Искусственный интеллект. Книга 2. Модели и методы

Предисловие

В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту выделились шесть основных направлений.

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, так как ИС — это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

2. Манипулирование знаниями. Для того чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задач, надо научить ИС оперировать ими. В рамках данного направления строятся способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, изучаются системы классификации хранящихся в ИС знаний, разрабатываются процедуры обобщения знаний и формирования на их основе абстрактных понятий, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений.

Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний. Многие исследователи считают, что эти два направления можно разделить лишь условно. Создающаяся в настоящее время теория баз знаний включает исследования, относящиеся как к первому, так и ко второму направлениям.

3. Общение. В круг задач этого направления входят: проблема понимания связных текстов на ограниченном и неограниченном естественном языке, синтез связных текстов, понимание речи и синтез речи, теория моделей коммуникации между человеком и ИС. К этому же кругу проблем примыкают задачи формирования объяснений действий ИС, которые она должна уметь порождать по просьбе человека, а также комплекс задач, связанных с интеграцией в единый внутренний образ сообщений различной модальности (речевых, текстовых, зрительных и т. п.), полученных в процессе коммуникации. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессоров, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других ИС, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с ИС.

4. Восприятие. Это направление традиционно включает: проблемы анализа трехмерных сцен, разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, разработку процедур когнитивной графики, создание средств для порождения зрительных сцен на основе внутренних представлений в ИС.

Специалисты в области искусственного интеллекта видят большие возможности в повышении уровня интеллектуальности ИС за счет обработки зрительной (образной) информации и соотнесения ее с обработкой символьной (текстовой) информации.

5. Обучение. Предполагается, что ИС подобно человеку будут способны к обучению — решению задач, с которыми они ранее не встречались. Для того чтобы это стало возможным, необходимо: создать методы формирования условий задачи по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за этой ситуацией, научиться переходу от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создать приемы декомпозиции исходной для ИС задачи на более мелкие так, чтобы они оказались для ИС уже известными, разработать нормативные и декларативные модели самого процесса обучения, создать теорию подражательного поведения. Перечень задач можно было бы продолжить, ибо в области обучения ИС сделано еще весьма мало. Однако важность работ в этом направлении не вызывает никаких сомнений.

6. Поведение. Так как ИС должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разработать специальные поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими ИС и людьми. Для достижения такого взаимодействия надо провести исследование в ряде направлений и создать: модели целесообразного поведения, нормативного поведения, ситуативного поведения, специальные методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях.

Лишь после этого можно будет говорить о возможности привычного взаимодействия между людьми и ИС.

Практически все перечисленные направления искусственного интеллекта рассмотрены в настоящем томе справочника. Полнота изложения результатов, касающихся того или иного направления, не одинакова. Это объясняется разным уровнем исследований в них.

Данный том отражает тот взгляд на исследования в области искусственного интеллекта, который характерен для специалистов, разрабатывающих теоретические модели и методы решения разнообразных задач, возникающих при создании ИС.

Этим он отличается от первого тома, в котором проблемы искусственного интеллекта рассматривались с точки зрения пользователей ИС.

Оглавление

Предисловие - 5

Глава 1. Представление знаний 7

1.1. Данные и знания (Д.А. Поспелов) 7

1.2. Логические модели (Г.С. Плесневич) 1 4

1.3. Сетевые модели (В.С. Лозовский) 28

1.4. Продукционные модели (Д.А. Поспелов) 49

1.5. Сценарии (Л.В. Литвинцева) 56

1.6. Ленемы (Е.Ю. Кандрашина) 60

Глава 2. Методы работы со знаниями 65

2.1. Приобретение и формализация знаний (А.Н. Аверкин, А.Ф. Блишун, Т.А. Гаврилова, Г.С. Осипов) 65

2.2. Пополнение знаний (Л.В. Литвинцева, Д.А. Поспелов) 76

2.3. Обобщение и классификация знаний (В.Н. Вагин, Я.Я. Викторова) 82

2.4. Дедуктивный вывод на знаниях (В.Н. Вагин) 89

2.5. Неточный вывод на знаниях (А.Р. Хачатрян) 105

Глава 3. Общение 110

3.1. Уровни понимания (Д.А. Поспелов) 110

3.2. Понимание текстов на естественном языке (И.В. Совпель) 115

3.3. Синтез связных текстов (Л.В. Зубов, Я.В. Руссова) 121

3.4. Машинное творчество (М.Г. Гаазе-Рапопорт, Р.X. Зарипов) 126

3.5. Когнитивная компьютерная графика (А.А. Зенкин) 137

3.6. Компьютерные игры (Г.Г. Гнездилова, О.А. Гончаров, Г. В. Сенин) 143

Глава 4. Распознавание образов и анализ изображений (Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич) 149

4.1. Проблема распознавания 149

4.2. Математическая теория распознавания образов 153

4.3. Распознавание изображений 174

4.4. Алгоритмические базы знаний 189

Глава 5. Восприятие и первичная обработка зрительной информации 191

5.1. Зрительное восприятие человека и машинное зрение (В.В. Александров, Н.Д. Горский) 191

5.2. Восприятие двумерных изображений (Я.Д. Горский) 196

5.3. Восприятие трехмерных сцен (В.С. Шнейдеров) 201

Глава 6. Обучение (А.А. Мартиросян, Э.М. Погосян) 206

6.1. Модели обучения 206

6.2. Обучение по примерам 208

6.3. Обучающиеся системы 216

Глава 7. Планирование решения задач 231

7.1. Планирование действий (А.Н. Аверкин, Е.И. Ефимов) 231

7.2. Планирование при синтезе программ (М.И. Канович, Г.Е. Минц) 243

7.3. Поступки и поведение (Д.А. Поспелов) 251

Список литературы (составитель Н.В. Руссова) 257