Лекция 1. Краткая история ИИ.
Понятие интеллект у ального агента
(Конспект)
Машинный перевод:
1954 г. Джорджтаунский эксперимент – переведено 60 фраз.
- 1-й этап — информация о языках, между которыми выполнялся перевод, и описание самих правил перевода – в едином алгоритме;
- 2-й этап (60-е годы) – вводится специальный язык-посредник, облегчающий сопоставление конструкций языков;
- 3-й этап (2-я половина 70-х) – язык-посредник преобразуется в модель глубинной семантики , описывающей семантические инварианты, присущие всем естественным языкам.
Автоматизированное реферирование и информационный поиск:
- подходы, основанные на выявлении статистических закономерностей распределения терминов в тексте или их взаимного расположения в нем;
- использование внутренних структур текста, выявление информационной основы, организующей весь текст.
Доказательство теорем:
- середина 50-х г. – с помощью ЭВМ доказаны первые теоремы исчисления высказываний и (чуть позже) исчисления предикатов;
- 1965 г. Дж. Робинсон (США) – метод резолюций;
- 1967 г. – С.Ю.Маслов (СССР) – обратный метод;
- Эвристическое программирование.
Распознавание образов:
- обучение нахождению решающего правила на множестве положительных и отрицательных примеров;
- логико-лингвистические методы распознавания.
Игровые программы:
- конец 40-х годов – программы для простых игр типа «крестики-нолики», «ханойская башня»;
- Программы для игры в домино, шашки, шахматы, карточные игры и др. – нахождение эффективных стратегий поиска по дереву игры
Сочинение музыки и текстов.
Особенности перевода контрактов
... перевод договоров (контрактов); перевод юридических заключений и меморандумов; перевод апостилей и нотариальных свидетельств; перевод учредительных документов юридических лиц; перевод доверенностей. Этапы работы над переводом и виды переводов ... из которых одним из наиболее важных является наличие посредника общения, т.е. переводчика. Межкультурной профессиональной коммуникации отводится особое ...
1956 г. — п оявление ИИ как научного направления ( конференция в Дартмуте (США)
Начальный этап развития:
- Лабиринтная модель решения задач.
- Ситуационное управление .
- Ассоциативная модель.
- Нейробионический подход
Создание теоретической базы
Представление знаний. Основные задачи :
- методы сбора знаний о проблемной области
- методы представления знаний в базе знаний в форме, удобной для обработки на ЭВМ;
- методы сохранения непротиворечивости и достижения полноты знаний при объединении знаний, получаемых из различных источников;
- методы классификации собранных знаний и их обобщения в процессе накопления;
- методы использования знаний при решении различных задач.
Общение. Методы организации интеллектуального человеко-машинного взаимодействия.
Рассуждения и планирование.
- принятие решений в альтернативных ситуациях;
- нахождение и обоснование планов целесообразной деятельности.
Восприятие. Задачи обработки образов, требующие использования знаний.
Обучение. И спользование информации о подтверждении или неподтверждении некоторых гипотез фактами, хранящимися в базе знаний ИС.
Переход к промышленным образцам
Начало 80-х годов характеризуется изменением взгляда на ИИ. На смену «игрушечным» моделям и чисто демонстрационным интеллектуальным программам стали приходить системы, интересные и важные для решения трудных практических задач, которые не могли быть решены ранее известными методами.
Цели и задачи управления интеллектуальной собственности
... национальной экономики в целом. 2. Интеллектуальная собственность: авторское право и смежные права, промышленная собственность Интеллектуальная собственность ... 2) промышленная собственность (решения в ... метод, процессы, системы, способы, концепции, сообщения о событиях и фактах, лежащих в основе охраняемых авторским правом произведений. Авторское право на произведение не связано с правом собственности ...
Появилось семейство языков программирования, не ориентированных на решение чисто вычислительных задач (ЛИСП и ПРОЛОГ).
Стали активно развиваться различные инструментальные системы поддержки разработок интеллектуальных систем, дающие программистам возможность автоматизировать свою деятельность при создании новых интеллектуальных программ и систем.
Области практического приложения интеллектуальных систем, созданных в первой половине 80-х годов:
- Традиционные системы управления.
- роботизированные производства с гибкой технологией,
- распределенные интеллектуальные системы (пример — отраслевое планирование).
– Автоматизация научной и инженерной деятельности.
- Расчетно-логические системы с развитой графической системой общения,
- Обучающие системы (тьюторы) ,
- Экспертные системы ,
- Производство ЭВМ новых поколений (ЭВМ 5-го поколения должны быть такими, чтобы пользователь мог их применять с такой же легкостью, с какой он пользуется другими приборами, носящими название бытовых).
К началу 90-х годов на центральное место в исследованиях по ИИ выдвинулась концепция интеллектуального агента (ИА).
Определения ИА:
- любая сущность , воспринимающая свою среду посредством сенсоров и воздействующая на нее посредством эффекторов [ Russell and Norvig , 1995].
