Интеллектуальные системы и технологии кратко

Обновлено: 04.07.2024

Интеллектуальные технологии — это системы, в которых генерируются, анализируются, интерпретируются и используются данные.

Определение интеллектуальных технологий

Интеллектуальные технологии связаны с анализом данных и разработкой решений непосредственно в той системе, в которой генерируются соответствующие данные. Благодаря этому интеллектуальные технологии уменьшают задержки, затраты и риски безопасности, тем самым повышая эффективность бизнес-процессов. Существует три основные категории интеллектуальных технологий — эксплуатационные технологии, технологии Интернета вещей и информационные технологии. В настоящее время самыми обширными и популярными являются технологии Интернета вещей.

Преимущества интеллектуальных технологий

Использование интеллектуальных технологий максимально повышает эффективность бизнеса. Вместо отправки данных в ЦОД или сторонней организации анализ выполняется непосредственно в тех системах, в которых эти данные генерируются. Это означает не только более быстрое выполнение анализа, но и уменьшение риска того, что данные будут перехвачены, повреждены или утеряны. Кроме того, это означает, что предприятие может работать автономно и уже не зависит от работы сети, которая в любой момент даст сбой и сорвет рабочий процесс.

Несмотря на то, что интеллектуальные технологии могут требовать значительных предварительных затрат, автоматический анализ, которые они обеспечивают, в долгосрочной перспективе существенно повышает прибыль и позволяет экономить денежные средства.

Продукты и услуги HPE категории интеллектуальных технологий

Интеллектуальные шлюзы HPE Intelligent Edge позволяют организациям быстро приобретать, анализировать и предпринимать действия в отношении данных в реальном времени, которые собираются для дополнительного анализа на более поздних этапах. Объединение вычислений, аналитики и интеллектуальных технологий ускоряет принятие решений и уменьшает риск потери возможностей или упущения важных моментов.

Аннотация: В лекции рассматриваются общая характеристика и направление исследований в области искусственного интеллекта. Кроме того, рассматриваются технологии искусственного интеллекта.

Основная цель лекции - изложить современный подход к проектированию: использование технологий искусственного интеллекта .

2.1. Структура интеллектуальной системы

Согласно определению Д.А. Поспелова, "Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы следующие основные функции:

накапливать знания об окружающем систему мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматической полезности и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, осуществлять соотнесение новых знаний с ранее хранимыми;
пополнять поступившие знания с помощью логического вывода, отражающего закономерности в окружающем систему мире в накопленных ею ранее знаниях, получать обобщенные знания на основе более частных знаний и логически планировать свою деятельность;
общаться с человеком на языке, максимально приближенном к естественному человеческому языку;
получать информацию от каналов, аналогичных тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира;
уметь формировать для себя или по просьбе человека (пользователя) объяснение собственной деятельности;
оказывать пользователю помощь за счет тех знаний, которые хранятся в памяти, и тех логических средств рассуждений, которые присущи системе".

Перечисленные функции можно назвать функциями представления и обработки знаний, рассуждения и общения. Наряду с обязательными компонентами, в зависимости от решаемых задач и области применения в конкретной системе, эти функции могут быть реализованы в различной степени, что определяет индивидуальность архитектуры. На рис. 2.1 в наиболее общем виде представлена структура интеллектуальной системы в виде совокупности блоков и связей между ними.

База знаний представляет собой совокупность сред, хранящих знания различных типов. Рассмотрим кратко их назначение.

База фактов (данных) хранит конкретные данные, а база правил - элементарные выражения, называемые в теории искусственного интеллекта продукциями.

База процедур содержит прикладные программы, с помощью которых выполняются все необходимые преобразования и вычисления.

База закономерностей включает различные сведения, относящиеся к особенностям той среды, в которой действует система.

База метазнаний ( база знаний о себе) содержит описание самой системы и способов ее функционирования: сведения о том, как внутри системы представляются единицы информации различного типа, как взаимодействуют различные компоненты системы, как было получено решение задачи.

