Лекция №1 Введение в искусственный интеллект План

Подъем и спад ИИ, 1980-е

1980-е гг. казались многообещающими для ИИ после того, как продажи аппаратных средств и программного обеспечения, связанного с ИИ, превысили 400 млн. долларов в 1986 г. Большую часть этого дохода принесли продажи экспертных систем на LISP и, соответственно, LISP_машин, которые развивались, становясь лучше и дешевле. Экспертные системы использовались многими компаниями для разработки ископаемых, прогнозирования инвестиций, а также весьма специфических задач, например, диагностики электровоза. Также были идентифицированы ограничения в работе экспертных систем, поскольку их знания становились все больше и сложнее. Например, системный конфигуратор XCON компании Digital Equipment Corporation достиг предела в 10000 правил, и поддерживать его работу стало очень сложно.

Работы по созданию Экспертных систем (ЭС) - первая попытка практического применения результатов в области Искусственного интеллекта (ИИ).
Экспертная система (ЭС) – вычислительная система, в которой представлены знания специалистов в некоторой конкретной узко-специализированной предметной области и которая в рамках этой области способна принимать решения (решать задачи) на уровне эксперта-профессионала.


Основные особенности ЭС:

• 
  ориентированы на решение практических задач в трудноформализуемых узких предметных областях,
  
• 
  результаты работы сравнимы с результатами человека-эксперта,
  
• 
  «прозрачность» решения,
  
• 
  открытая совокупность знаний.
  

Основные компоненты ЭС (архитектура ЭС):

• 
  решатель / машина вывода (решение задач пользователя),
  
• 
  база знаний (хранение знаний, необходимых для решения задач),
  
• 
  подсистема объяснений (объяснение того, как получено решение),
  
• 
  пользовательский интерфейс,
  
• 
  подсистема приобретения знаний,
  

интерфейс администратора / инженера знаний
Нейронные сети в 1980-е гг. также переживали возрождение. Они нашли применение при решении ряда различных задач, таких как распознавание речи и возможность самообучения машин.
К сожалению, 1980-е продемонстрировали как рост, так и спад интереса к ИИ. Основной причиной этого были сбои экспертных систем. Однако многие другие приложения ИИ были серьезно улучшены именно в 1980-е гг. Например, системы распознавания речи смогли наконец работать независимо от говорящего (то есть распознавать речь любого человека, а не только специально обученного диктора), а также выполнять распознавание в режиме реального времени (позволяя человеку говорить обычно, а не делать остановки и паузы). Кроме того, значительно увеличился их словарный запас.