Реферат на тему интеллектуальные системы

Обновлено: 05.07.2024

Интеллект (от лат. intellectus - познание, понимание, рассудок) - способность мышления, рационального познания. Естественным примером интеллектуальной системы является человек. Задачи, которые решает человек в своей практической деятельности на основе мышления, относятся к интеллектуальным. Деятельность человека, особенно интеллектуальная (творческая), еще изучена недостаточно, принципы и методы ее объясняются неоднозначно. Многочисленные попытки понять и использовать феномен интеллекта в практических целях имеют заманчивые перспективы и становятся все более и более реальными.

Назовем систему, способную решать интеллектуальные задачи, интеллектуальной системой (или ИС). К числу основных интеллектуальных задач по аналогии с деятельностью человека можно отнести задачи распознавания (образов, ситуаций, сцен, состояний), обучения и планирования поведения (принятия решений). В этом плане интеллектуальными называют еще системы, обладающие способностью к обучению и изменению своего поведения в результате обучения.

Актуальность этой темы заключена в том, что в настоящее время человека окружает огромное число различных интеллектуальных систем, которые помогают ему в решении различных задач.

НАЗНАЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

В настоящее время развитие науки и техники достигло такого уровня, когда становится уже реальным создание искусственного интеллекта, или вернее, моделирование возможностей и способностей человека, а решение указанных основных задач с помощью программных и аппаратных средств. Системы Искусственного интеллекта (ИИ) должны воспроизводить функции естественного интеллекта. Поэтому изучению систем ИИ должно предшествовать рассмотрение основных свойств и особенностей естественного интеллекта для того, чтобы понять и использовать свойства биологических систем для решения технических проблем. Кибернетическое изучение живого помогает раскрыть как общие законы функционирования сложных систем, так и частные свойства отдельных органов и организма в целом с точки зрения происходящих в живых, существах информационных процессов и процессов управления.

Новое поколение систем - интеллектуальные системы (ИС) - вызвало к жизни другие принципы организации компонентов систем, появились иные понятия, термины, блоки, не встречавшиеся ранее в разработках и, следовательно, в научной литературе. Интеллектуальные системы способны синтезировать цель, принимать решение к действию, обеспечивать действие для достижения цели, прогнозировать значения параметров результата действия и сопоставлять их с реальными, образуя обратную связь, корректировать цель или управление.

ИС могут решать интеллектуальные задачи, распознавать ситуации (образы), обучаться понятиям и навыкам, формировать модель обстановки (решаемой задачи), планировать поведение (принимать решение), определять управляющие воздействия и осуществлять их обработку. Возможности практической реализации ИС для решения различных задач зависят, прежде всего от производительности современных ЭВМ.

Характерной чертой уже действующих систем, ориентированных в основном на обработку знаний, является высокий уровень развития их программного обеспечения. С его помощью решаются задачи обработки символьной информации, перебора решений вычислительных и логических задач и построения логического вывода решения с использованием заданных систем правил, работы с БД, высокоскоростной обработки изображений, речи и другие. В настоящее время при разработке ИС все чаще используются специализированные аппаратные средства. реализующие в той или иной степени их основные функции.

* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.

Компьютерные системы окружают нас повсюду и являются важнейшим компонентом в функционировании бизнеса, правительственных и военных организаций, учреждений здравоохранения, программ обучения и т.д. Эффективность компьютерных систем зависит от возможностей доступа, обработки и анализа информации. Для полного сотрудничества с пользователем компьютерные системы должны иметь зачатки интеллекта, чтобы квалифицированно сохранять и обрабатывать большие объемы информации, используя аналоги естественных средств коммуникации.

Искусственный интеллект (интеллектуальная система) - это концепция, позволяющая компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумно. Область применения: доказательства теорем, игры, распознавание образов, принятие решений, адаптивное программирование, сочинение машинной музыки, обработка данных на естественном языке, обучающиеся сети (нейросети), вербальные концептуальные системы обучения и т.д.

Аналитические технологии - это методики, которые на основе определенных моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров. Другим примером аналитической технологии можно назвать алгоритм обработки информации человеческим мозгом. Для применения алгоритма необходимо, чтобы данная задача целиком описывалась определенной детерминированной моделью. В таком случае алгоритм дает точный ответ. Но на практике часто встречаются задачи, связанные с наблюдением случайных величин - например, задача прогнозирования курса акций. Для подобных задач применяется принципиально другой, вероятностный подход. Параметры вероятностных моделей - это распределения случайных величин, их средние значения, дисперсии и т.д. Как правило, эти параметры заранее неизвестны, а для их оценки используются статистические методы, применяемые к выборкам зафиксированных значений.

