Искусственный интеллект и системы искусственного интеллекта

Искусственный интеллект
Понятие ИИ и системы ИИ………………………..3
Схема строения нейрона………………………….5
Схема строения нейроподобного элемента…..6
Нейроподобные сети………………………………7
Системы ИИ…………………………………………8
Проблемы ИИ……………………………………...14
Содержание:
2

Понятие ИИ и системы ИИ
Искусственный интеллект - раздел информатики, включающий разработку методов моделирования и воспроизведения с
помощью ЭВМ отдельных функций творческой
деятельности человека, решение проблемы
представления знаний в ЭВМ и построение баз
знаний, создание экспертных систем, разработку
интеллектуальных роботов.
Интеллект – способность мышления, рационального познания, способность
принять эффективное решение в данной ситуации
(эффективное: быстрое? дальновидное? экономичное? …).
Система ИИ – система, способная принять решение, сравнимое по
эффективности с решением человека в данной ситуации.
3
А. Тьюринг, 1950г., “Могут ли машины мыслить”: если человек не сможет отличить в процессе общения машину от человека, то машина обладает интеллектом …

Понятие ИИ и системы ИИ
Системы искусственного разума базируются на математической интерпретации деятельности нервной системы во главе с мозгом человека и реализуются в виде нейроподобных сетей на базе
нейроподобного элемента
– аналога нейрона.
4

Схема строения нейрона
Нейрон имеет тело (сому) – 1, дерево входов (дендриты) – 4 и выходов (аксон и его окончания) – 2. Начальный сегмент аксона – 3, прилегающий к телу клетки. Иногда этот сегмент называют аксонным холмиком. По мере удаления от клетки он постепенно сужается и на расстоянии нескольких десятков микрон на нем появляется миэлиновая оболочка, имеющая высокое электрическое сопротивление. На соме и на дендритах располагаются окончания (коллатерали) (5) аксонов, идущих от других нервных клеток. Каждое такое окончание имеет вид утолщения, называемого синаптической бляшкой, или синапсом.
Нейрон - нервная клетка, основная структурная и функциональная единица нервной системы. Нейроны проводят нервные импульсы от рецепторов в центральную нервную систему, от центральной нервной системы к исполнительным органам, соединяют между собой несколько других нервных клеток.
5

На нейроподобный элемент поступает набор входных сигналов x1...хn (или входной вектор ), представляющий собой выходные сигналы других нейроподобных элементов. Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес связи w1…wn – аналог эффективности синапса.
Взвешенные весами связей входные сигналы поступают на блок суммации, соответствующий телу клетки, где осуществляется их алгебраическая суммация и определяется уровень возбуждения нейроподобного элемента S:
Выходной сигнал нейрона у определяется путем пропускания уровня возбуждения S через нелинейную функцию f:
где θ — некоторое постоянное смещение (аналог порога нейрона).
6
Схема строения нейроподобного элемента

Нейроподобные сети
Нейроподобные сети являются одним из самых перспективных
направлений в области ИИ и постепенно входят в бытность людей.
Сети первой группы используются для распознавания образов,
анализа и синтеза речи, перевода с одного языка на другой и
прогнозирования.
Сети второй группы используются как системы управления в
реальном времени несложных объектов.
Сети третьей группы, являющиеся дальнейшим развитием
предыдущих, представляют собой нейроподобные системы и
нацелены они на создание виртуальных личностей,
информационных копий человека, средой обитания которых
является глобальная сеть Интернет.
7

Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие ИИ?
К системам ИИ относятся те, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти. Способность к перестройке самих этих моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня ИИ.
Системы ИИ
Способность к адаптации
Способность к диалоговому взаимодействию с человеком
Способность пополнения имеющихся знаний
Умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости
Наличие собственной внутренней модели внешнего мира
Способность к дедуктивному выводу
8
Системы ИИ

Системы автоматического проектирования
Системы речевого общения
Экспертные системы
Системы обработки визуальной информации
Системы естественно-языкового общения
Обработка визуальной информации, как в плоскости, так и в пространстве
Моделирование действий эксперта человека при решении задач в узкой предметной области: составление базы знаний и накопления их
Реализация процесса общения систем на естественном языке
«Текст – Речевой сигнал», «Речевой сигнал – Текст»
«Изображение – Текст», «Текст - Изображение»
9
Системы ИИ
Системы искусственного интеллекта

Структура идеальной экспертной системы
10
Системы ИИ
База знаний
Модуль приобретения знаний
Механизм логического вывода
Модуль советов и объяснений
Ввод данных
Замечания, объяснения
Пользовательский интерфейс
Определение, модификация, дополнение

11
Системы ИИ
Участники создания экспертной системы
Разработчик инструмента
Разрабатывает, уточняет, тестирует
Клерки
Разрабатывает
Спрашивает
Проверяет, расширяет
Использует
Конечный пользователь
ЭС
Инженер по знаниям
Средства построения ЭС
Использует
Предметный эксперт
Добавляют информацию

Системы речевого общения
Акустические характеристики тесно связаны с особенностями их образования. Речевой аппарат человека состоит из 2-х параллельных каналов: речевого и носового, которые образуют единую акустическую систему. В настоящее время разработано уравнение, описывающие работу этой системы.
Уравнение Вебстера.
S(x) - функция площади сечения голосового тракта вдоль оси распределения волн;
x - ось распределения волн;
p - давление, создаваемое в канале;
c - скорость звука в среде распространения волн.
12
Системы ИИ

Система анализа изображений
13
Системы ИИ
Системы обработки визуальной информации
Пользователь
Процедурные знания
Декларативные знания
База знаний
Блок управления и принятия решений
Общая память
Подсистема хранения и обработки изображений