Тема урока: «Экспертные системы, искусственный интеллект
конспект.
Практическая работа. Нулевой срез»
(11 ЕГМ, 2 блок)
Цель урока: познакомить учащихся
Ход урока:
1.
Организационный момент
2.
Проверка д/з
3.
Изучение нового материала
Искусственный интеллект — наука, стоящая на стыке информатики, кибернетики и психологии, изучающая возможность вычислительных
машин и других искусственных устройств брать на
себя отдельные функции интеллекта человека. ИИ связан с такими направлениями
современной науки, как робототехника икогнитивная психология. В результате дискуссий на тему: «может
ли машина мыслить» (А. Тьюринг), родилось целое направление — философия искусственного интеллекта. Этические проблемы создания ИИ рассматриваются
также во многих литературных и кинематографических произведениях.
В понятие "искусственный
интеллект" вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ,
решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к
интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач,
осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность. Постараемся же
вычленить тот смысл понятия "искусственный интеллект", который в
наибольшей степени соответствует реальным исследованиям в этой области.
Характеризуя особенности систем искусственного
интеллекта, специалисты указывают на:
1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего
мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность
системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической
интерпретации запросов к системе;
2) способность пополнения имеющихся знаний;
3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации
информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество
позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и
практической направленностью;
4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными
аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка;
5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;
6) способность к адаптации.
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
Экспертные системы составляют самую существенную часть систем искусственного
интеллекта. Экспертная система обычно определяется как программа ЭВМ,
моделирующая действия эксперта человека при решении задач в узкой предметной
области: составление базы знаний и накопления их. Создание систем базы данных -
это попытка задать представление логических связей между данными. Выполняемая
экспертом обработка знаний строится на базе огромных запасов информации,
представленных в самой различной форме. При этом часть информации может быть
неполной.
ТИПЫ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
По функциональному
назначению экспертные системы можно разделить на следующие типы:
- Мощные экспертные
системы, рассчитанные на узкий круг пользователей (системы управления
сложным технологическим оборудованием, экспертные системы ПВО). Такие
системы обычно работают в реальном масштабе времени и являются очень
дорогими.
- Экспертные системы,
рассчитанные на широкий круг пользователей. К ним можно отнести системы
медицинской диагностики, сложные обучающие системы. База знаний этих
систем стоит недешево, так как содержит уникальные знания, полученные от
специалистов экспертов.
- Экспертные системы с небольшим
числом правил и сравнительно недорогие. Эти системы рассчитаны на
массового потребителя (системы, облегчающие поиск неисправностей в
аппаратуре). Применение таких систем позволяет обойтись без
высококвалифицированного персонала, уменьшить время поиска и устранения
неисправностей. Базу знаний такой системы можно дополнять и изменять, не
прибегая к помощи разработчиков системы. В них обычно используются знания
из различных справочных пособий и технической документации.
- Простые экспертные
системы индивидуального использования. Часто изготавливаются
самостоятельно. Применяются в ситуациях, чтобы облегчить повседневную
работу. Пользователь, организовав правила в некоторую базу знаний, создает
на ее основе свою экспертную систему. Такие системы находят применение в
юриспруденции, коммерческой деятельности, ремонте несложной аппаратуре.
НАЗНАЧЕНИЕ И ОСОБЕННОСТИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Знания специалистов в
конкретной области можно разделить на формализованные (точные) и
неформализованные (неточные).
Неформализованные знания
являются результатом обобщения многолетнего опыта работы и интуиции
специалистов. Они обычно представляют собой многообразие эвристических приемов
и правил, не отражаемых в книгах.
Традиционно
программирование в качестве основы для разработки программ используют алгоритм,
то есть формализованные знания. Экспертные системы обладают следующими
особенностями:
- Алгоритм решения
неизвестен заранее. Он строится самой экспертной системой в процессе
решения.
- Ясность получаемых
решений, то есть способность экспертной системы объяснять получаемое
решение.
- Способность экспертной
системы к анализу и объяснению своих действий.
- Способность приобретения
новых знаний от пользователя - эксперта, незнающего программирования.
- Обеспечения
дружественного естественного языка при общении с пользователем, благодаря
которому экспертная система позволяет не только решать поставленные
задачи, но и обучать решению соответствующих задач.
4.
Нулевой контрольный срез.
5. Д/з
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.