Представлення знань та розробка систем, що базуються на знаннях (knowledge-based systems)

Цей напрям є основним в області вивчення штучного інтелекту. Він пов'язаний із розробкою моделей представлення знань та створенням баз знань, що складають ядро експертних систем. Останнім часом до його складу увійшли також моделі та методи добування та структурування знань, внаслідок чого відбулося його злиття з інженерією знань. Саме дослідженням у цій галузі і буде присвячена ця книга.

2.2. Програмне забезпечення систем ШІ (software engineering for Al)

В рамках цього напряму розробляються спеціальні мови для вирішення інтелектуальних задач, у яких наголос традиційно здійснюється на перевагу логічної та символьної обробки над обчислювальними процедурами. На символьну обробку інформації орієнтовані такі мови, як LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ та інші. Крім того, створюються також пакети прикладних програм, що орієнтовані передусім на промислову розробку інтелектуальних систем, або програмні інструментарії штучного інтелекту. Досить популярним є створення так званих порожніх експертних систем, або “оболонок” - KAPPA, EXSYS, Ml, ЭКО та інших. Бази знань цих програм можна наповнювати конкретними знаннями для створення різноманітних прикладних систем.

2.3. Розробка штучно-мовних інтерфейсів та машинний переклад (natural language processing)

Від початку 50-х років однією з найпопулярніших тем досліджень в області ШІ стала комп’ютерна лінгвістика, та, зокрема, машинний переклад (МП). Утім, ідея перекладу за допомогою машини виявилася не настільки простою, як уявляли її собі перші дослідники та розробники.

Найперша програма в області природно-мовних (ПМ) інтерфейсів – перекладач з англійською на російську - одразу продемонструвала неефективність початкового підходу, що базувався на перекладі від слова до слова (на послівному перекладі?). Однак, на створення програм, що базувалися на використанні морфологічного аналізу, розробники витратили надзвичайно багато часу. Непридатність цього підходу пов’язана із очевидним фактом: людина здатна перекласти текст лише за умови розуміння його змісту та в контексті раніше отриманої інформації, що передувала поточній. Без виконання цих умов з’являються переклади на кшталт “Лише у портфелі – Just in case”. В подальшому системи МП ставали все більш складними, у наш час використовують декілька з них:

- застосування так званих “мов-посередників” або мов змісту. В результаті відбувається додаткова трансляція “вихідна мова оригіналу – мова змісту – мова перекладу”. Використання мови-посередника чи "шлюзу" має на увазі транзитивний переклад замість прямого: якщо ми маємо, приміром, гарну систему англо-російського перекладу, то нам набагато простіше побудувати транзитивну англо-російсько-українську систему, ніж пряму англо-українську. "Шлюз" виникає (для даного прикладу), якщо вихідний текст спочатку перекладається, скажемо, з німецької мови на англійську, потім проходить англо-російський "шлюз", і потім перекладається на українську. Звичайно, якість перекладу помітно погіршується, але такий підхід виправданий своєї прагматичністю. Якщо ми маємо n мов, родинних одному "виходу шлюзу", і k мов, родинних іншому, то для перекладу з однієї групи в іншу нам необхідно будувати не n*k систем, а тільки (n+k-1), кожна з який (крім самого "шлюзу"), через спорідненість , значно простіше, ніж будь-яка з цих n*k. Для взаємодії усередині груп може використовуватися одна мова посередник (наприклад, що бере участь у "шлюзі"). Тоді число потрібних систем скоротитися з n! до (n-1).);

- асоціативний пошук аналогічних фрагментів тексту та їх перекладів у спеціальних текстових репозиторіях, або базах даних;

- структурний підхід, що складається з послідовного аналізу та синтезу природно-мовних повідомлень. Традиційно такий підхід передбачає наявність декількох фаз аналізу:

1. Морфологічний аналіз – аналіз слів у тексті.

2. Синтаксичний аналіз – розбір складу речення та граматичних зв’язків між словами.

3. Семантичний аналіз – аналіз змісту складових кожного речення на основі певної предметно-орієнтованої бази знань.

4. Прагматичний аналіз – аналіз змісту речень в реальному контексті на основі власної бази знань.

Практично такий алгоритм реалізується наступним чином. У вхідному тексті робиться спочатку лексичний аналіз: текст сегментується на речення, розпізнаються скорочення і різні неповні форми слів, що трансформуються в повні, робляться припущення про об'єднання деяких кортежів слів у єдині групи, що можуть розглядатися як форми одного слова. Проводиться морфологічний аналіз: слова приводяться до "основної форми", при цьому зберігаються окремо їхні морфологічні характеристики (префікс, закінчення і т.п.), сукупність яких містить інформацію про їхню граматичну форму (падіж, час, нахилення і т.п.) та ролі. Те ж стосується і згаданих кортежів слів (так has been offered переходить у offer, Present Perfect Tense, passive, singular і т.д.). Після цього проводиться синтаксичний аналіз, при якому розпізнаються словосполучення, типи відносин між словами і більш великими синтаксичними одиницями, а також ідіоматичні ланцюжки (обороти). Звичайно отримана структура залишається найбільш глибинним уявленням структури речення. Однак нерідко також, особливо в ситуації виникнення омонімії, звертаються до елементів семантики слів. На цьому ми докладніше зупинимося нижче. Отримана формальна структура піддається трансферу, тобто складові її елементи перекладаються в іншомовні еквіваленти. Далі структура розвертається в лінійний текст відповідно до законів вихідної мови, проходячи в зворотному порядку всі описані вище етапи.

2.4. Інтелектуальні роботи (robotics)

Ідея створення роботів виникла не вчора. Власне, слово “робот” з’явилося в 20-роках минулого століття як похідне від чеського “robota” – важка брудна робота. Автором терміну є чеський письменник Карел Чапек, який змалював робота у своєму оповіданні “Р.У.Р”

Роботи – це електротехнічні пристрої, що призначені для автоматизації праці людини.

В історії створення та розвитку робототехніки можна умовно виділити декілька поколінь.

І покоління. Роботи з жорсткою схемою керування. Переважна більшість сучасних роботів належать до першого покоління. Фактично вони є програмованими маніпуляторами.

ІІ покоління. Адаптивні роботи з сенсорними пристроями. Існують зразки таких роботів, однак у промисловості вони наразі практично не використовуються.

ІІІ покоління. Роботи, що здатні до самоорганізації або інтелектуальні роботи. Цей тип роботів є кінцевою метою розвитку робототехніки. Основними невирішеними проблемами при їх створенні є проблема машинного зору, а також адекватного зберігання та обробки тривимірної візуальної інформації. Сьогодні у світі щороку виготовляється понад 60 000 роботів. Сучасна робототехніка фактично є інженерною наукою, що не заперечує технологій ШІ, однак з різних причин наразі не готова до їх втілення.