В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических систем нового типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта, имитирующие естественные процессы, например, деятельность нейронов мозга или процесс естественного отбора.

При разработке аналитических технологий учитывается их способность:

понимания задачи, общего процесса и знания возможностей других систем и людей, принимающих участие во взаимодействии;

связь с пользователями с помощью понимания естественного языка, рисунков, изображений и знаков;

знания, основанные на здравом смысле;

координирование принятия решений, планирования и действия;

обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.

Компьютерные технологии для интеллектуальных вычислений переживают свой расцвет. Сейчас происходит стремительный рост числа программных продуктов, использующих новые технологии, а также типов задач, где их применение дает значительный экономический эффект.

Элементы автоматической обработки и анализа данных, которые называют Data Mining (добыча знаний) становятся неотъемлемой частью концепции электронных хранилищ данных и организации интеллектуальных вычислений.

Хотя инструментарий интеллектуального анализа и освобождает пользователя от возможных сложностей в применении статистических методов, он все-таки требует от него понимания работы и алгоритмов, на которых он базируется. Кроме этого, технология нахождения нового знания в базы данных не может дать ответа на не заданные вопросы. Она не заменяет аналитиков или менеджеров, а дает им современный, мощный инструмент для улучшения выполняемой работы.

Современные технологии интеллектуального анализа перерабатывают информацию с целью автоматического поиска шаблонов, характерных для каких-нибудь фрагментов неоднородных многомерных данных. Тяжесть формулирования гипотез и выявления необычных шаблонов переведена с человека на компьютер.

Интеллектуальные системы: назначение, принципы построения, функциональные возможности, методы приобретения знаний.

ВЫПОЛНИЛ: студентка 393 группы

ПРОВЕРИЛА: ст. преподаватель

Интеллект (от латинского intellectus - познание, понимание, рассудок) - способность мышления, рационального познания. Естественным примером интеллектуальной системы является человек. Задачи, которые решает человек в своей практической деятельности на основе мышления, относятся к интеллектуальным. Деятельность человека, особенно интеллектуальная (творческая), еще изучена недостаточно, принципы и методы ее объясняются неоднозначно. Многочисленные попытки понять и использовать феномен интеллекта в практических целях имеют заманчивые перспективы и становятся все более и более реальными.

Будем называть систему, способную решать интеллектуальные задачи, интеллектуальной системой (ИС). К числу основных интеллектуальных задач по аналогии с деятельностью человека можно отнести задачи распознавания (образов, ситуаций, сцен, состояний), обучения и планирования поведения (принятия решений). В этом плане интеллектуальными называют еще системы, обладающие способностью к обучению и изменению своего поведения в результате обучения.

Целью данной курсовой работы является изучение интеллектуальных систем, их назначение. Принципы построения интеллектуальных систем, их функциональные возможности и методы приобретения знаний в интеллектуальных системах.

§ 1. 1. Назначение интеллектуальных систем

В настоящее время развитие науки и техники достигло такого уровня, когда становится уже реальным создание искусственного интеллекта, или точнее, моделирование (имитация) возможностей и способностей человека, а решение указанных основных задач с помощью программных и аппаратных средств. Системы Искусственного интеллекта(ИИ) должны воспроизводить функции естественного интеллекта. Поэтому изучению систем ИИ должно предшествовать рассмотрение основных свойств и особенностей естественного интеллекта для того, чтобы понять и использовать свойства биологических систем для решения технических проблем. Кибернетическое изучение живого помогает раскрыть как общие законы функционирования сложных систем, так и частные свойства отдельных органов и организма в целом с точки зрения происходящих в живых, существах информационных процессов и процессов управления.

ИС могут решать интеллектуальные задачи, распознавать ситуации (образы), обучаться понятиям и навыкам, формировать модель обстановки (решаемой задачи), планировать поведение (принимать решение), определять управляющие воздействия и осуществлять их обработку. Возможности практической реализации. ИС для решения различных задач зависят, прежде всего от производительности современных ЭВМ.

§ 1. 2. Принципы построения и организации интеллектуальных систем

Изучение ИС позволяет сделать попытку сформулировать общие принципы, которые, не являясь достаточными, отражают необходимые моменты в их организации и функционировании.

