ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ, ОНТОЛОГІЇ ТА ОНТОЛОГІЧНІ ПРОСТОРИ

Реферат

з дисципліни «Системи обробки економічної інформації»

на тему: «Поняття інтелекту та його основні властивості»

Виконала: студентка групи ОА-11

Заїка Т.М.

Перевірив: асистент

Куришко О.О.

Суми 2012

Зміст

Вступ. 3

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ, ОНТОЛОГІЇ ТА ОНТОЛОГІЧНІ ПРОСТОРИ.. 4

ІНТЕЛЕКТ. 7

ЗАГАЛЬНИЙ ПОГЛЯД НА ІС. 9

ЗАВДАННЯ СТВОРЕННЯ ІС. 11

ОНТОЛОГІЯ І ЗНАННЯ. 13

Висновок. 16

Список літератури: 17

Вступ

Головним завданням штучного інтелекту (artificial intelligence) є

комп'ютерне вирішення когнітивних задач, властивих людському мозку. Такі

задачі традиційно вирішуються людьми в умовах неповноти, неточності та

суперечливості знань про об'єкт дослідження, для розв'язання яких немає

чітко заданого алгоритму.

При цьому в більшості визначень терміну "штучний інтелект"

вказується на можливість застосування при його реалізації методів, які не

обов'язково біологічно правдоподібні. Значна кількість дослідників у галузі

штучного інтелекту реалізують його із залученням різноманітного

математичного інструментарію, починаючи з елементарних методів теорії

ймовірностей. З таких позицій інтелектуальною можна назвати будь-яку комп'ютерну систему, здатну, наприклад, із прийнятною точністю розпізнавати графічні зображення, незалежно від математичного інструментарію, покладеного в її основу. При цьому розпізнавання може бути як звичайне по пікселях у растровому представленні, так і шляхом перетворення у полярну систему координат або розкладу зображення в спектральну форму.

Чи можна назвати такі системи інтелектуальними? Більшість

дослідників штучного інтелекту, напевно, нададуть схвальну відповідь на це

запитання. І це може бути пояснено використанням ними подібного

інструментарію без спроб переходу в область біологічної правдоподібності.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ, ОНТОЛОГІЇ ТА ОНТОЛОГІЧНІ ПРОСТОРИ

Проблеми створення ІС, поведінка яких була б наближеною до відповідної поведінки людини, в наш час стають актуальними, в зв’язку з тим, що існують три передумови для створення таких систем.

Ø По-пер ше, технічне забезпечення сучасних комп’ютерів досягло рівня,який за своїми показниками сумісний з тими технічними оцінками, що відповідають інтелекту людини. Комп’ютери мають великий об’єм пам’яті, що не тільки дає змогу зберігати терабайти інформації, а й ефективно її обробляти. Крім того, суттєво збільшилася швидкість роботи комп’ютерів, набагато перевершуючи можливості нервової системи людини. А це дає змогу створювати умови для розв’язання багатьох задач, які до сьогодні асоціювалися тількиз людиною.

Ø По-друге, практично кожна сучасна складна система поліпшила би свої якості, якби додатково мала інтелектуальні властивості, вбудовані в алгоритми контролю та інтерфейсу, не кажучи вже про можливості прогнозування її діяльності. Перший крок в цьому напрямку – включення комп’ютерів у системи керування – вже здійснюється.

Ø По-третє, сьогодні суспільство вже досягло такого рівня, коли поведінка кожної великої та складної системи на технічному і соціальному рівні виходить за межі розуміння процесів, що обумовлюють її діяльність, людиною, котра керує цією системою та використовує її. Численні системні аварії – від літаків, що розбиваються, до кризи економічних систем – тільки підтверджують цю тезу.

