Краткая история ИИ. Понятие интеллектуального агента

Сочинение

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.

12 стр., 5823 слов

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.

5 стр., 2463 слов

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 .

4 стр., 1821 слов

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.

14 стр., 6882 слов

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.

14 стр., 6779 слов

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 ...

Динамичность мира означает, что его состояние постоянно меняется. Источниками изменений мира быть как целенаправленные сущности (другие агенты), так и нецеленаправленные динамические объекты.

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