Системы искусственного интеллекта (ИИ)

Определение ИТ

Информационная технология (ИТ) – совокупность методов, производственных процессов и программно-технических средств, объединенная технологическим процессом и обеспечивающая сбор, хранение, обработку, вывод и распространение информации для снижения трудоемкости процессов использования информационных ресурсов, повышения их надежности и оперативности.

Виды ИТ

В зависимости от степени использования этих средств ИТ условно разделяют на:

• Традиционную ИТ;

• Современную ИТ;

• Новую ИТ;

• Интеллектуальную ИТ и пр.

Основные направления развития информационной технологии

Геоинформационные системы (ГИС)

ГИС – это комплекс программных, информационных и технических средств, ориентированных на поддержку, обработку и выдачу картографических и связанных с ними данных (в текстовой, табличной, иллюстративной и др. формах) для решения разнородных задач (в том числе профессиональных, бытовых и т.д.).

Основные подходы для представления и анализа данных

• Растровый подход применяется для получения спутниковых изображений, в дистанционном зондировании, для составления прогноза погоды.

• Государственные предприятия, коммунальные службы и бизнес используют в основном векторный подход. Векторные системы могут различать остров в озере, пересечение двух дорого и людей на участке определенного радиуса.

Визуализация

Для многих типов пространственных операций конечным результатом является представление данных в виде карты или графика. Карта - эта очень эффективный и информативный способ хранения, представления и передачи географической (имеющей пространственную привязку) информации.

Задачи ГИС

ГИС приложения автоматизировали следующие задачи поддержки принятия решений:

• Обнаружение кратчайшего (длиннейшего) безопасного маршрута от А до Б;

• Определение областей с подобными частями;

• Группировка коммерческих территорий для минимизации проезда, выравнивание потенциала или отсеивание наихудших перспектив.

Новые направления ГИС

• Объемное и динамическое моделирование времени и места;

• Отображение на картах узлов Интернет для определения близлежащих мест к точке наблюдения;

• Беспроволочные технологии для поддержки оперативного ввода движущихся объектов типа грузовиков;

• Специфические географические проблемы на основе электронных таблиц, баз данных и т.д.

Системы искусственного интеллекта (ИИ)

Интеллект – это мыслительные способности человека. Отдельные интеллектуальные способности человека могут быть воспроизведены в технических средствах (в том числе и в автоматах) путем создания систем искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) – это свойство автоматических и автоматизированных систем брать на себя отдельные функции человеческого интеллекта, то есть выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних условий (воздействий).

Характерные особенности систем искусственного интеллекта

• Наличие модели внутреннего мира;

• Пополнение имеющихся знаний;

• Способность к дедуктивному выводу;

• Умение оперировать нечеткими данными (естественная речь и т.д.);

• Возможность диалога с человеком;

• Возможность к адаптации.

Основные направления в области ИИ

• Символьное (семиотическое, нисходящее), основанное на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;

• Нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее), основанное на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).

Следовательно, сверхзадачей ИИ является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализированных задач, сравнимых с человеческим или превосходящим его. В качестве критерия и конструктивного определения интеллектуальности был предложен мысленный эксперимент, известный как тест Тьюринга.

Игра в имитацию - согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека.

Системы искусственного интеллекта

Наибольшее развитие получили системы искусственного интеллекта, построенные на базе средств вычислительной техники и предназначенные для восприятия, обработки и хранения информации, а также формирования решений по целесообразному поведению в различных ситуациях, воспроизводящих (модулирующих) состояние некоторой среды (мира, природы, общества, производства и т.п.).

Основные направления развития систем искусственного интеллекта

Развились 5 взаимосвязанных областей: естественные языки, робототехника, системы ощущений (системы зрения и слуха), экспертные системы и нейронные сети.

1. Для работы с естественными языками необходимо создание систем, которые переводят обычные инструкции, транслируемые человеком, в машинный язык.

2. Робототехника в большой степени относится к промышленности, военному делу, космическим исследованиям. Робот – это автомат, имитирующий своим поведением, выполняемыми функциями, а иногда и внешним видом человека. Различают роботы с жестко заданной программой действия, управляемые человеком-оператором роботы и роботы с искусственным интеллектом.

3. Исследование систем ощущений направлено на создание машин-роботов, которые могут «видеть» и «слышать» и соответственно реагировать:

- компьютерное (машинное) зрение;

- системы речевого ввода и вывода информации (системы распознавания речи, системы синтеза речи и т.д.);

- системы синтеза запахов.

4. Экспертные системы используют логику принятия решений человеком. Функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Они возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ). ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы.

5. Нейронные сети. Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей позволяют с успехом решать проблемы распознавания образов, выполнения прогнозов, оптимизации, ассоциативной памяти и управления. Искусственные нейросети являются электронными моделями нейронной структуры мозга, который, главным образом, учится на опыте. Множество проблем, не поддающиеся решению традиционными компьютерами, могут быть эффективно решены с помощью нейросетей.

Поиск по сайту: