История развития искусственного интеллекта.

История развития искусственного интеллекта Экспертные системы (ЭС). Основные свойства, функции и структура ЭС. Типовая структура экспертной системы

Консультационные или экспертные системы базируются на моделировании рассуждений. Это направление является одним из наиболее дискуссионных направлений автоматизации процессов использования права. И хотя большинство ученых-юристов, работающих в этой области, представляют себе круг проблем, связанных с организацией функционирования электронных консультантов, все же попытки создания и использования интеллектуальных консультационных систем во многих сферах права вызывают многочисленные споры. Кроме того, вопросы разграничения прав и ответственности между такими системами и людьми, призванными осуществлять правоприменительные функции, в целом остаются открытыми. Отметим, что, однако, это не мешает появлению значительного числа консультационных систем, реально обеспечивающих решение различных правовых вопросов (от анализа исков до разрешения конфликтных ситуаций) и позволяющих практически исследовать возможность автоматизации интеллектуальных функций, включающих в себя принятие правовых решений.

Консультационные системы или системы поддержки принятия решений, или системы выбора решения, или экспертные системы основаны на исследованиях в области искусственного интеллекта или инженерии знаний.

Исследования по ИИ уходят корнями в далекое прошлое. Природу знаний и природу размышлений изучали Аристотель, Платон и Сократ, но собственная история ИИ как науки началась уже в наше время.

Термин “искусственный интеллект” впервые ввел Джон Маккарти, профессор Стэнфордского университета, автор многих ярких работ по пограммированию. Он же провел первую конференцию по ИИ и начал теоретическую работу, которая привела к созданию символьного языка программирования Лисп.

первая программа ИИ, которая доказывала теоремы в символьной логике, появилась в 1956 г. в институте Карнеги (США). Авторы этой программы Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон основывались на том, что мышление следует понимать как механизм для обработки информации. Почти одновременно с ними та же мысль была высказана в философии, психологии, лингвистике, антропологии, нейрофизиологии и социологии.

позднее, в 60-е годы, Ньюэлл и Саймон доказали, что большинство человеческих рассуждений может быть представлено с помощью правил вида “ЕСЛИ условие, ТО выполнение действий”. Однако если даже современным компьютерам тяжело обрабатывать за один раз несколько сотен правил, то, как подчеркивал Саймон, человек-эксперт обрабатывает за один раз около 50 000 правил в своей предметной области. А если рассматривать экспертизу обо всем мире в целом, то потребуется миллионы и биллионы правил. За чет чего же можно уместить в памяти компьютера информацию о мире? За счет повышения уровня абстракции представления знаний о мире.

Когда программа доказательства теорем заработала, Ньюэллом и Саймоном была начата разработка системы GPS - универсального решателя проблем, основанного на модели человеческого мыслительного процесса. Эта программа применялась для программирования игровых и некоторых других задач.

Приблизительно в это же время появилась работа психолингвиста Джоржа Миллера “Магическое число семь, плюс или минус два: некоторые ограничения на наши возможности обработки информации”. В этой работе он, в частности, обосновывал, что человек может одновременно работать с 7 порциями информации. Результаты, полученные Миллером, легли в основу когнитивной науки - науки о способах представлени и применения знаний для решения задач, использующих принципы человеческой памяти и моделирование вывода на основе этих принципов.

В области теоретического описания моделей представления знаний большой вклад внес Ноэм Хомский, который представил новую ситему понимания языка, называемую формальной грамматикой, позволяющую структурно описывать язык. кроме того, теория трансформационных грамматик Хомского обеспечила понимание того, как язык можно использовать. Работы Хомского положили теоретическую основу разработки большинства компьютерных языков.

Еще одним источником ИИ является кибернетика, появившаяся в начале 40-х годов. В переводе с греческого “кибернетика” означает “рулевой” Кибернетика - наука об управлении в живых и неживых организмах. Суть кибернетики, согласно одному из ее авторов, американскому ученому Норберту Винеру, состоит из 3-х концепций: учения об обратных связях, учение об информации, формализованное в 1948 г. К. Шенноном, и третьим элементом является электронная вычислительная машина.

В последние годы из общего направления ИИ выделилось поднаправление, связанное с созданием экспертных систем, предназначенных для решения задач экспертного оценивания ситуаций в различных предметных областях.

Понятие экспертной системы. Классификация экспертных систем.

Экспертная система - это машинная программа, которая моделирует знания качественного характера и опыт человека-эксперта. Такая система должна обладать следующими характеристиками:

- способностью рассуждать при неполных и противоречивых данных:

- способностью объяснять цепочку рассуждений понятным для пользователя способом;

- факты и механизм вывода должны быть четко отделены друг от друга;

- конструкция системы должна обеспечивать возможность наращивания базы знаний;

- по окончании работы система должна давать конкретный совет;

- она должна быть экономически выгодна.

Основу ЭС составляет база знаний, хранящая множество фактов и набор правил, полученных от экспертов и из специальной литературы. База знаний отличается от базы данных тем, что если единицы информации в базе данных представляют собой не связанные друг с другом сведения, формулы, теоремы, аксиомы, то в базе знаний те же элементы уже связаны как между собой. так ис понятиями внешнего мира определенными отношениями и сами содержат в себе эти отношения.

Рассмотрим классификацию ЭС по предметным областям, в которых они используются. при этом предметные области определяются основными классами задач, эффективно решаемыми методами экспертных систем. Можно выделить 6 основных классов задач, для решения которых создаются ЭС.

1. Интерпретация данных, то есть анализ поступающих в систему данных с целью идентификации ситуации в предметной области.

2. Диагностика, то есть идентификация критических ситуаций в предметной области на основе интерпретации данных.

3. Контроль, то есть слежение за ходом событий в предметной области с целью определения момента возникновения критической ситуации на основе непрерывной интерпретации данных.

4. Прогнозирование, то есть предсказание возникновения в предметной области тех или иных ситуаций в будущем на основе моделей прошлого и настоящего.

5. Планирование, то есть создание программ действий, выполнение которых позволит достичь поставленные цели.

6. Проектирование, то есть разработка объектов, удовлетворяющих определенным требованиям.

По своему назначению ЭС можно условно разделить на консультационные, или информационные, исследовательские и управляющие. Консультационные предназначены для получения пользователем квалифицированных советов; исследовательские призваны помогать пользователю квалифицированно решать научные задачи; управляющие служат для автоматизации управления процессами в реальном масштабе времени.

рассмотрим структуру, используемую для создания большинства современных экспертных систем.