Теория:

Напомним, что всё многообразие моделей можно условно разделить на три класса: материальные, знаковые и умозрительные. Знаковые модели можно поделить еще на три типа: описательные, математические и информационные.

Информационные модели, в свою очередь, составляют огромное множество различных модельных представлений информационных систем, поэтому их классификацию можно осуществить по разным признакам.

На первом уровне древовидной структуры содержатся два типа информационных моделей: модели объектов и процессов и модели знаний. Модели этих типов различаются по технологии моделирования: в первом случае в основу закладывается формирование базы данных, во втором — базы знаний.

База данных — это структурированная совокупность фактов, относящаяся к определенному объекту (процессу). Например, если рассматривать жёсткий диск компьютера как объект моделирования, то файловая система компьютера будет представлять собой базу данных.

База знаний — это совокупность основополагающих фактов и правил в определенной предметной области.

Факт — это сведения о конкретном событии, о свойстве конкретного объекта, о его связи с другими объектами.

Правила — это утверждения, определяющие одни понятия через другие, устанавливающие взаимосвязи между различными свойствами объектов, формулирующие законы природы или общества.

untitled.PNG

На основе фактов формируются знания о предметной области, а правила позволяют интеллектуальной системе самой построить программу для выполнения заданий, поставленных пользователем. В базе знаний могут реализовываться процедуры обобщения и корректировки хранимых знаний, а также процедуры, создающие новые знания на основании тех, которые уже там имеются. Таким образом, знания, хранимые в базе знаний, отличаются от данных, хранящихся в базе данных. Во-первых, структура знаний намного сложнее структуры данных. Во-вторых, знания обладают свойством внутренней активности. Изменения в знаниях могут активизировать те или иные программы, связанные с этими знаниями, а смена данных оставляет базу данных пассивной к происшедшим изменениям.

Модели объектов и процессов можно разбить на пять групп: вербальные, математические, кибернетические, табличные, графические.

Под вербальными моделями понимаются описательные модели в цифровом виде, пригодном для обработки на компьютере. В эту группу входят и математические модели, доведенные до стадии алгоритма.

Кибернетические модели — это модели, использующие принцип «чёрного ящика». О внутреннем содержании этого состояния можно судить, подавая сигналы на вход «ящика» и наблюдая его реакцию на выходе из «ящика».

В группу табличных информационных моделей попадают электронные таблицы видов «объект - свойство», «объект - объект» и «двоичная матрица». В каждой строке таблицы «объект - свойство» содержится информация об одном объекте или одном событии. В таблицах «объект - объект» отображаются взаимосвязи между разными объектами. В таблицах «двоичная матрица» отображается качественный характер связи между объектами.

В группе графических информационных моделей выделяют четыре вида моделей: схемы, чертежи, карты, графы. Графы, в свою очередь, разбиты на две категории — иерархические системы и сети.

Граф — это информация о составе и структуре системы, представленная в графической форме. Элементы системы называются вершинами, связи между ними — отношениями. Симметричные связи называются рёбрами, несимметричные — дугами.

Графы бывают неориентированными , ориентированными и неоднородными.

Иерархические системы — это системы, элементы которых находятся друг с другом в отношении вложенности, или подчинённости.

Дерево — это граф иерархической системы, в котором нет петель.

Вершины верхнего уровня связаны с вершинами нижнего уровня как «один ко многим».

Сеть — это граф, в котором вершины различных уровней связаны между собой по принципу «многие-ко-многим».

Модели знаний — это модели интеллектуальных информационных систем, объединённых под общим названием «искусственный интеллект».

Искусственный интеллект — раздел информатики, изучающий трудно формализуемые задачи имитации человеческого мышления.

Основная цель — стремление проникнуть в тайны творческой деятельности людей, их способности к овладению знаниями, навыками и умениями. Если будет разгадана суть этой тайны, то есть надежда реализовать подобие творческого начала людей в искусственных системах — сделать эти системы интеллектуальными. В действительности, искусственный интеллект — самостоятельная наука, зародившаяся во второй половине \(XX\) в. на базе вычислительной техники, программирования, математической логики, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других областей знаний. Основной целью этой науки является создание набора так называемых метапроцедур, необходимых и достаточных для того, чтобы ЭВМ могли находить по поставленным задачам их решения.