п. 1. 2. 1. Принцип системности.

ИС могут быть только сложными системами, функции всех их элементов должны быть согласованы с назначением системы и их местом в них, а также между собой. Именно взаимная согласованность и взаимозависимость элементов системы обеспечивает целостность и функциональную полноту наиболее совершенных ИС. Это может также приводить к структурной или функциональной избыточности.

п. 1. 2. 2. Принцип иерархичности.

Сложная иерархическая многоуровневая структура является основой для одновременного протекания множества процессов. Уровень неординарности итогового процесса зависит от характера совокупности составляющих процессов. Сложная совокупность процессов принципиально характеризуется и сложной структурой. Таким образом, в некотором роде уровень сложности системы и ее структуры определяет и потенциальный уровень ее интеллекта.

п. 1. 2. 3. Принцип многоканальности.

Получение согласованных с обстоятельствами и средой решений различных задач основывается на информации, получаемой извне по многим каналам и работающим на различных физических принципах, что позволяет иметь разнородную характеристику специальных свойств объектов среды. Комплексирование информационных данных позволяет иметь более объективную и более полную картину о происходящих процессах. Разнородная информация, получаемая по разным каналам, обрабатывается примерно за одинаковое минимально возможное время.

Наглядность этого принципа характеризует следующий факт. Человек способен решать различного рода опознавательные задачи за доли секунды, а зрительная система человека несомненно работает как параллельное устройство, Параллельная обработка как зрительной информации, так и поступающей в мозг человека от других органов чувств, дозволяет реализовать инвариантное опознавание объектов.

п. 1. 2. 4. Принцип адаптивности.

Принцип адаптивности предполагает наличие у ИС потенциальных возможностей улучшения работы: в условиях априорной и текущей неопределенности на основе обучения на опыте.

Особая роль при этом принадлежит элементам системы - реализующим память.

Адаптация может происходить путем самонастройки, самообучения или самоорганизации. Адаптивные способности могут определяться объемом информации (памятью) системы и потребными затратами времени на ее обработку.

п. 1. 2. 5. Принцип взаимности функциональных и структурных свойств.

Естественно, что назначение системы, ее функции непосредственно влияют на структуру системы. Однако и структура системы должна способствовать наиболее полной

п. 1. 2. 6. Принцип эквифивальности.

Этот принцип предполагает наличие у системы множества взаимосогласованных последовательностей реакций на определенные внешние воздействия, приводящих к одному и тому же практически полезному результату.

п. 1. 2. 7. Принцип динамического самопрограммирования.

Самая замечательная особенность нервного управления, наиболее ярко выраженная в целеустремленном творческом разуме человека, заключается в способности на основании разнообразного анализа ситуаций мгновенно создавать сложнейшие и вместе с тем оптимальные программы деятельности, которые непрерывно перестраиваются и корректируются с учетом прошлых событий, текущей действительности и прогнозирования будущего. Уже образование элементарного условного рефлекса представляет собой выработку новой программы поведения. Усложнение условных рефлексов означает все более высокую самоорганизацию поведенческих программ. В кибернетическом смысле основная функция высшей нервной деятельности состоит в динамическом поведении самопрограммирования.

§1. 3. Функциональные возможности интеллектуальных систем

Основным свойством естественных ИС является их способность к адаптации при изменении условий функционирования. Способность к адаптации путем самоорганизации основывается как на множественности элементов системы и разветвленности связей между ними, способствующих возникновению целостности, так и на наличии гибкого взаимодействия между элементами по типу обратных связей. Существенным признаком самоорганизации является обособление интеллектуальных систем от окружающей среды.

Функциональной особенностью обособленной ИС является активное взаимодействие ее со средой. Особенности ее структурной организации определяют направление и объем процессов взаимодействия системы со средой. Наличие чрезвычайно разнообразных обратных связей на всех уровнях влияет на интенсивность процессов взаимодействия. Отрицательные обратные связи обеспечивают стабильность функций системы, постоянство ее параметров, устойчивость к внешним воздействиям, Положительные обратные связи играют роль усилителей процессов и имеют особое значение для развития, накопления изменений. Наличие отрицательных и положительных обратных связей приводит к возможности развития по некоторому закону (программе) с использованием внешних ресурсов.

