8. Интеллектуальные информационные системы, основанные на моделях
Интеллектуальная информационная система — это компьютерная модель интеллектуальных возможностей человека в целенаправленном поиске, анализе и синтезе текущей информации об окружающей действительности для получения о ней новых знаний и решения на этой основе различных жизненно важных задач. Каждому из этих этапов соответствует своя информационная модель предметной области.
Для первых информационных систем такой моделью служили каталоги или классификаторы, для АИС это были массивы информации, организованные в виде баз и банков данных, а для ИИС модель предметной области представлена системой структурированных данных, получившей название базы знаний. Информационные системы, основанные на каталогах, создавались в основном для реализации в той или иной мере механизированного поиска необходимой информации. АИС, основанные на высоко организованных базах данных, позволяли не только вести автоматизированный и многоаспектный поиск информации, но и достаточно сложную обработку найденной информации, ее организованное хранение и передачу. ИИС, основанные на базах знаний, должны (в дополнение к возможностям АИС) решать задачи, получившие название «интеллектуальных». Развитие ИИС на современном этапе идет в соответствии с тремя направлениями исследований, целью которых – моделирование возможностей человека в решении интеллектуальных задач. Первое направление объектом исследований рассматривает структуру и механизмы работы мозга человека, а конечной целью — раскрытие тайн мышления. Необходимыми этапами исследований в этом направлении являются построение моделей на основе психофизиологических данных, проведение экспериментов с ними, выдвижение новых гипотез относительно механизмов интеллектуальной деятельности, совершенствование ранее созданных моделей и т.д. Второе направление в качестве объекта исследования рассматривает искусственную интеллектуальную систему. Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин или автоматов иного принципа действия. Целью работ в этом направлении является создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных таких машин, позволяющего решать некоторые виды интеллектуальных задач так же, как их решил бы человек. Третье направление ориентировано на создание человеко-машинных, или, как еще говорят – интерактивных, интеллектуальных систем, являющих собой симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях является оптимальное сочетание возможностей человека и искусственной системы, моделирующей интеллектуальные возможности человека, и организация семантически безупречного диалога между человеком и такой системой.
Физический подход объединяет методы моделирования интеллектуальных возможностей человека с помощью компьютера и различных физических устройств. Одной из первых таких попыток был перцептрон Фрэнка Розенблатта. Структурной единицей перцептрона (как и большинства других вариантов такого моделирования) является компьютерная модель нейрона – нервной клетки. Позднее возникли модели, которые получили известность под термином «искусственные нейронные сети» (ИНС). Эти модели относятся к структурам, основанным на примерах. Они используют как различные по физической реализации модели нервных клеток, так и различные топологии связей между ними. Широкое распространение получило в последние годы эволюционное моделирование. Принцип, лежащий в основе этого метода, заимствован у природы – у живых организмов и систем. Во многих источниках он определяется как воспроизведение процесса естественной эволюции с помощью специальных алгоритмов и программ. Еще одним, широко используемым методом этого подхода к построению ИИС является имитационное моделирование. Оно связано с классическим для кибернетики, одним из ее базовых понятий — «черным ящиком» (ЧЯ). Так называют устройство, информация о внутренней структуре и содержании которого отсутствуют полностью, но известна матрица обязательного соответствия сигналов на входе в него и сигналов на его выходе. Объект, поведение которого имитируется моделью, как раз и представляет собой такой «черный ящик».
Источник
Скольжение
Интеллект – это виртуальная машина, которая производит интеллектуальные модели. В своём виртуальном мире интеллект непрерывно создаёт одну модель за другой. Как говорят некоторые философы, он отражает объективный мир. Эти отражения – образы, созданные из сигналов, которые воспринимают рецепторы.
На самом деле говорить об отражении не совсем корректно. Потому что интеллект создаёт модели не путём ретрансляции, как зеркало, ксерокс, фото– или видеокамера, а путём репродукции. Он не механически копирует по точкам (не ретранслирует), а создаёт математическую модель (репликатор) соответствия, по которой строит модифицированную копию оригинала (репродукцию).
Модели постоянно находятся в модификации и развитии, интеллект постоянно их достраивает и дополняет. Эти модели фрагментарны и формируются под разными углами зрения и с разных точек зрения. При этом разум, так же как и сетчатка глаза, не видит неподвижного.
Смена плана восприятия – это перемещение позиции наблюдения. При этом происходит смена стереотипного видения и стереотипной точки зрения. Условная точка зрения (позиция восприятия) как бы находится в процессе непрерывного перехода (дрейфа) и скачков (скольжения) от позиции к позиции.