База целей содержит целевые структуры, называемые сценариями, позволяющие организовать процессы движения от исходных фактов, правил, процедур к достижению той цели, которая поступила в систему от пользователя либо была сформулирована самой системой в процессе ее деятельности в проблемной среде.

Управление всеми базами, входящими в базу знаний , и организацию их взаимодействия осуществляет система управления базами знаний . С ее же помощью реализуются связи баз знаний с внешней средой. Таким образом, машина базы знаний осуществляет первую функцию интеллектуальной системы.

Выполнение второй функции обеспечивает часть интеллектуальной системы, называемая решателем и состоящая из ряда блоков, которые управляются системой управления решателя . Часть из блоков реализует логический вывод .

Блок дедуктивного вывода осуществляет в решателе дедуктивные рассуждения, с помощью которых из закономерностей из базы знаний , фактов из базы фактов и правил из базы правил выводятся новые факты. Кроме этого, данный блок реализует эвристические процедуры поиска решений задач как поиск путей решения задачи по сценариям при заданной конечной цели.

Для реализации рассуждений, которые не носят дедуктивного характера, т. е. для поиска по аналогии, по прецеденту и т. д., используются блоки индуктивного и правдоподобного выводов.

Блок планирования применяется в задачах планирования решений совместно с блоком дедуктивного вывода.

Назначение блока функциональных преобразований состоит в решении задач расчетно-логического и алгоритмического типов.

Третья функция - функция общения - реализуется как с помощью компоненты естественно-языкового интерфейса, так и с помощью рецепторов и эффекторов, которые осуществляют так называемое невербальное общение и используются в интеллектуальных роботах.

2.2. Разновидности интеллектуальных систем

В зависимости от набора компонентов, реализующих рассмотренные функции, можно выделить следующие основные разновидности интеллектуальных систем:

интеллектуальные информационно-поисковые системы ;
экспертные системы (ЭС);
расчетно-логические системы ;
гибридные экспертные системы.

Интеллектуальные информационно-поисковые системы являются системами взаимодействия с проблемно-ориентированными (фактографическими) базами данных на естественном, точнее, ограниченном как грамматически, так и лексически (профессиональной лексикой) естественном языке (языке деловой прозы). Для них характерно использование (помимо базы знаний , реализующей семантическую модель представления знаний о проблемной области) лингвистического процессора.

Экспертные системы являются одним из бурно развивающихся классов интеллектуальных систем. Данные системы в первую очередь стали создаваться в математически слабоформализованных областях науки и техники, таких как медицина, геология, биология и другие. Для них характерна аккумуляция в системе знаний и правил рассуждений опытных специалистов в данной предметной области , а также наличие специальной системы объяснений.

Расчетно-логические системы позволяют решать управленческие и проектные задачи по их постановкам (описаниям) и исходным данным вне зависимости от сложности математических моделей этих задач. При этом конечному пользователю предоставляется возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. В общем случае по описанию проблемы на языке предметной области обеспечивается автоматическое построение математической модели и автоматический синтез рабочих программ при формулировке функциональных задач из данной предметной области . Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования.

В последнее время в специальный класс выделяются гибридные экспертные системы. Указанные системы должны вобрать в себя лучшие черты как экспертных, так и расчетно-логических и информационно-поисковых систем. Разработки в области гибридных экспертных систем находятся на начальном этапе.

Наиболее значительные успехи в настоящее время достигнуты в таком классе интеллектуальных систем, как экспертные системы.

Важное место в теории искусственного интеллекта (ИИ) занимает проблема представления знаний. В настоящее время выделяют следующие основные типы моделей представления знаний:

семантические сети , в том числе функциональные;
фреймы и сети фреймов ;
продукционные модели .

Семантические сети определяют как граф общего вида, в котором можно выделить множество вершин и ребер. Каждая вершина графа представляет некоторое понятие, а дуга - отношение между парой понятий. Метка и направление дуги конкретизируют семантику. Метки вершин семантической нагрузки не несут, а используются как справочная информация .

