АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Программы решения интеллектуальных задач

Читайте также:
  1. I. Основы применения программы Excel
  2. II съезд РСДРП. Принятие программы и устава. Возникновение большевизма.
  3. II Съезд Советов, его основные решения. Первые шаги новой государственной власти в России (октябрь 1917 - первая половина 1918 гг.)
  4. MathCad: способы решения системы уравнений.
  5. V2: ДЕ 53 - Способы решения обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка
  6. Адаптивные программы вычисления определенных интегралов
  7. Алгоритм проектирования индивидуальной образовательной программы
  8. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА ЗАКОН СОХРАНЕНИЯ ИМПУЛЬСА
  9. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА ЗАКОН СОХРАНЕНИЯ ЭНЕРГИИ
  10. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА УРАВНЕНИЕ ТЕПЛОВОГО БАЛАНСА
  11. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПО ДИНАМИКЕ
  12. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПО КИНЕМАТИКЕ

Программы для решения интеллектуальных задач могут быть разделены на несколько групп, определяемых типом задач, решаемых этими программами. Первую группу составляют игровые программы, они в свою очередь делятся на две подгруппы: человеческие игры и компьютерные игры. Дальнейшее деление этой группы программ показано на Рис. 4. Особенностью всех программ для имитации человеческих игр является большая роль поисковых процедур, поиск лучшего или локально лучшего хода требует в сложных играх типа шахмат просмотра большого числа вариантов. Недаром шахматные программы являются специальным тестом для проверки эффективности поисковых процедур.

Рис. 4

Интересно отметить, что именно поисковые процедуры казались на первом этапе развития работ по интеллектуальным программам той метапроцедурой, с помощью которой можно будет решать все интеллектуальные задачи. Первая программа, которая обобщила эту идею, называлась " Общий решатель задач ". В этой программе, созданной А. Ньюэллом, Дж. Шоу и Г. Саймоном, поиск с локальными критериями успеха был основной процедурой. Решение всех задач, по мысли авторов программы, могло быть сведено к поиску пути в лабиринте альтернативных возможностей. И хотя эти надежды не оправдались, цикл подобных исследований оказались весьма полезными. Были созданы достаточно эффективные процедуры поиска, используемые специалистами по искусственными интеллекту не только при решении игровых задач, но и во многих других областях (например, при планировании целесообразной деятельности в интеллектуальных системах).

Переборные игры составляют, по-видимому, большинство во множестве распространенных среди людей игр. Существенно меньшую часть составляют топологические игры, в которых необходимо учитывать не только дерево игры, задаваемое возможными последовательностями кодов противников, но и структурой самой позиции, как целого. Примером такой игры может служить го. В этой игре оценка позиции не может быть сведена, как, например, в шахматах, к описанию множества фигур и их расположения на игровом поле. Для го важно не конкретное расположение камней по тем или иным полям, а те конфигурации, которые не образуют на плоскости игрового поля. Программирование таких игр требует создания в памяти ЭВМ эталонных образов тех или иных областей, занятых камнями противников. А это куда более сложная и до конца пока не решенная задача, нежели организация поиска по дереву альтернативных возможностей.

Стохастические игры возникают тогда, когда в процессе игры возникают вероятностные шаги или очередная ситуация формируется при участии некоторого вероятностного механизма. С программированием таких игр (например, карточной игры в очко) связано развитие методов правдоподобного оценивания вариантов, получившего в искусственном интеллекте заметное использование. Во всех таких ситуациях важно уметь пересчитать оценку правдоподобия результирующей ситуации после выбора определенного хода с учетом оценок правдоподобия текущей ситуации и выбора противника.

К стохастическим играм примыкают и игры с неполной информацией, когда при принятии решения необходимо как-то оценивать недостающую информацию. Эти приемы постоянно используются при обращении к содержимому памяти в интеллектуальных системах, когда в ней отсутствует нужная информация, что является почти стандартной ситуацией при функционировании таких систем в сложных предметных областях.

