Lectures_1-7 (1040445), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Имеет смысл рассмотреть этот вопрос в связи с проблемой кибернетического моделирования .Иногда встречается утверждение , что кибернетическое моделирование вообще неприменимо кизучению мышления , т. к. моделирование основана на понятиях соответствия и изоморфизма, амышление есть чисто человеческая способность, якобы не могущая быть описана на основепонятий соответствия . Иногда говорят, что понимание познания , мышления как соответствияобраза предмету означает ни много ни мало как дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет и образ.Понимание сознания как отражения неизбежно означает понимание его как соответствия, возникающего в ходе приспособления организма к среде .
Причем это соответствие не есть простовнешнее соответствие вещи и образа как самостоятельного по отношению к вещи идеальногопредмета . Это действительно была бы дуалистическая точка зрения, но она не может монополизировать понятие соответствия , именно как соответствие определенных состояний мозгаопределенным состояниям внешнего мира.
Это соответствие и несет информацию о внешнеммире .В приведенном утверждении не проводится различие между информационным моделированием информационных процессов и информационным моделированием неинформационныхпроцессов . Информационная модель прибора не будет работать, а будет только моделироватьработу, одна ко в отношение мышления этот тезис представляется спорным . По отношении кинформационным процессам их моделирование является функционально полным , т . е . если модель дает те же самые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл.Многие споры всжруг проблемы "кибернетика и мышление· имеют эмоциональную подоплеку.Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство .
Одна ко нельзя смешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человечеасого разума . Разумеется , искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая . Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания . Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту. Первая проблема связана с возможной потерей стимулов ктворческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфереискусств.
Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, т. к. он для самого человека является привлекательным. Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократно указывали такие специалисты , как Н . Винер, Н . М . Амосов , И . А.
Полетаев и др . Состоит она в следующем . Уже сейчассуществуют машины и программы , способные в процессе работы самообучаться, т.е . повышатьэффективность приспособления к внешним факторам . В будущем, возможно, появятся машины ,обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человекувмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений .
Налицо возможная деградация способностей человекак реакции на изменение внешних условий и , возможно , неспособность принятия управления насебя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторогопредел ь ного уровня в автоматизации процеосов , связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у чело ве ка , •надзирающим" за управляющей машиной , всегда хватит уменияи реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию.
Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике . Особо стоитотметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения , где последствияошибки могут иметь фаталы-tый характер. Несколько лет назад в США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет по командам суперкомпьютера , обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света .
Однако оказалось, что даже приусловии многокраn-юго дублирования и перепроверки , вероятность ошибки оказалась бы стольвелика, что отсутствие контролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались. Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта , постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.4.Классификация систем ИИИнтеллектуальная информационная система (ИИС ) основана на концепции использованиябазы знаний для генерации алгоритмов решения прикладных задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.Для ИИС характерны следующие признаки:•развитые коммуникативные способности ;•умеиие решать сложные плохо формализуемые задачи ;•способность к самообучению;•адаптивность .Каждому из перечисленных признаков условно соответствует свой класс ИИС. Различные системы могут обладать одним или несколькими nризнаками интеллектуальности с различной степенью проявления .Средства ИИ могут использоваться для реализации раэлич-ных функций, выполняемых ИИС.На рис.1.1приведена классификация ИИС, признаками которой являются следующие интеллектуальные функции :Clcreww с l'tffenn8K·Эо:сnерТИlо/еtyanwcыw мнторфеАсом(IOOIOl)'Н>llCD~cnoc:oCS+toc;ти)~(pew.-.......СЛОЖli..Х IVIOXOфo~1yewwx мдоч)ИН'r8М81CJYani.!tlool8~Д311НlоСХ~ЕстюееннснuыкоеоАинтерфМ:дооn~дtмющ/lеГмnартnсте81о1ес:мс:темw...
~еист-..11ОМQЩ11Тр~Му111о-n.аrснтнwесамооб~l:МСТ-(cnoco6нocnх соwоо6учен111О)и~САSЕс11сrомыт~НеАроннwеconiСисrамы, ос:номн...еН1 nр8Ц8Д81НТUИнфо~)ф8JОО11!Щ8Копiитивнаяrp&tфмlQIРис.•1.1 . Классификация интеллектуальных информационных системкоммуникативные споообности- споооб взаимодействия конеч ного пользователя с систе-мой ;•решение сложных плохо формализуемых задач, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределенностью и динамичностью исходных данных и знаний ;•способность к самообучению - умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач ;•адаптивность- способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний.Формализация знаний в ИС1.Основные понятия и определения.
Проблемная область .2.Данные и знания.З.Свойства, характеристики знаний .4.Процедурные и декларатмвные знания.5.Классификация знаний6.Формальные языки.7.Модели представления знаний8.Классификация моделей знаний9.Логические, продукционные, сетевые, фреймовые модели представления знанийВступлениеПонятие искусственного интеллекта можно трактовать в широком и узком смыслахслова .В широком смысле слова искусственный иителлект есть научное направление , в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного планирования техвидов человеческой деятель ностм , которые традиционно считаются интеллектуальными (ра зумными) .
При этом термин интеллектуальные в применении к видам человеческой деятельности означает, что их до недавнего времени способен был осуществлять только челове к.В узком смысле слова под искусственным интеллектом понимается программная система , имитирующая на компьютере мыumение человека .Предметом изучения ИИ являются методы анализа и синтеза ЭВМ с интеллектуальными способностями.Объект изучения в дисциплине ИС-рассмотрение процессов решения задач , характеризующихся высокой степенью сложностм и эвристмкой.В теории ИИ можно выделить д~а основных направления их исследования: общетеоретическое , связанное с разработкой моделей и методов реализации отдельных аспектов получения и преобразования знаний и прикладное, нацеленное на разработку комплексных технологий конечных пользователей .Технически интеллектуальные системы- техническиеи программные системы, ориентированные на решение большого и очень важного класса задач , называемых неформализованными .Система становится интеллектуальной, если в ней: даюtые заменяются на знания ; алгоритмы функционирования заменяются на методы искусственного интеллекта.ИС особенно эффектмвны в применении к слабо структурированным задачам , в которыхотсутствует строгая формализация, и для решения которых применяются эвристмческие процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение .1.Основные понятия и определения.
Проблемная областьФормализация знаний-nриведение знаний, nостуnающих из разных источников , к одинаковой форме , для nовышения их достуnности .Понятие « Знание )) в ИИЗнания· это совокуnностъ сведений о сущностях (объектах, nредметах) реального мира, их свойствах и отношениях между ними в оnределенной предметной области.Иными словами , знания-это выявленные закономерности предметной области(nринциnы, связи , законы), позволяющие решать задачи в этой области.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