Различные разновидности семантических сетей обладают различной семантической мощностью, следовательно, можно описать одну и ту же предметную область более компактно или громоздко.

Фреймом называют структуру данных для представления и описания стереотипных объектов, событий или ситуаций. Фреймовая модель представления знаний состоит из двух частей:

набора фреймов , составляющих библиотеку внутри представляемых знаний;
механизмов их преобразования, связывания и т. д. Существует два типа фреймов :
образец (прототип) - интенсиональное описание некоторого множества экземпляров;
экземпляр (пример) - экстенсиональное представление фрейм -образца.

В общем виде фрейм может быть представлен следующим кортежем:

где ИФ - имя фрейма ; ИС - имя слота ; ЗС - значение слота ; ПП - имя присоединенной процедуры (необязательный параметр ).

Слоты - это некоторые незаполненные подструктуры фрейма , заполнение которых приводит к тому, что данный фрейм ставится в соответствие некоторой ситуации, явлению или объекту.

В качестве данных фрейм может содержать обращения к процедурам (так называемые присоединенные процедуры). Выделяют два вида процедур: процедуры-демоны и процедуры-слуги. Процедуры-демоны активизируются при каждой попытке добавления или удаления данных из слота . Процедуры-слуги активизируются только при выполнении условий, определенных пользователем при создании фрейма .

Продукционные модели - это набор правил вида "условия-действие", где условиями являются утверждения о содержимом базы данных , а действия представляют собой процедуры, которые могут изменять содержимое базы данных .

Формально продукция определяется следующим образом:

где (i) - имя продукции (правила); Q - сфера применения правила; Р - предусловие (например, приоритетность); С - предикат ( отношение ); А - > В - ядро ; N - постусловия (изменения, вносимые в систему правил). Практически продукции строятся по схеме: "ЕСЛИ" (причина или, иначе, посылка), "ТО" (следствие или, иначе, цель правила).

Полученные в результате срабатывания продукций новые знания могут использоваться в следующих целях:

понимание и интерпретация фактов и правил с применением продукций, фреймов , семантических цепей;
решение задач с помощью моделирования;
идентификация источника данных, причин несовпадений новых знаний со старыми, получение метазнаний ;
составление вопросов к системе;
усвоение новых знаний, устранение противоречий, систематизация избыточных данных.

Процесс рассмотрения компьютером набора правил (выполнение программы) называют консультацией.Ее наиболее удобная для пользователя форма - дружественный диалог с компьютером. Интерфейс может быть в форме меню , на языке команд и на естественном языке.

Диалог может быть построен на системе вопросов, задаваемых пользователем, компьютером, или фактов - данных, хранящихся в базе данных. Возможен смешанный вариант, когда в базе данных недостаточно фактов.

При прямом поиске пользователь может задавать две группы вопросов, на которые компьютер дает объяснения:

как получено решение. При этом компьютер должен выдать на экран трассу в виде ссылок на использованные правила;
почему компьютер задал какой-то вопрос. При этом на экран выдается своеобразная трасса, которую компьютер хотел бы использовать для вывода после получения ответа на задаваемый вопрос. Вопрос " почему" может быть задан как в процессе консультации, так и после выполнения программы.

Специфичен алгоритм поиска, реализуемый логическими языками: он является фактически последовательным перебором по дереву сверху вниз - слева направо.

Интеллектуальные информационные технологии (ИИТ) (англ. Intellectual information technology, IIT ) — это информационные технологии, помогающие человеку ускорить анализ политической, экономической, социальной и технической ситуации, а также - синтез управленческих решений. При этом используемые методы не обязательно должны быть логически непротиворечивы или копировать процессы человеческого мышления.