Тому в ХХ ст. для підвищення ефективності взаємодії людини і складної системи почали створювати методи командного управління, об’єднання в одній команді різних спеціалістів, практикування різних тактик: «мозкового штурму», «ситуаційних кімнат» і центрів керування. Перша спроба розв’язання цієї проблеми за допомогою комп’ютерної техніки була зроблена у вигляді автоматизованої системи управління, яка повинна була реалізувати відповідні інформаційні технології. Вважалось, що комп’ютери, завдяки своїй пам’яті та швидкості, дають змогу розв’язати ті проблеми, з якими не може впоратися людина. Численні приклади таких систем дають різноманітні АСУ, системи підтримки прийняття рішень, експертні системи, які з успіхом виконували свої задачі, але не змогли замінити людину навіть на нижчих рівнях керування складною системою. Тоді виникла гіпотеза, що для успішного використання комп’ютерам не досить того ступеня розуміння виконуваних ними задач, який закладений людиною, їх треба наділити інтелектом, наближеним до людського. Тим більше, що спроби наукового створення інтелекту в тій чи іншій формі (штучний інтелект) почалися з моменту виникнення комп’ютерів у середині минулого сторіччя. озроблялися програми, метою яких було моделювання складного процесу мислення людини на тому рівні, якого на той час досягли науки, що вивчали людину. Вважалось, що існують методи розв’язання більшості задач, які постають перед людиною. Досить розробити відповідні програми, і проблема створення штучної інтелектуальної системи буде значною мірою розв’язана. Однак ці спроби виявилися марними. Чим ширший був клас задач, до якого могла застосували штучну систему, тим простіші проблеми доводилось розв’язувати за її допомогою Якщо на перших кроках свого становлення кібернетика та інформатика відокремили проблеми штучного інтелекту від створення систем, які суттєво використовують комп’ютери, то зараз настав час, коли інтелектуальні системи можуть стати частиною кожного сучасного складного продукту – від домашнього робота до космічного зонду, від побутових систем до сучасних виробництв, а далі до безпілотних кораблів, що досліджують планети Сонячної системи. До того ж, умови, в яких працювали б інтелектуальні системи, створити набагато легше, ніж забезпечити існування та захист людини. Для розв’язання задач, що належать до вузьких напрямів знань, створено експертні системи, які досить успішно розв’язують задачі, базовані на цих знаннях, наприклад, медичні діагностичні системи, задачі з хімії та військової справи, електроніки і геології. Проте експертні системи здебільшого тільки пов’язують задачі з існуючою в них системою впорядкованих знань, отриманих від експертів відповідної галузі. Крім того, експертні системи не мають, так би мовити, здорового глузду. Наприклад, якщо у людини запитають номер мобільного телефону Тараса Шевченка, то вона швидко зорієнтується, що у часи Шевченка телефонів ще не було. Натомість для експертної системи пошук відповіді може стати складною проблемою. Їхня цільова зорієнтованість робить їх безпорадними у всіх ситуаціях, окрім вузького кола тих, для розв’язання яких вони створені. Аналогічно мозку ІС також знаходить розв’язання, базуючись на знаннях і логічних механізмах їх зв’язку та перетворення. Проте логіка мозку відрізняється від класичної логіки. Точніше кажучи, мозок використовує різні логіки для знаходження відповідних розв’язань. Те, що розуміється під «здоровим глуздом», частіш за все використовує некласичний логічний висновок, побудований на асоціаціях та аналогіях. Більшість шахістів стверджує, що розв’язання шахової задачі спочатку має в основі нелогічний пошук, а тільки після цього логічний перехід від умов до розв’язку. І складність таких задач якраз полягає в нелогічності (з погляду класичної логіки) перших ходів. Тому ІС повинна мати дві риси:

1) базуватися на знаннях;

2) її механізми обробки цих знань використовують як класичні, так і некласичні методи побудови висновків з цих знань, формування нових знань та їхніх зв’язків (наприклад, чотиризначна логіка Белнапа).

Ці механізми повинні відповідати простору знань ІС. Нема потреби відтворювати докладно людську систему отримання результату, як і реконструювати людське мислення відповідно до комп’ютера. Йдеться тільки про те, щоб система могла пристосовуватися до різних предметних областей, мала методи забезпечення цього пристосування та розв’язувала задачі на рівні людини, що підкріплювалося б оцінками спеціалістів. І дії комп’ютера, які оцінювалися з точки зору людини, можна було б порівняти з загальним уявленням про мислення. Виникають питання: як будувати простір знань ІС, що є його складовими елементами; які зв’язки між цими елементами існують; який рівень інтелекту забезпечує використання цього простору? Тут зроблено спробу описати шляхи розв’язання цих питань, використовуючи поняття «онтологія» та будуючи відповідний онтологічний простір, де ІС може розв’язувати задачі завдяки можливостям формальної і неформальної логіки.