Мультиагентные (многоагентные) системы.

Основные направления в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект (ИИ) – это раздел информатики, посвященный моделированию интеллектуальной деятельности человека, который в середине ХХ века оформился в самостоятельную науку. Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) был предложен в 1956 году. ИИ охватывает обширную область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работы в трудно формализуемых областях деятельности человека. Для задач, решаемых методами ИИ, характерно наличие большого числа степеней свободы с числом вариантов поиска решений, приближающимся к бесконечности.

Основные направления развития ИИ:

1. Разработка интеллектуальных информационных систем, основанных на знаниях. ИИС объединяют в себе возможности систем управления базами данных (СУБД), лежащих в основе информационных систем, и технологию ИИ, благодаря чему хранение в них информации сочетается с ее обработкой и подготовкой для использования при принятии решений. Разновидностями ИИС являются экспертные системы (ЭС), системы поддержки принятий решений (СППР) и экономические советующие системы (ЭСС).

Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.

Искусственные нейронные сети и нейрокомпьютеры в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга человека. Знания в них изначально не закладываются, а приобретаются в процессе обучения.

Мультиагентные (многоагентные) системы.

Агент – это программная или программно-аппаратная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных владельцем. Интеллектуальные агенты обладают свойствами автономности, социального поведения, реактивности, базовых знаний, убеждений и др. Многоагентные системы (МАС) состоят из множеств:

* системных единиц, в котором выделяется подмножество активных единиц – агентов, манипулирующих подмножеством пассивных единиц – объектов;

* задач (функций, ролей), которые поручаются агентам;

* отношений между агентами;

* организационных структур, формируемых агентами;

* действий агентов.

Средой функционирования МАС является Интернет.

4. Распознавание образов. К нему относят широкий круг проблем в области распознавания изображений, символов, текстов и звуков.

5. Компьютерная лингвистика. В рамках данного направления решаются задачи машинного перевода и разработки естественно-языковых интерфейсов между человеком и компьютером на основе нейросетевых технологий.

6. Игры и творчество. Традиционно ИИ включает интеллектуальные задачи, решаемые при игре в шахматы и шашки. В широком смысле под игрой понимается некоторая конфликтная ситуация, участники которой своими действиями не только достигают своих целей, но и влияют на достижение целей другими участниками игры (экономические, политические и военные конфликты).

7. Эволюционное моделирование предполагает воспроизведение процесса естественной эволюции с помощью компьютерных программ, в частности, на основе генетических алгоритмов и методов группового учета аргументов.

Данные и знания

Данные – это информация, полученная в результате наблюдений или измерений отдельных свойств (атрибутов), характеризующих объекты, процессы и явления предметной области. При обработке на компьютере данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

* данные как результат измерений и наблюдений;

* данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы);

* структуры данных в виде диаграмм, графиков, функций;

* данные на языке описания (сетевые, иерархические, реляционныемодели представления данных);

* базы данных (БД) на машинных носителях информации.

Знания – это связи и закономерности предметной области (принципы, модели, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющего специалистам ставить и решать задачи в данной области. При обработке на компьютере знания трансформируются аналогично данным:

* знания в памяти человека как результат анализа опыта и мышления;

* материальные носители знаний (литература, учебники, аналитические отчеты);

* поле знаний – условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, связывающих их;

* знания, описанные на языках представления знаний (формально-логические, продукционные, фреймовые модели, семантические сети);

* база знаний (БЗ) на машинных носителях информации.

Существенными для понимания природы знаний являются способы определения понятий. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала и экстенсионала. Интенсионал понятия – это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Экстенсионал – это определение понятия через перечисление его конкретных примеров. При этом интенсионалы формируют знания об объектах, а экстенсионалы объединяют данные. Вместе они формируют элементы поля знаний конкретной предметной области.