Использование ИИТ в реальной практике подразумевает учет специфики проблемной области, которая может характеризоваться следующим набором признаков:

качество и оперативность принятия решений;
нечеткость целей и институциальных границ;
множественность субъектов, участвующих в решении проблемы;
хаотичность, флюктуируемость и квантованность поведения среды;
множественность взаимовлияющих друг на друга факторов;
слабая формализуемость, уникальность, нестереотипность ситуаций;
латентность, скрытость, неявность информации;
девиантность реализации планов, значимость малых действий;
парадоксальность логики решений и др.

ИИТ формируются при создании информационных систем и информационных технологий для повышения эффективности принятия решений в условиях, связанных с возникновением проблемных ситуаций. В этом случае любая жизненная или деловая ситуация – от выбора партнера по жизни до социального конфликта - описывается в виде некоторой познавательной модели (когнитивной схемы, архетипа, фрейма и пр.), которая впоследствии используется в качестве основания для построения и проведения моделирования, в том числе - компьютерного.

История

Сейчас технологии развиваются с немыслимой скоростью. Ранее те возможности, что, казалось бы, были доступны только профессиональным ученым, в современной жизни доступны каждому. Один из подобных прорывов – искусственный интеллект, прочно обосновавшийся во многих сферах человеческой жизни.

Сегодня поговорим о том, что такое ИИ, как он возник, где применяется, а также чем он отличается от человеческого разума.

Что представляет собой искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее.

Его развитием занимается направление науки, в рамках которого происходит аппаратное или программное моделирование тех задач человеческой деятельности, что считаются интеллектуальными. Еще под ИИ часто подразумевают направление в IT, основной целью которого является воссоздание разумных действий и рассуждений с помощью компьютерных систем.

История возникновения и развития искусственного интеллекта

Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти. Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.

Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.

Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.

Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.

Отличие ИИ от нейросетей и машинного обучения

Нейросети представляют собой математическую модель, компьютерный алгоритм, работа которого основана на множестве искусственных нейронов. Суть этой системы в том, что ее не нужно заранее программировать. Она моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта, но это не соотносимо с ИИ.

Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.

Под машинным обучением понимают использование различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах со множеством параметров и дают точные ответы. Один из наиболее распространенных вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.

Если сравнивать с человеком, то ИИ подобен головному мозгу, машинное обучение – это один из многочисленных способов обработки поступающих данных и решения назревающих задач, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов.

Разница между искусственным и естественным интеллектом

Сравнивать искусственный и естественный интеллект можно лишь по некоторым общим параметрам. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.

Помимо общих умственных способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональную окраску и сильно зависит от влияния социума. Искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального характера и не ориентирован социально.

Применение ИИ в современной жизни

ИИ также внедряют в производственные процессы для фиксации действий работников. Не обошлось и без внедрения новых технологических решений в транспортной сфере. Так, искусственный интеллект мониторит состояние на дорогах, фиксирует пробки, обнаруживает разные объекты в неположенных местах. А про автономное (беспилотное) вождение и так постоянно говорят…

Люксовые бренды внедряют ИИ в свои системы для анализа потребностей клиентов. Стремительно развивается использование подобных систем в системах здравоохранения, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарств, создании медицинских страховок, проведении клинических исследований и так далее.

Перечислить разом все области, в которых задействован искусственный интеллект, практически нереально. На данный момент он затрагивает все больше самых разных сфер. И причин на то немало – та же автоматизация производственных процессов, стремительный рост информационного оборота и инвестиций в эту сферу, даже социальное давление.

Влияние на различные области

ИИ все больше проникает в экономическую сферу, и, по некоторым прогнозам, это позволит увеличить объем глобального рынка на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидирующую позицию в освоении сей технологии занимают США и Китай, однако некоторые развитые страны вроде Канады, Сингапура, Германии и Японии не отстают.

Искусственный интеллект может оказать существенное влияние на рынок труда. Это может привести к массовому увольнению рабочего персонала из-за автоматизации большинства процессов. Ну и росту востребованности разработчиков, конечно.

Перспективы развития искусственного интеллекта

Заключение

Читайте также: