Министерство образования республикиБашкортостан
Уфимский государственный авиационныйтехнический университет
Кафедраинформатики
филиалг. Туймазы
РЕФЕРАТ
натему:
Инструментальные средства разработкисистем ИИ
Выполнил:студент группы
ВТТ-203дЛатыган А. В.
Проверил:к.т.н., старший преподаватель кафедры информатики Низамова Г. Ф.
2007 г.
Оглавление
TOC o «1-3» h z u Введение. PAGEREF _Toc183545355 h 3
Инструментальныесредства разработки экспертных систем. PAGEREF _Toc183545356 h 5
MatLab. PAGEREF _Toc183545357 h 10
PROLOG… PAGEREF _Toc183545358 h 13
Заключение. PAGEREF _Toc183545359 h 16
Списокиспользованных источников. PAGEREF_Toc183545360 h 17
Введение
Искусственный интеллект – самое молодое научное направление.Появление его было подготовлено развитием мощности вычислительных машин.
Искусственный интеллект занимает исключительное положение.Это связано со следующим:
1.
2.
3.
4.
Системы, относящиеся к системам ИИ в настоящее время:
1.
2.
3.
·
·
4.
5.
6.
Инструментальные средства разработки экспертныхсистем
Экспертные системы (ЭС) — это системы искусственногоинтеллекта (интеллектуальные системы), предназначенные для решенияплохоформализованных и слабоструктурированных задач в определенных проблемныхобластях, на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов. В настоящеевремя ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, гдеиспользование точных математических методов и моделей затруднительно или вообщеневозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений иуправление в сложных ситуациях, деловые различные приложения и т. д.
Основными компонентами ЭС являются базы данных (БД) и знаний(БД), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний,обучения и организации взаимодействия с пользователем. БД, БЗ и блок поискарешений образуют ядро ЭС.
Для конструирования ЭС используются различныеинструментальные средства: универсальные языки программирования, языкиискусственного интеллекта, инструментальные системы и среды и системы-оболочки.Системы-оболочки являются наиболее простым средством формализации(автоформализации) экспертных знаний, практически не требующие участияпосредников в лице инженера по знаниям или программиста при их использовании.Инженер по знаниям только помогает эксперту выбрать наиболее подходящую для егопроблемной области оболочку.
Известны три основные разновидности исполнения экспертныхсистем:
• — Экспертные системы,выполненные в виде отдельных программ, на некотором алгоритмическом языке, базазнаний которых является непосредственно частью этой программы. Как правило, такиесистемы предназначены для решения задач в одной фиксированной предметнойобласти. При построении таких систем применяются как традиционные процедурныеязыки PASCAL, C и др., так и специализированные языки искусственного интеллектаLISP, PROLOG.
• — Оболочкиэкспертных систем — программный продукт, обладающий средствами представления знанийдля определенных предметных областей. Задача пользователя заключается не в непосредственномпрограммировании, а в формализации и вводе знаний с использованиемпредоставленных оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно считатьневозможность охвата одной системой всех существующих предметных областей.Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.
• — Генераторыэкспертных систем — мощные программные продукты, предназначенные для полученияоболочек, ориентированных на то или иное представление знаний в зависимости от рассматриваемойпредметной области. Примеры этой разновидности — системы KEE, ART и др..
Системы EXSYS и GURU относятся к системам дедуктивногопродукционного типа, причем система GURU (в ее современной версии,ориентированной на рабочие станции) по сути является инструментальной средой,поддерживающей различные режимы конструирования прикладных ЭС и обладающейдостаточно развитыми средствами обработки фактора неопределенности. Эта системаориентирована на различные классы пользователей в зависимости от их подготовкив области искусственного интеллекта и программирования, имеет развитыйинтерфейс с современными СУБД и электронными таблицами, средства сборастатистики и т. д. Система может работать на различных вычислительныхплатформах под управлением различных операционных систем, а также имеетподдержку сетевой конфигурации.
Экспертная система Exsys представляет собой интеллектуальнуюсистему, которая может быть использована для разработки базы знаний в любойпредметной области. При этом знания представляются в виде продукционных правил.В систему включены средства отладки и тестирования программы, редактированиядля модификации знаний и данных.
В списке наиболее распространенных в настоящее время зарубежом экспертных систем и их оболочек можно выделить следующие наименования: INSIGT,LOGIAN, NEXPERT, RULE MASTER, KDS, PICON, KNOWLEDGE CRAFT, KESII, S1, TIMM идр.
В качестве критериев, по которым можно судить о возможностисоздания экспертной системы следует отметить следующие:
1. — Необходимостьсимвольных рассуждений, очевидно, нет смысла разрабатывать экспертную системудля численных расчетов, например, для преобразований Фурье, интегрирования, решениясистем алгебраических уравнений и др.
2. — Наличиеэкспертов, компетентных в избранном круге вопросов, которые согласнысотрудничать при создании ЭС.