Метапроцедуры, в отличие от обычных процедур, используемых при решении формализуемых задач, реализуются в интеллектуальной деятельности человека. В психологии мышления можно выделить три основные модели творческой деятельности. Одна из них — лабиринтная модель, с которой связана метапроцедура целенаправленного поиска в «лабиринте» возможностей.

Другая модель — это модель ассоциативного мышления. Связанная с ней метапроцедура «по ассоциации» используется при решении интеллектуальных задач в программах распознавания образов, обучающих программах и др. Третья модель творческой деятельности — это существование внутренних моделей проблемных ситуаций. Здесь метапроцедурами являются нахождение представлений (знаний) и рассуждения с целью поиска адекватного ответа для решения проблемной ситуации. В совокупности все перечисленные метапроцедуры образуют арсенал интеллектуальных средств современных систем искусственного интеллекта.

Основные проблемы, изучаемые этой наукой:
 
1.  Представление знаний — разработка методов и приемов для формализации знаний из различных проблемных областей, обобщение и классификация накопленных знаний, использование знаний при решении задач;

2.   Моделирование рассуждений — изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений, используемых в процессе решения разнообразных задач;

3.  Диалоговые процедуры общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и пользователем в процессе решения задач;

4.  Планирование целесообразной деятельности — разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе;

5.   Обучение интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание комплекса средств для накопления и обобщения умений и навыков, накапливаемых в таких системах.

Работы по искусственному интеллекту ведутся по таким направ
лениям, как когнитивная психология, психолингвистика, компьютерная лингвистика, экспертные системы, робототехника и др.

Когнитивная психология занимается изучением природы познавательных процессов, обеспечивающих приобретение, сохранение и трансформацию знания.

При изучении и моделировании познавательных процессов используются предположения об аналогии между ними и функциональной архитектурой мультипроцессорных систем, обеспечивающих одновременное протекание многих процессов.

Психолингвистика изучает внутренние связи между мышлением и речью.

Эта связь проявляется через взаимодействие глубинного универсально-предметного кода (предмета вообще) и поверхностной структуры, образуемой знаками языка в речи (конкретного предмета). Доказано, что имеется принципиальное различие между процессом мысленного проговаривания при чтении текста "про себя" и процессом внутренней речи — мышлением.

Компьютерная лингвистика — наука, родившаяся в \(1960-х\) гг, на стыке вычислительной техники и лингвистики.

В настоящее время выделяют \(5\) основных направлений работы.

 
1.  Анализ текстов на естественном языке — общие принципы построения естественных языков давно интересуют лингвистов всего мира.
2.  Синтез текстов на естественном языке — задача, обратная задаче анализа текстов. Проблема также очень актуальна.
3.  Понимание текстов — проблема, интересующая не только лингвистов, но и психологов, философов, педагогов и др.
4.  "Оживление" текста. Известно, что в памяти человека зрительные образы сопутствуют прочитанным текстам и наоборот, любой мыслительный образ человек легко может описать словами весьма точно. Текст и зрительный образ как бы объединены в нашем сознании. Изучение того, как происходит интеграция текста и картинки и как по одной составляющей представления появляется вторая — одна из важнейших проблем в работах по искусственному интеллекту. Уже имеются образцы картин, воссозданных по заданному тексту.
5.  Модели коммуникации. Появление искусственных систем, способных воспринимать и понимать человеческую речь и тексты на естественном языке, создало предпосылки для непосредственного общения человека и компьютера.

Экспертные системы — одно из прикладных направлений искусственного интеллекта.

В отличие от других интеллектуальных систем, экспертная система имеет три главные особенности:

1. Она адаптирована для любого пользователя;

2. Она позволяет получать не только новые знания, но и профессиональные умения и навыки, связанные с данными знаниями, т. е. не только дает знать что..., но и знать как...; 

3. Она передает не только знания, но и пояснения и разъяснения, т. е. обладает обучающей функцией.

Робототехника занимается созданием технических систем, которые способны действовать в реальной среде и частично или полностью заменить человека в некоторых сферах его интеллектуальной и производственной деятельности. Такие системы называются роботами.

Любой робот представляет собой объединение четырех взаимосвязанных систем: датчиков, системы искусственного интеллекта, системы управления и системы движения.