экспертной системы управления технологическим процессом