3. — Поставленная проблемадолжна быть достаточно важной и актуальной. Это могут быть проблемы, требующиевысокого уровня экспертизы, либо простые, но трудоемкие многократноповторяющиеся проверки. Нет смысла тратить время на решение проблем, которыевозникают редко и могут быть разрешены человеком с обычной квалификацией.
4. — Необходимочетко ограничивать круг решаемых задач, т.е. предметная область выбираетсядостаточно «узкой», чтобы избежать «комбинаторного взрыва» объемаинформации необходимой для компетентного решения поставленной задачи.
5. — Необходимасогласованность мнений экспертов о том, как следует решать поставленные задачи,какие факты необходимо использовать и каковы общие правила вынесения суждений.В противном случае невозможно расширить базу знаний за пределы опыта одногочеловека и осуществить сплав экспертных знаний из нескольких областей.
6. — Должно быть достаточноисходных данных для проверки работоспособности экспертной системы в выбранной предметной
7. области, чтобы разработчикисмогли убедиться в достижимости некоторого заданного уровня еефункционирования.
8. — Должнаобеспечиваться возможность постепенного наращивания системы. База знаний должналегко расширяться и корректироваться, так как правила часто меняются споявлением новых фактов.
Ценностьиспользования ЭС проявляется в следующих аспектах:
a) — В сборе, оперативномуточнении, кодировании и распространении экспертных знаний.
b) — В эффективномрешении проблем, сложность которых превышает человеческие возможности и длякоторых требуются экспертные знания нескольких областей.
c) — В сохранениинаиболее уязвимой ценности коллектива — коллективной памяти.
Создание баз знанийоткрывает широкие возможности, которые обусловлены безошибочностью и тщательностью,присущими ЭВМ и синтезом знаний экспертов. Если база знаний объединяетинформацию по нескольким дисциплинам, то такой «сплав» знаний приобретаетдополнительную ценность.
Экспертная система позволяетрешить проблему сохранения экспертных знаний, связанную с утратой наиболееквалифицированных экспертов в результате их продвижения по службе, смерти, переходана другую работу или выхода на пенсию, а также позволит сделать знания легко доступнымидля тех, кто займет места ушедших экспертов.
Экспертная система VP-Expert представляет собой «пустую»оболочку, хорошо зарекомендовавшую и получившую достаточно широкоераспространение. ее применение возможно на IBM совместимых персональныхкомпьютерах с операционной системой MS DOS, имеющих не менее 256 К оперативной памятии адаптеры графических дисплеев подобные CGA, EGA или HERKULES. Важнойособенностью оболочки, существенно расширяющей ее возможности, являетсясовместимость с файлами созданными dBASE II, dBASE III и dBASE III+.
MatLab
Зарождение системы MATLAB относится к концу 70-х годов, когда первая версия этойсистемы была использована в Университете Нью Мехико и Станфордском университетедля преподавания курсов теории матриц, линейной алгебры и численного анализа. Вэто время активно разрабатывались пакеты прикладных программ по линейнойалгебре LINPACK и EISPACK на языке FORTRAN, и авторы системы MATLAB искали способыиспользовать эти пакеты, не программируя на языке FORTRAN.
Сейчас возможности системы значительно превосходятвозможности первоначальной версии матричной лаборатории MatrixLaboratory. Нынешний MATLAB — этовысокоэффективный язык инженерных и научных вычислений. Он поддерживаетматематические вычисления, визуализацию научной графики и программирование сиспользованием легко осваиваемого операционного окружения, когда задачи и ихрешения могут быть представлены в нотации, близкой к математической. Наиболееизвестные области применения системы MATLAB:
·
·
·
·
·
·
MATLAB — это интерактивная система, основным объектом которой является массив, длякоторого не требуется указывать размерность явно. Это позволяет решать многиевычислительные задачи, связанные с векторно-матричными формулировками,существенно сокращая время, которое понадобилось бы для программирования наскалярных языках типа Cили FORTRAN.
Версия MATLAB7 — это последнее достижение разработчиков; она содержит существенные измененияи улучшения в каждом разделе, начиная от встроенных математических функций иновых конструкций программирования и заканчивая новыми структурами данных,объектно-ориентированным подходом, новыми средствами визуализации и графическиминтерфейсом пользователя.
Фирма TheMathWorks,Inc. поддерживаеттесные связи с университетским миром и предлагает для образовательных версийзначительные скидки. В настоящее время студенческая версия StudentEditionofMATLAB ничем не отличается откоммерческой версии, но имеет невысокую цену и предназначена для студентов,работающих на персональном компьютере дома или в общежитии.
Одно из назначений математики — служить языком общения междуучеными и инженерами. Матрицы, дифференциальные уравнения, массивы данных,графики — это общие объекты и конструкции, используемые как в прикладнойматематике, так и в системе MATLAB.Именно эта фундаментальная основа обеспечивает системе MATLAB непревзойденную мощь идоступность. Стоит прислушаться к следующему афористичному мнению: «Причина,по которой MATLAB стольполезен для обработки сигналов, состоит в том, что он не проектировалсяспециально для этой цели, а создавался для математиков».
