Antoshka

Путь к Файлу: /нгту / Введение в спец / AVDEENKO / ЛЕКЦИИ ИИС / Лекция 1-введение.ppt

Ознакомиться или скачать весь учебный материал данного пользователя
Скачиваний:   246
Пользователь:   Antoshka
Добавлен:   29.10.2014
Размер:   111.0 КБ
СКАЧАТЬ

Наверх страницы

Содержимое презентации:

Слайд 1

Интеллектуальные информационные системы Целевая аудитория: ФБИ 4 курс 1 семестр Лектор: проф. Авдеенко Татьяна Владимировна, Ассистент: аспирант Васильев Михаил Андреевич;

Слайд 2

Литература Теоретический курс: • Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем – СПб.: Питер, 2001. – 384 с. • Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник. – М.: Издательство «Экзамен», 2004, 528 с. • Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424 с. • Матвеев М.Г., Свиридов А.С., Алейникова Н.А. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика: ИНФРА-М, 2008. 448 с. Подготовка к лабораторным работам: • Visual Prolog. - Prolog Development Centre, www.visual-prolog.com • Шрайнер П. А. Основы программирования на языке Пролог / Интернет-Университет Информационных Технологий – ИНТУИТ. РУ, Серия: Основы информационных технологий, 2005, 176 с.

Слайд 3

Состав курса • Лекции • Лабораторные работы • РГР Итоговая отчетность-зачет Зачет ставится при условии выполнения и защиты всех лабораторных работ, РГР и успешно выполненной зачетной работы

Слайд 4

Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» - направлена на изучение вопросов организации, проектирования, разработки и применения систем, предназначенных для обработки информации и базирующихся на использовании методов искусственного интеллекта (ИИ)

Слайд 5

Что такое Искусственный интеллект? • Artificial Intelligence (AI) • Конструктивное расширение философии : – Понять и СОЗДАТЬ интеллектуальные (разумные) сущности • Начало развития – сразу после WWII • Высоко междисциплинарная научная область • В настоящее время состоит из громадного разнообразия подобластей

Слайд 6

Что такое Искусственный интеллект? Все разнообразие взглядов на ИИ можно разделить на 4 категории : Системы, которые Системы, которые думают подобно людям думают рационально Системы, которые Системы, которые действуют подобно людям действуют рационально

Слайд 7

Действовать подобно человеку: Тест Тьюринга • А. Тьюринг (1950) "Computing machinery and intelligence": • «Может ли машина мыслить?"  «Может ли машина вести себя интеллектуально?" • Оперативный тест для проверки интеллектуального поведения: Возможности компьютера для прохождения теста Тъюринга: • средства обработки текстов на естественных языках; • средства представления знаний; • средства автоматического формирования логических выводов; • средства машинного обучения; • машинное зрение; • средства робототехники.

Слайд 8

Мыслить по-человечески: когнитивное моделирование • 1960 гг. «когнитивная революция» • Разрабатываются научные теории внутренней деятельности мозга: интроспекция (попытка проследить за ходом собственных мыслей) и психологические эксперименты • Способы оценки построенных теорий (моделей) 1) Предсказание поведения людей в различных ситуациях 2) Прямая идентификация из нейрологических данных • Когнитология и Когнитивная Неврология в настоящее время отделены от ИИ

Слайд 9

Мыслить рационально: «законы мышления" • Акцент сделан на формировании правильных логических выводов • Древнегреческий философ Аристотель одним из первых попытался определить законы «правильного мышления» (силлогизмы) • К 1965 г. созданы программы, которые в принципе могли решить любую разрешимую проблему описанную в системе логических обозначений • Прямой путь от математики и философии к современному ИИ • Проблемы: 1. Не всякие неформальные знания легко выразить в формальных терминах, требуемых для системы логических обозначений (неточность, недостоверность) 2. Возможность сравнительно легко решить задачу «в принципе» не означает, что это легко удастся сделать на практике.

