|
Постепенный прогресс ИИ, 1990_е и настоящее время
1990-е гг. стали новой эпохой в развитии приложений слабого ИИ. Было обнаружено, что создание продукта, включающего элементы ИИ, является интерес ной задачей, поскольку позволяет добиться решения многих проблем быстрее и более эффективно, чем при использовании традиционных методов. Поэтому элементы ИИ были интегрированы в ряд приложений:
системы распознавания фальшивых кредитных карт;
системы распознавания лиц;
системы автоматического планирования;
системы предсказания прибыли и потребности в персонале;
конфигурируемые системы «добычи данных» из баз данных;
системы персонализации.
Важным событием в развитии компьютерных игр с использованием ИИ стало создание в 1997 г. суперкомпьютера для игры в шахматы Deep Blue (он был разработан в Карнеги Меллон). Эта машина смогла победить Гарри Каспарова, чемпиона мира по шахматам.
Другое интересное событие для развития ИИ в 1990-е гг. произошло в 60 млн. миль от Земли. Была создана система Deep Space 1 (DS1), которая могла тестировать технологии 12-ой степени риска, включая полет кометы и тестирование для будущих космических полетов. DS1 включала систему искусственного интеллекта под названием Remote Agent, которой на небольшое время предоставлялось управление космическим кораблем. Обычно такая работа исполнялась командой ученых посредством терминалов. Remote Agent продемонстрировала, что искусственная система способна управлять сложным космическим кораблем, позволяя ученым и экипажам кораблей сконцентрироваться на решении других задач.
3 Основные свойства и характеристики систем ИИ (ИИС)
Для решения вышеперечисленных задач ИИС должна обладать определенными свойствами: решать задачи, описанные только в терминах мягких моделей, когда зависимости между основными показателями являются не вполне определенными или даже неизвестными в пределах некоторого класса; способность к работе с неопределенными или динамичными данными, изменяющимися в процессе обработки, позволяет использовать ИИС в условиях, когда методы обработки данных могут изменяться и уточняться по мере поступления новых данных; способность к развитию системы и извлечению знаний из накопленногоопыта конкретных ситуаций, что увеличивает мобильность и гибкость системы, позволяет ей быстро осваивать новые области применения. возможность использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных, позволяет уменьшить объемы хранимой фактуальной информации при сохранении богатства доступной пользователю информации.
Основные свойства искусственного интеллекта:
￮ понимание языка;
￮ обучение;
￮ способность мыслить;
￮ способность действовать.
Искусственный интеллект применим в тех областях, где есть большой объём накопленных данных. Они бывают разных типов. Когда есть несколько типов данных, с ними справиться один аналитик. Искусственный интеллект оказывается эффективным, когда параметров тысячи, причём часть из них неструктурированные.
Для ИИС характерны следующие признаки: развитые коммуникативные способности: возможность обработки произвольных запросов в диалоге на языке максимально приближенном к естественному (система естественно-языкового интерфейса — СЕЯИ);
направленность на решение слабоструктурированных, плохо формализуемых задач (реализация мягких моделей);
способность работать с неопределенными и динамичными данными;
способность к развитию системы и извлечению знаний из накопленного опыта конкретных ситуаций;
возможность получения и использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных;
система имеет не только модель предметной области, но и модель самой себя, что позволяет ей определять границы своей компетентности; способность к аддуктивным выводам, т.е. к выводам по аналогии;
способность объяснять свои действия, неудачи пользователя, предупреждать пользователя о некоторых ситуациях, приводящих к нарушению целостности данных.
Отличительные особенности ИИС по сравнению с обычными ИС состоят в следующем:
интерфейс с пользователем на естественном языке с использованием бизнес-понятий, характерных для предметной области пользователя;
представление модели экономического объекта и его окружения в виде базы знаний и средств дедуктивных и правдоподобных выводов в сочетании с возможностью работы с неполной или неточной информацией;
решения ИИС обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне;
экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом;
способность автоматического обнаружения закономерностей бизнеса в ранее накопленных фактах и включения их в базу знаний (т.н. машинное обучение).
ИИС дает пользователю «готовое» решение, которое по качеству и эффективности не уступает решению эксперта человека; применение специфического компонента – базы знаний.
Do'stlaringiz bilan baham: |
