Основные направления исследований в ИИСписок дисциплин по искусственному интеллекту постоянно увеличивается. Сегодня в него входят такие направления, как представление и приобретение знаний, интеллектеальный анализ данных, средства общения с ЭВМ на естественном языке, обучение, когнитивное моделирование, стратегические игры, обработка визуальной информации и робототехника и др.
1. Представление знаний и моделирование рассуждений Представление знаний (knowledge representation) - одно из наиболее сформировавшихся направлений искусственного интеллекта. Традиционно к нему относилась разработка формальных языков и программных средств для отображения и описания так называемых когнитивных структур ( структур человеческого сознания, отражающих представление личности о действительности). Сегодня к представлению знаний причисляют также исследования по дескриптивной логике, логикам пространства и времени, онтологиям. Пространственные логики позволяют описывать конфигурацию пространственных областей, объектов в пространстве; изучаются также семейства пространственных отношений. В последнее время эта область, из-за тесной связи с прикладными задачами, становится доминирующей в исследованиях по представлению знаний. Например, для задач роботики важно уметь по изображению некоторой сцены восстановить ее вербальное (формальное) описание, с тем чтобы далее это описание использовать, например, для планирования действий робота. Объектами дескриптивной логики являются так называемые концепты, (базовые структуры для описания объектов в экспертных системах) и связанные в единое целое множества концептов (агрегированные объекты). Дескриптивная логика вырабатывает методы работы с такими сложными концептами, рассуждений об их свойствах и выводимости на них. Дескриптивная логика может быть использована, кроме того, для построения объяснительной компоненты базы знаний. Наконец, онтологические исследования посвящены способам концептуализации знаний и методологическим соображениям о разработке инструментальных средств для анализа знаний. Различные способы представления знаний лежат в основе моделирования рассуждений, куда входят: моделирование рассуждений на основе прецедентов (case-based reasoning, CBR), аргументации или ограничений, моделирование рассуждений с неопределенностью, рассуждения о действиях и изменениях, немонотонные модели рассуждений, и др. Остановимся на некоторых из них. Моделирование рассуждений на основе прецедентов - CBR Здесь главные проблемы – поиск алгоритмов адаптации, "фокусировка поиска" на использовании прошлого опыта, вывод, основанный на оценке сходства и технологии визуализации. Пусть заданы прецеденты как множество пар <СЛУЧАЙ, РЕШЕНИЕ>, множество зависимостей между различными атрибутами СЛУЧАЕВ и РЕШЕНИЙ, а также целевая проблема ЦЕЛЬ. Для возникающей новой ситуации («нового случая») требуется найти пару <НОВЫЙ СЛУЧАЙ, ИСКОМОЕ РЕШЕНИЕ>, которая решает целевую проблему. Алгоритмы для таких задач основаны обычно на сравнении прецедентов с новым случаем (в какой-либо метрике), с использованием зависимостей между атрибутами случаев и атрибутами решения. Такие зависимости могут задаваться человеком при построении базы случаев, или обнаруживаться в базе случаев автоматически. При поиске решения для целевой проблемы выполняется адаптация уже имеющегося в базе прецедентов решения. Для этой адаптации и используются означенные зависимости. Важной проблемой CBR является проблема выбора подходящего прецедента. Естественно искать подходящий прецедент в той области пространства поиска, где находятся решения сходных проблем. Но как определить, какие именно решения надо считать сходными? Существуют гипотезы, что сходство проблем налагает ограничения на сходство соответствующих гипотез в форме слабой связи между ними. Это обстоятельство и используется для ограничения области поиска решений. Методы CBR уже применяются в множестве прикладных задач – в медицине, управлении проектами, для анализа и реорганизации среды, для разработки товаров массового спроса с учетом предпочтений разных групп потребителей, и т.д. Следует ожидать приложений методов CBR для задач интеллектуального поиска информации, электронной коммерции (предложение товаров, создание виртуальных торговых агентств), планирования поведения в динамических средах, компоновки, конструирования, синтеза программ.
|