Слайд 10

Действовать рационально: • Рациональное поведение : выполнять рациональные действия • Рациональное действие предполагает принятие решения в соответствии с максимизацией некоторой заданной априорно целевой функции • Рациональное действие не обязательно предполагает предварительное рациональное мышление (пример – рефлексное поведение)– но рациональное мышление может быть частью рационального поведения • рациональные агенты – агентный (мультиагентный) подход к проектированию систем

Слайд 11

Предпосылки развития ИИ • Философия Логика, методы рассуждений, дуализм, материализм (разум рассматривается как физическая система) • Математика Математическая логика, алгоритм, проблема неразрешимости (NP-полноты), теория вероятности • Экономика Полезность, теория принятия решений, теория игр • Неврология Как мозг обеспечивает мышление • Психология Когнитивная психология • Вычислительная Создание быстрых компьютеров техника • Теория управления Проектирование систем, максимизирующих целевую функцию во времени • Лингвистика Представление знаний, грамматика

Слайд 12

Краткая история ИИ • 1943 Первая работа по ИИ Мак-Каллока и Питтса: модель, состоящая из искусственных нейронов • 1950 «Computing Machinery and Intelligence» А.Тьюринга • 1956 Дартмутский семинар Маккарти: придумано название "Artificial Intelligence" для новой научной области • 1952- 69 Look, Ma, no hands! Ранний энтузиазм, большие ожидания • 1950е Ранние программы ИИ: Шахматная программа Самюэла; Logic Theorist Ньюэлла и Саймона, Geometry Engine Гелентера доказательства теорем • 1965 Алгоритм Робинсона для логического рассуждения, обладающий свойством полноты • 1966-73 Столкновение ИИ с реальностью: вычислительная сложность. • 1969—79 Начало разработок систем, основанных на знаниях (СОЗ). Экспертные системы DENDRAL и MYSIN. • 1980-- ИИ становится индустрией • 1986-- Возвращается популярность нейронных сетей • 1987-- ИИ превращается в науку • 1995-- Появление интеллектуальных агентов

Слайд 13

История ИИ в России • 1954 В МГУ начал свою работу семинар «Автоматы и мышление» под руководством академика Ляпунова А.А., одного из основателей российской кибернетики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. • 1954-64 создаются отдельные программы и проводятся исследова- ния в области поиска решения логических задач. В ЛОМИ (Ленинградское отделение математического института им. Стеклова) создается программа АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы, построенная на основе реализации оригинального обратного вывода Маслова, аналогичного методу резолюций Робинсона. • 1965-80 рождение нового направления – ситуационного управления, аналогичного «представлению знаний» в западной терминологии. Основатель – проф. Поспелов Д.А. Был создан РЕФАЛ – язык символьной обработки данных. • 1974 при Комитете по системному анализу при президиуме АН СССР создан Научный совет по проблеме «Искусственный интеллект» по руководством проф. Поспелова Д.А. • 1988 Создается АИИ – Ассоциация искусственного интеллекта. Уровень исследований по ИИ в России не ниже мирового, однако с 1980-х гг наблюдается постепенное отставание в технологии.

Слайд 14

Современные достижения в области ИИ • 1997 – программа Deep Blue компании IBM победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова; • Автономное управление. Обучение вождению автомобилем. Проехала 4568 км по США от Питтсбурга до Сан Диего и обеспечивала рулевое управление в течение 98% времени • Робототехника. Использование ассистентов-роботов в хирургии. • Автономное планирование и составление расписаний. Программа Remote Agent агентства NASA стала первой бортовой автономной программой планирования • Программа Proverb решает кроссворды лучше, чем человек

Слайд 15

Ведущие направления исследований ИИ • Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems). • Программное обеспечение систем ИИ (soft engineering for AI). • Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing). • Интеллектуальные роботы (robotics). • Обучение и самообучение (machine learning). • Распознавание образов (pattern recognition). • Новые архитектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures). • Игры и машинное творчество

Слайд 16

Представление знаний • Системы, основанные на знаниях (СОЗ) составляют подмножество ИИС. • Разработка моделей представления знаний. • Декларативные и процедурные знания. • Экспертные системы (ЭС). • Инженерия знаний. • Основа нашего курса.

Слайд 17

Программное обеспечение систем ИИ • Разрабатываются специальные языки программирования для решения интеллектуальных задач. • Основной отличие этих языков – преобладание логической и символьной обработки над вычислительными процедурами. • LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ. • Разрабатываются оболочки экспертных систем – пустые экспертные системы.