- система , помещенная в некоторую среду и являющаяся ее частью , постоянно воспринимающая эту среду , воздействующая на нее для решения своих задач и определяющая , что ей воспринимать в будущем [ Franklin and Graesser , 1996].
- системы, непрерывно реализующие три функции [ Hayes — Roth , 1995]:
- восприятие динамически меняющегося состояния внешней среды;
- рассуждения для интерпретации воспринимаемой информации, решения задач, реализации вывода и определения действий;
- воздействие на среду с целью изменения ее состояния
- программные сущности, выполняющие некоторое множество операций в интересах пользователя или других программ с определенной степенью независимости или автономности и использующие для этого знания или представления о целях и желаниях пользователя [ IBM Agent http :// activist . gpl . ibm . com :81/ WhitePaper / ptc 2. htm ].
- вычислительная система, обитающая в некоторой сложной динамической среде, воспринимающая ее, и действующая автономно, чтобы реализовать множество целей или задач, для которых она создана [ Maes , 1995].
Общее: активное взаимодействие со средой и целенаправленное поведение .
Мультиагентные системы
... агенты объединяются в структурированную исходную систему, называемую мультиагентной. Носителем модели такой системы являются объекты и их свойства, а сигнатурой — семантическая сеть, используемая операционной средой для передачи информации, активизирующей поведение агентов. ...
Наиболее распространенное определение ИА [ Wooldridge and Jennings , 1995]:
Система, обладающая следующим набором свойств:
- автономность – способность действовать (решать задачи) без прямого вмешательства человека или других агентов, самостоятельно управляя своими действиями и внутренним состоянием;
- реактивность – способность к активному восприятию внешней среды и своевременному отклику на происходящие в ней события (внешняя среда агента может быть физическим миром, пользователем, совокупностью других агентов или их комбинацией);
- активность – способность осуществлять целенаправленное поведение и проявлять инициативу, а не просто откликаться на внешние события;
- социальность – способность взаимодействовать с другими агентами и/или людьми, общаясь с ними посредством языка(ов) межагентного общения.
Это слабое определение, т.к. оно характеризует внешние свойства агента и ничего не говорит о его внутренней организации.
Организация надзора в банковской системе
... развитии банковской системы, поэтому они вынуждены прибегать к регулированию и надзору. Это и обусловило выбор мной темы курсовой работы: «Организация надзора в банковской системе». Цель курсовой работы: закрепить, углубить и расширить теоретические знания по теме «Организация надзора в банковской системе», ...
Сильное определение рассматривает агента как «интенсиональную систему» , т. е. систему, при описании внутреннего состояния и процесса переработки информации которой используются так называемых «ментальные категории» . К таким категориям принято относить: знания ( knowledge ), убеждения ( beliefs ), желания ( desires ), цели ( goals ), намерения ( intentions ), планы ( plans ), обязательства ( commitments ) и т. п.
Термин «интенсиональная система» ( intentional system ), широко используемый в теории агентов, был введен философом Д. Деннетом [Dennett, 1987] для описания сущностей «поведение которых может быть предсказано путем приписывания им убеждений, желаний и целесообразности».
Существенной особенностью ИА является способность осуществлять целенаправленное поведение в открытых, динамических и неопределенных мирах .
Открытые миры, в отличие от замкнутых, не позволяют на этапе проектирования агента исчерпывающе полно описать среду его функционирования, т.к. неизвестно, сколько, каких сущностей агент обнаружит в окружающей среде. Агент должен иметь общими знаниями, позволяющими ему распознавать различные типы сущностей, их поведение, намерения и динамически строить планы собственных действий.
Динамичность мира означает, что его состояние постоянно меняется. Источниками изменений мира быть как целенаправленные сущности (другие агенты), так и нецеленаправленные динамические объекты.
Правовые системы мира
... карта мира раскрывает многообразие правовых систем ... Система права объективна. "правовая система". 1) систему права (законодательство); 2) юридическую практику; 3) господствующую правовую идеологию. А система ... сущности всей правовой системы данного общества, а правовая система –вся "правовая действительность" данного государства. 1.2. Правовая система и система права. Их структура. "система ... поведение ...
Неопределенность – означает принципиальную невозможность для агента исчерпывающе полно и точно идентифицировать состояния мира. Существуют различные типы неопределенности знаний. При функционировании в мультиагентных средах важную роль играет неопределенность относительно целей других агентов, что обуславливает ограниченную предсказуемость развития событий. Следует также учитывать, что процесс сбора информации требует определенного времени, тогда как в динамической среде ситуация непрерывно меняется. Поэтому агенту необходимо уметь постоянно фокусировать свое внимание на наиболее значимых для него объектах и событиях.
Таким образом, ИА можно также определить как основанную на знаниях систему, способную реализовывать автономное целенаправленное поведение в открытых, динамических и неопределенных мирах, в том числе населенных другими целенаправленными агентами.
PAGE \* MERGEFORMAT 7