Глаз совершает множество разнообразных микродвижений. Если показать на графике микроперемещения глаза, то его траектория похожа на движение броуновской частицы. Глаз совершает разнообразные скачкообразные движения. Аналогично движение мысли, движение фокуса внимания и изменение виртуальной точки зрения имеет скачкообразную броуновскую траекторию. Переход от позиции к позиции совершается как будто внезапно. Когда фокус внимания меняет свою позицию, происходит внезапный выход из некоторого временно-фиксированного состояния. «Картинка» в поле внимания меняется как слайд в слайд-проекторе.
Если фиксируется какая-либо позиция наблюдения, то происходит построение объектной модели, в которую интеллект добавляет одну деталь за другой. Он как бы панорамирует картину и ищет её новые детали (вспомним сравнение с панорамирующей камерой). Однако он не может добавить в картину самого себя, и поиск самого себя приводит к смене позиции наблюдения.
При этом он может увидеть уже другую картину и другие окружающие детали. В случае, если шаг за шагом происходит только поиск позиции наблюдения, то получается короткое замыкание.
Что же «заставляет» интеллект искать самого себя? Его экзистенциальным логическим двигателем является стремление к полноте, к целостности. Логически в любой объективной картине, визуальной или ментальной, даже самой полной и точной, всегда и в любом случае принципиально не может быть одной той самой «ускользающей вещи» (позиции наблюдения – Настоящего Я), в которой, как в чёрной дыре, прячется всё ненаблюдаемое. Следовательно, всегда есть «недостача», которую разум в силу своей природы стремится восполнить.
А природа разума такова: разум – это виртуальное устройство, создающее целостные (объективные, объектные) модели. Разум всегда отмечает отсутствие этой «ускользающей вещи» не непосредственно, а косвенно как объектную проекцию, как объективно отсутствующее («ничто», которое логически должно быть «чем-то»). Оно становится модельным парадоксом, то есть отсутствием целостности. Логически «ничто» является «не-объектом», то есть относится к «субъекту», а субъект «находится» в ненаблюдаемой позиции наблюдения.
Данный текст является ознакомительным фрагментом.
Источник
Презентация, доклад Интеллектуальные модели
Вы можете изучить и скачать доклад-презентацию на тему Интеллектуальные модели. Презентация на заданную тему содержит 14 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас — поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!
Интеллектуальные модели Генетические алгоритмы Экспертные системы в моделировании объектов и систем управления
Причины распространения эволюционных вычислений Высокая эффективность. Естественный отбор устраняет необходимость заранее учитывать все особенности решения задачи. Высокий параллелизм алгоритмов.
Бинарные генетические алгоритмы Пусть задана функция D(x1, x2 . xn ) и определены области допустимых значений аргументов xi ÎXi , i =1,n . Требуется найти max D(x1, x2 . xn ).
Принципы БГА ГА работают с кодами параметров, а не их значениями. ГА организуют поиск, отталкиваясь не от единственной точки в пространстве параметров, а от популяции точек. Реализация ГА требует вычисления только целевой функции и не предусматривает расчета других характеристик. ГА применяют на всех этапах вычислений вероятностные, а не детерминированные правила переходов.
Экспертные системы в моделировании объектов и систем управления Наряду с нечеткой логикой, интеллектуальной технологией, использующей явное представление знаний, являются технология экспертных систем, основанная на классической логике.
ЭС используются для решения так называемых неформализованных задач задачи не могут быть заданы в числовой форме; цели нельзя выразить в терминах точно определённой целевой функции; не существует алгоритмического решения задачи; если алгоритмическое решение есть, то его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).
Основные свойства ЭС Применение для решения проблем высококачественного опыта, который представляет уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в данной области. Наличие прогностических возможностей, при которых ЭС выдаёт ответы не только для конкретной ситуации, но и показывает, как изменяются эти ответы в новых ситуациях. Обеспечение такого нового качества, как институциональная память, за счёт входящей в состав ЭС базы знаний, которая разработана в ходе взаимодействий со специалистами организации, и представляет собой текущую политику этой группы людей. Возможность использования ЭС для обучения и тренировки руководящих работников, обеспечивая новых служащих обширным багажом опыта и стратегий.
Преимущества использования ЭС Постоянство. Человеческая компетенция ослабевает со временем. Лёгкость передачи или воспроизведения. Передача знаний от одного человека другому — долгий и дорогой процесс. Устойчивость и воспроизводимость результатов. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Стоимость. Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого.
Источник