Сложная динамическая (устойчиво неравновесная) организация целенаправленной функционирующей системы требует непрерывного управления, без которого система не может существовать. Особенность этого управления состоит в том, что оно служит причиной ряда процессов в самой системе и прежде всего процессов внутреннего саморегулирования по законам организации системы.

Основными функциями самоорганизующейся системы являются функции информационного обеспечения (ФИО), материального и энергетического обеспечения (ФМЭО), перемещения (ФП) и адаптации (ФА). С точки зрения реализации НИ наибольший интерес представляет ФИО, которая является всеобъемлющей. Информация необходима для контроля внутреннего состояния системы, распознавания ситуаций, решения задачи обеспечения функционирования, выявления закономерностей и обучения. Для последующего использования получаемая информация должна разделяться и откладываться в соответствующие системы памяти (оперативные и долговременные).

Функцию информационного обеспечения реализуют органы контроля окружающей среды, навигации и анализа объектов. Обработка сигналов этих органов информации осуществляется особым управляющим узлом (УУ) (устройством), в котором производится анализ полученных данных, их обработка и обобщение, оценка ситуации и принятие решения. Одновременно ведется обогащение памяти, накопление опыта, обучение и отработка логических методов обработки информации.

§1. 4. Методы приобретения знаний.

Динамические свойства ИС могут быть описаны в пространстве состояний. Интеллектуальные операторы, реализующие восприятие, представление, формирование понятия, суждения и умозаключения в процессе познания, являются формальным средством обработки сведений и знаний, а также принятия решения. Все эти аспекты должны быть положены в основу построения ДЭС, функционирующих в реальном времени и реальном мире.

Динамическая экспертная система есть некоторое комплексное образование, способное оценивать состояние системы и среды, сопоставлять параметры желаемого и реального результатов действия, принимать решение и вырабатывать управление, способствующее достижению цели. Для этого ДЭС должна обладать запасом знаний и располагать методами решения задач.

п. 1. 4. 1. Категории знаний.

1) концептуальное (на уровне понятий) знание - это знание, воплощенное в словах человеческой речи или, конкретнее, - в научно-технических терминах и, естественно, в стоящих за этими терминами классах и свойствах объектов окружающей среды. Сюда же входят связи, отношения и зависимости между понятиями и их свойствами, причем связи абстрактные, также выраженные словами и терминами. Концептуальное знание - это сфера, главным образом, фундаментальных наук, если учитывать, что понятие есть высший продукт высшего продукта материи - мозга;

Организация и использование пакетов прикладных программ базируется на концептуальном знании. Ясно, что концептуальное знание является более высокой, определяющей категорией знания, хотя, с точки зрения практики, другие категории могут казаться более важными. Именно поэтому, вероятно, концептуальное знание редко воплощается в форме, доступной для обработки на вычислительных машинах. А если воплощается, то чаще всего неполно и односторонне. Носителем концептуального знания остается в большинстве случаев человек. Это тормозит автоматизацию многих процессов. Представления концептуального знания, а точнее, системы, реализующие все три категории знания, но выделяющие концептуальное знание на первый план и работающие на основе его интенсивного использования, называются базами знаний.

§ 1. 5. Виды интеллектуальных систем.

п. 1. 5. 1 Экспертные системы

Экспертная система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет программа-мастер (wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний; все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

п. 1. 5. 2 Гибридные интеллектуальные системы

Под гибридной интеллектуальной системой принято понимать систему, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. Таким образом ГИС — это совокупность: аналитических моделей,

экспертных систем, искусственных нейронных сетей, нечетких систем генетических алгоритмов, имитационных статистических моделей.

п. 1. 5. 3 Интеллектуально - информационные системы.

Интеллектуальная информационная система (ИИС, англ. intelligent system) — разновидность интеллектуальной системы один из видов информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке

§ 2. 1. Постановка задачи.

§ 2. 2. Техническое описание программы.

Язык программирования: Delphi7, требуемая ОС: Windows 95 и выше.

§ 2. 3. Инструкция пользователя.

Для правильного отображения кириллицы может потребоваться произвести настройку шрифта следующим образом: нажать Правую Кнопку Мыши на адресной строке, во вкладке “Шрифт” изменить шрифт на Lucida Console и сохранить изменения для всех последующих запусков. Данная программа представляет собой алгоритм, который можно разделить на две составляющих: часть, где описан алгоритм, для игры пользователя и компьютера и часть где описан алгоритм для игры пользователя с другим пользователем.

