Искусственный интеллект
(ИИ, Artificial Intelligence, AI)
Искусственный интеллект (ИИ) – научная дисциплина, занимающаяся
моделированием мышления человека при решении трудноформализуемых задач.
В теории искусственного интеллекта основными моделями знаний являются:
продукционные системы, семантические сети, сети фреймов, логика предикатов,
системы онтологий, нейронные сети и т.д. Изучением таких моделей занимается
инженерия знаний - специальный раздел теории искусственного интеллекта.
Помимо традиционных моделей представления знаний, для автоматизации
структурно-параметрического синтеза представляют особый интерес интегративные
модели, являющиеся наиболее полными моделями знаний о классе объектов.
Исследования в области искусственного интеллекта тесно переплетаются
с когнитивной психологией и нейробиологией. Без результатов последней
было бы невозможно возникновение и развитие одного из современных направлений
теории и практики искусственного интеллекта – нейрокибернетики.
В настоящее время особо актуальными являются исследования в области
распределенных систем искусственного интеллекта, создаваемых с использованием
мультиагентных технологий. При таком подходе отдельный агент (элемент
распределенной системы) владеет знаниями по какому-то узкому вопросу,
и задача решается не отдельно взятой системой (программой) а сообществом
агентов. Причем мультиагентные системы обычно бывают иерархическими.
Здесь можно привести аналогию с реальным миром, когда, например, при
работе над каким-то крупным проектом задействовано большое число специалистов,
которые объединяются в лаборатории, лаборатории в подразделения, подразделения
в НИИ и т.д.
Для реализации систем искусственного интеллекта часто используются
алгоритмические языки, отличные от языков, применяемых в «традиционном»
программировании. Наиболее распространенными языками программирования,
применяемыми для создания экспертных систем и систем искусственного
интеллекта являются Prolog и Lisp, а также, в последнее время, еще и
CLIPS. Также весьма популярными являются всевозможные среды разработки
и библиотеки программ.
Следует заметить, что в последнее время для этих целей все большее
распространение получают объектно-ориентированные языки общего назначения,
такие как C++. Это и понятно, так как, используя методологию объектно-ориентированного
программирования, можно создавать любые, сколь угодно сложные системы.
Причем делать это наиболее естественным способом, используя объекты,
аналогичные объектам реального мира либо той дисциплины, которая реализуется
посредством этих языков. Кроме того, возможно многократное использование
библиотек классов.
Так как автоматизация структурно-параметрического синтеза систем и
объектов является задачей, трудно поддающейся формализации, то при ее
решении необходимо использовать методы искусственного интеллекта и инженерии
знаний.
Материалы на сайте
Литература
- Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.
СПб.: Питер, 2000.
- Джексон П. Введение в экспертные системы. Пер. с англ. М.: Издательский
дом «Вильямс», 2001.
- Искусственный интеллект. Справочник в 3-х томах. М.: Радио и связь,
1990.
- Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию
искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике.
Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1991.
- Акимов С.В. Четырехуровневая интегративная модель для автоматизации
структурно-параметрического синтеза // Труды учебных заведений связи
/ СПбГУТ. СПб, 2004. № 171. С. 165-173.
- Акимов С.В. Мультиагентная модель автоматизации структурно-параметрического
синтеза // Системы управления и информационные технологии, 2005, №
3 (20). С. 45-48.
Связанные понятия
|