Система MATLAB — это одновременно и операционная среда и язык программирования. Одна из наиболеесильных сторон системы состоит в том, что на языке MATLAB могут быть написаны программы длямногократного использования. Пользователь может сам написать специализированныефункции и программы, которые оформляются в виде М-файлов. По мере увеличенияколичества созданных программ возникают проблемы их классификации и тогда можнопопытаться собрать родственные функции в специальные папки. Это приводит кконцепции пакетов прикладных программ (ППП), которые представляют собойколлекции М-файлов для решения определенной задачи или проблемы.
В действительности ППП — это нечто большее, чем просто наборполезных функций. Часто это результат работы многих исследователей по всемумиру, которые объединяются в зависимости от области применения — теорияуправления, обработка сигналов, идентификация и т. п. Именно поэтому пакетыприкладных программ — MATLABApplicationToolboxes,входящие в состав семейства продуктов MATLAB, позволяют находиться на уровне самых современных мировыхдостижений.
PROLOG
Пролог (Prolog)— язык логического программирования, основанный на логике дизъюнктов Хорна,представляющей собой подмножество логики предикатов первого порядка.
Разработка языка Prolog началась в 1970 г. Аланом Кулмероэ иФилиппом Русселом. Будучи декларативным языком программирования, Прологвоспринимает в качестве программы некоторое описание задачи, и сам производитпоиск решения, пользуясь механизмом бэктрекинга и унификацией. Целью разработкиязыка Prolog было предоставить возможность задания спецификаций решения и позволитькомпьютеру вывести из них последовательность выполнения для этого решения, а незадание алгоритма решения задачи, как в большинстве языков.
Интерес к Прологу поднимался и затихал несколько раз,энтузиазм сменялся жёстким неприятием. Наиболее высоко был поднят интерес кязыку Пролог как к языку будущего во время разработок японской национальнойпрограммы компьютеры пятого поколения в 1980-х годах, когда разработчикинадеялись, что с помощью Пролога можно будет сформулировать новые принципы,которые приведут к созданию компьютеров более высокого уровня интеллекта.Неправильная оценка этой перспективы явилась одной из причин неудачи проекта.
В настоящее время Пролог, несмотря на неоднократныепессимистические прогнозы, продолжает развиваться в разных странах и вбирает всебя новые технологии и концепции, а также парадигмы императивногопрограммирования. В частности, одно из направлений развития языка (в том числеи в России) реализует концепцию интеллектуальных агентов.
Пролог реализован практически для всех известныхоперационных систем и платформ (в том числе для Java и .NET). В число операционных систем входятOS для мэйнфреймов, всёсемейство Unix, Windows, OS для мобильных платформ.
Многие современные реализации языка имеют внутреннеерасширение за счет ООП-архитектуры. Кроме проприетарных решений такжесуществуют реализации Пролог на условиях opensource. Важно, что для языка существует стандарт ISO принятый как ISO/IECJTC1/SC22/WG17.
Базовым принципом языка является равнозначностьпредставления программы и данных (декларативность), отчего утверждения языкаодновременно являются и записями, подобными записям в базе данных, и правилами,несущими в себе способы их обработки. Сочетание этих качеств приводит к тому,что по мере работы системы Пролога знания (и данные и правила) накапливаются.Поэтому Пролог-системы считают естественной средой для накопления базы знаний.
Очень интересно, что в России применялось одноименное ПО —«ПРОЛОГ» для реализации одного из самых амбициозных и технологически успешныхпроектов ВПК — «Буран». Также существуют весьма интересные, но спорные мнения иреализации по поводу применения Пролог в области задач искусственногоинтеллекта и экспертных систем.
Пролог критикуется в первую очередь за свою недостаточнуюгибкость, отчего решения на обычных языках программирования (типа C++, Java) в сочетании с базами данныхоказываются более технологичными, чем аналогичные решения на Прологе.Негибкость заключается в трудности изучения языка, более высоких требований кквалификации программиста на Прологе, трудности отладки программы, неразвитоститехнологии программирования, плохой контролируемости промежуточных результатов.
Перспектива развития всемирной Сети, известной как проектВеб 2.0 поддерживает особый интерес к семантике распределенных данных и ихобработке декларативными методами. В связи с этим появились концепции языка OWL основанного на концепции First-OrderLogic(FOL) реализацию которой, в свою очередь,можно рассматривать как значительно более расширенную технику классического Prolog.
Заключение
Нами были расмотрены некоторые инструментальные средстваразработки систем ИИ. Создание ИИ – задача трудоемкая. Для сложного ИИнеобходимо представлять область применения, базы данных для обработки,специалистов для отладки, компетентных инженеров и программистов. Для созданияже простой ИИ необходим лишь навык работы с каким – либо готовым программнымсредством разработки ИИ, как MatLab или Prolog. Но с возрастаниемкомпьютеризации и мощности ПК можно говорить о скором возникновении таких видовИскуственного интеллекта, которые смогут пройти тест Тьюринга, получать призыЛёбнера, и будут во всём неотличимы от человека.
Список использованных источников
1. http://ru.wikipedia.org/wiki/Тест_Тьюринга.
2.
3.
4.