Компьютерные игры, получившие в последнее время столь широкое распространение, вообще говоря, не относятся традиционно к работам по искусственному интеллекту. Хотя эта ситуация столь же случайна, как и ситуация с распознаванием образов. Конечно, игры с жесткой схемой, в которых "интеллекта" практически нет, не представляют для работ по искусственному интеллекту интереса, но сценарные игры представляют для рассматриваемой области науки прямой интерес. В них используются сценарии развития игры, движение по которым определяется обоими партнерами. Эти же принципы используются и в таких типичных для искусственного интеллекта задачах, как организация диалога интеллектуальной системы с пользователем на ограниченном естественном языке, интересны сценарии и для планирования целесообразной деятельности в интеллектуальных работах и других системах искусственного интеллекта.

С самого начала появления ЭВМ стали создаваться программы для машинного перевода и автоматического реферирования текстов. Создание этих программ оказало значительное влияние на развитие искусственного интеллекта, заложило основы тех работ, которые были непосредственно связаны с естественно-языковым общением пользователей с интеллектуальными системами.

В системах машинного перевода были разработаны модели и методы, позволяющие автоматически проводить морфологический, синтаксический и во многом семантический анализ фраз естественного языка, нащупаны приемы анализа связного текста. Все эти результаты активно используются при обработке естественно-языковых текстов в интеллектуальных системах.

В работах по автоматическому реферированию были заложены основы понимания общей структуры текста, как целого, от идеи "что говорится" был сделан переход к идее "о чем говорится". Это позволило на более высоком уровне создавать программы генерации текстов.

Если первые программы такого вида основывались на жестких моделях порождения или вероятностных механизмах, то более поздние программы генерации текстов стали опираться на идеи сценариев, а также на приемы, наработанные в программах по автоматическому реферированию. Сейчас качество прозаических текстов, создаваемых с помощью ЭВМ, достаточно интересно, если тексты имеют жесткую внутреннюю структуру, определяемую их назначением. Таковы, например, волшебные сказки, в основе которых лежит жесткий сценарий поведения действующих лиц, таковы хроникальные заметки или документы, но созданы и достаточно любопытные программы, порождающие поэтические тексты, в которых наблюдается иная крайность - почти полное отсутствие смысловой структуры при достаточно жесткой структуре для формы.

Музыкальные программы, пожалуй, наиболее известны широкой публике, так как первые опыты по созданию таких программ сразу дали весьма обнадеживающие результаты. Этот успех связан опять-таки с наличием, с одной стороны, жестких правил при построении мелодии, а с другой стороны, во многом вероятностными моделями, порождающими остальные элементы музыкального произведения. Менее известны широкой публике программы, ориентированные на музыковедов, в которых имитируются стили исполнения или исследуется "анатомия" музыкальных произведений и процесса их сочинения. Однако, весь комплекс музыкальных программ, хотя и не оказал прямого влияния на работы по искусственному интеллекту, оказался полезным для формирования общего взгляда на природу творческих процессов и их моделирования.

Узнающие программы зародились в недрах исследований по распознаванию образов. Но как уже говорилось, многие из них оказали значительное влияние на идеи, характерные для работ по созданию интеллектуальных систем, особенно при создании обучающих систем. При их создании были найдены методы оценивания похожести одних объектов на другие, заложены основы рассуждений по аналогии и ассоциации, использования обучающих последовательностей примеров и контрпримеров, все это вошло в фонд методов, которыми пользуется специалист по искусственному интеллекту.

Несколько особняком стоят программы, с помощью которых создаются машинные произведения в области графики и живописи. Эти исследования связаны, в основном, с созданием специальных программных и в меньшей мере аппаратных средств для устройств графического вывода. Но косвенно эти программы оказывают влияние на те разделы искусственного интеллекта, которые связаны с использованием зрительных образов при решении задач.

Контрольные вопросы.

1. С именем кого, связана идея архитектуры классической ЭВМ?

2. Кем были предложены первые модели Формальных нейронов?

3. Что представляет собой пороговая функция?

4. Что является одним из наиболее известных нейробионических устройств? Кем он был предложен?

5. Что доказали Минский Н. и Пейперт С.?

6. Нарисовать дерево, характеризующее структуру нейробионического направления в искусственном интеллекте? (пояснить его).

7. Программы для решения интеллектуальных задач могут быть разделены на несколько групп. Какие это группы? (пояснить схемой).

8. Какие игры относятся к игровым программам? (пояснить каждую из игр).

9. Чем отличаются машинный перевод от автоматического реферирования?

10. Что представляют собой узнающие программы?

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)