Слайд 18

Машинный перевод • 1950е – компьютерная лингвистика • Неэффективность первых программ перевода. Моя дорогая Маша. (My expensive Masha) • В последующем – применение языков- посредников (языков смысла). • В настоящее время - структурный подход к МП: - морфологический анализ (анализ слов) - синтаксический анализ (разбор состава предложений) - семантический анализ (анализ смысла составных частей предложения на основе предметной базы знаний) - прагматический анализ (анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний)

Слайд 19

Интеллектуальные роботы • Слово «робот» появилось в 1920е гг как производное от чешского «робота» - тяжелая грязная работа. Автор слова «робот» – чешский писатель Карел Чапек. Роботы – электротехнические устройства, предназначен- ные для автоматизации человеческого труда. • 1 поколение роботов – роботы с жесткой схемой управления (программируемые манипуляторы) – практически все современные роботы. • 2 поколение роботов – адаптивные роботы с сенсорными устройствами – в стадии исследованимя. • 3 поколение роботов – самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы – конечная цель развития робототехники. Основные нерешенные проблемы – проблема машинного зрения и адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.

Слайд 20

Обучение и самообучение Включает модели, методы и алгоритмы, ориентирован- ные на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных. Базовый метод – индуктивное обучение (обучение на примерах) • В последнее время к этому направлению примыкают Data Mining и KDD (Knowledge Discovery in Databases). • Data Mining (интеллектуальный анализ данных) – процесс это процесс обнаружения в «сырых» данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. • Knowledge Discovery in Databases – это процесс обнаружения знаний в базах данных, включающий этапы выборки, очистки, трансформации, построения моделей и интерпретации результатов. Data Mining является одним из этапов KDD обработки – этапом построения моделей.

Слайд 21

Распознавание образов • Традиционное направление, берущее начало из самих истоков ИИ. • Близко к машинному обучению. • Основной подход – описание классов объектов через определенные значения значимых признаков. • Тесно связано с нейрокибернетикой

Слайд 22

Игры и машинное творчество • На заре исследований ИИ традиционно включал в себя игровые задачи – шашки, шахматы, и т.д. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане считается тупиковым. • Сочинение музыки, стихов, сказок. • Основной метод подобного «творчества» - метод пермутаций (перестановок) с использованием баз знаний и фактовсо структурами текстов, рифм и т.д.

Слайд 23

Дополнительные направления исследований в области ИИ • Генетические алгоритмы. • Когнитивное моделирование. • Многоагентные системы. • Интеллектуальные интерфейсы. • Онтологии. • Распознавание и синтез речи. • Дедуктивные модели. • Многоагентные системы. • Управление знаниями (менеджмент знаний). • Нечеткая логика. • Мягкие вычисления.

Слайд 24

Искусственный Интеллект (ИИ) Нейронные сети Интеллектуальные технологии Нечеткая логика Генетические алгоритмы Области использования: • системы автоматического управления • обработка неоднозначной информации • диагностика • аналитические системы • поддержка и принятие решений, … Экспертные системы


Внимание! Не забудьте ознакомиться с остальными документами данного пользователя!

Соседние файлы в текущем каталоге:

На сайте уже 21970 файлов общим размером 9.9 ГБ.

Наш сайт представляет собой Сервис, где студенты самых различных специальностей могут делиться своей учебой. Для удобства организован онлайн просмотр содержимого самых разных форматов файлов с возможностью их скачивания. У нас можно найти курсовые и лабораторные работы, дипломные работы и диссертации, лекции и шпаргалки, учебники, чертежи, инструкции, пособия и методички - можно найти любые учебные материалы. Наш полезный сервис предназначен прежде всего для помощи студентам в учёбе, ведь разобраться с любым предметом всегда быстрее когда можно посмотреть примеры, ознакомится более углубленно по той или иной теме. Все материалы на сайте представлены для ознакомления и загружены самими пользователями. Учитесь с нами, учитесь на пятерки и становитесь самыми грамотными специалистами своей профессии.

Не нашли нужный документ? Воспользуйтесь поиском по содержимому всех файлов сайта:



Каждый день, проснувшись по утру, заходи на obmendoc.ru

Товарищ, не ленись - делись файлами и новому учись!

Яндекс.Метрика