При запуске файла progacurs_ov.exe пользователь увидит меню:

Рисунок 1 меню программы

После того как он выполнит предложенные действия откроется меню:

После чего начнется сама игра. Если пользователь нажал (1), тогда он будет играть с компьютером. Сначала право хода будет предоставлено самому игроку.

Рисунок 3 ход пользователя

Затем право хода предоставляется компьютеру.

Рисунок 5 ход копьютера

Рисунок 6 вывод результата

Если пользователь выбрал (2), тогда он будет играть с другим пользователем.

Сначала ход предоставляется игроку №1.

Затем ходит игрок №2. Если один из игроков ввел число, не удовлетворяющее условиям игры, тогда выводится

§ 2. 4. Структура программы.

ГОСТ

Интеллектуальная информационная система — это комплекс программных, логико-математических и лингвистических средств, предназначенных для поддержки деятельности человека по поиску какой-либо информации.

Назначение интеллектуальных информационных систем

Главной обязанностью информационных систем в сфере экономики является быстрое обеспечение требуемой информацией лиц, принимающих решения, что позволяет выработать правильные и обоснованные решения по управлению процессами осуществления финансовых операций, ресурсными мощностями, служащими или деятельностью фирмы в общем. Но стремительный прогресс информационных технологий, исследования операций и технологических моделей, и, кроме того, растущее количество потребителей информационной и аналитической информации, вызвали рост необходимости в системах, которые могут не только выдавать информацию, но и предварительно её анализировать и выдавать определённые рекомендации, делать прогноз развития событий. При этом система должна выбрать самые предпочтительные версии решений, то есть помочь в их выборе лицу, принимающему решение, возложив на себя подавляющее число рутинных процедур и операции начального просмотра и оценки ситуации. Информационные системы помощи в принятии решений помогают связать интеллектуальные возможности менеджера с потенциалом и достоинствами компьютера, что повышает качество вырабатываемых решений. Такие системы нужны менеджерам, которые принимают решения по управлению, когда задачи плохо сформулированы и имеют половинчатую структуру. То есть технический прогресс привёл к появлению интеллектуальных информационных систем помощи в выработке решений.

Интеллектуальные информационные технологии (ИИТ) помогают людям быстрее выполнить анализ ситуаций в различных сферах их деятельности, а также синтезировать варианты решений по управлению. Применение ИИТ в практической деятельности предполагает учитывать специфику конкретной сферы, которая характеризуется такими признаками:

Уровень качества и оперативности выработки решений.
Не ясно обозначенные цели и допустимые границы.
Повышенное количество субъектов, которые принимают участие в разрешении задачи.
Случайность, флюктуации и квантовость поведенческого характера среды.
Большое количество обладающих взаимным влиянием параметров.
Ситуация плохо поддаётся формализации, является уникальной и располагается вне всяких стереотипов.
Информация выражена не явно.

ИИТ конструируются при формировании информационных систем и информационных технологий, чтобы повысить уровень эффективности применения накопленных знаний, выработки решений в условиях, связанных с вероятными сложными ситуациями. При этом все жизненные или финансовые ситуации представляются в форме некой модели познания, которая далее применяется как базовая для формирования и выполнения моделей, включая компьютерные.

Готовые работы на аналогичную тему

Развитие интеллектуальных информационных систем

История возникновения интеллектуальных информационных систем (ИИС) берёт своё начало со второй половины двадцатого века, что обусловлено появлением искусственного интеллекта в качестве новейшего научного направления. Первые предпосылки возникновения и совершенствования искусственного интеллекта в нашей стране появились ещё в девятнадцатом веке. Тогда коллежский советник Корсаков С.Н. озвучил проблему повышения способностей разума путём выработки научных методик и оборудования, которая созвучна с нынешней формулировкой искусственного интеллекта как способа усиления естественного интеллекта.

Ещё в 1832-ом году Корсаков С.Н. представил пять своих изобретений в форме механических устройств, которые назвал интеллектуальными машинами. Они предназначались для некоторой механизации умственных операций при решении задач поиска, классифицирования и выполнении сравнительного анализа. В работе своих устройств учёный первым в истории информатики использовал перфокарты, которые в его машинах служили своеобразной информационной базой, а сами устройства фактически были прообразами современных экспертных систем. Интеллектуальные устройства давали возможность нахождения решений согласно задаваемым начальным условиям. К примеру, они могли подобрать самые лучшие, из известных, лекарства по выявленной у больного симптоматике болезни.

Читайте также: