Информация импортные сигареты на нашем сайте.

List Banner Exchange

#5 - Искусственный интеллект - взгляд в будущее 

 

Искусственный интеллект. Основные направления исследований.

В этом номере рассылки рассказывается о основных частях AI, теории их взаимодействия, экспертных системах и их применении в бизнесе. 

 

В номере

 

1. Семантические алгоритмы

2. Экспертные системы

2.1- CASE-системы 

        

        В этом номере рассылки я хочу рассказать о двух основных и наверное самых сложных частях AI - это семантические алгоритмы и экспертные системы.

        

        Семантические алгоритмы

        За сложной терминологией скрываются достаточно простые понятия. Представим например систему, осуществляющую проверку орфографии в тексте. На первом этапе достаточно сверить все имеющиеся слова со словарем. Однако в русском языке важна и форма употребления слова - падежное окончание. Для определения правильной формы слова человек читает все предложение, анализирует его смысл и в результате четко знает как правильно выразить мысль.

        Понятие "смысл" достаточно растяжимое, но в данной ситуации мы имеем в виду лишь определенную связь слов в предложении и их форму. 

        

        В основу семантических алгоритмов положена теория обработки информации, выраженной на естественном языке

 

        Что же касается реализации на практике, то практически никто не может применить семантический анализ на полную мощь, особенно в русском языке. Приведу простой пример. Встроенная в Word проверка орфографии может заменить неправильно написанное слово (и то не всегда), иногда подсказать, что в тексте подлежащие не согласуется со сказуемым и т.д. Однако до полного анализа еще далеко. 

 

        Экспертные системы

        В понятие экспертных систем  человек вкладывает либо слишком широкий круг задач либо слишком узкий. Например не надо думать, что какая-то система сможет анализировать данные и выдать результат "на блюдечке". С другой стороны если система просто считает результат "по формуле", то это, скорей всего, простая программа. Необходимо также сказать, что настоящую экспертную систему еще никто не сделал, потому что в идеале она должна полностью заменять человека в определенной области.

        Но я не намерен делать сплошные пессимистические прогнозы. С точки зрения приложений AI существует достаточно интересная особенность подобных систем. 

        Основой для стабильной и быстрой работы любой системы, в том числе и экспертной, является обширная база знаний. Более простым языком можно сказать, что манные не должны храниться в виде текстового файла. Информация должна быть динамической и доступной.

        Представить себе систему AI. Условным ядром будем считать баз знаний, т.к. в ней должна храниться вся информация. Условным, потому что на самом деле у базы знаний нет центра. Каждый узел системы AI связан со "своим" кусочком базы знаний, а также может контактировать со всеми другими. Например система распознавания образов оперирует входным графическим изображением, а на выход подает представленный в семантическом описании образ. Данные образ может поступать во все другие системы. Для чего это нужно? Представим, что весть AI Состоит из системы распознавания изображения, системы распознавания звука и ставших уже базовыми, семантических алгоритмов.

        Бесспорно, что качество системы распознавания образов повысится за счет получения звуковых данных. В тоже время данные об окружающих шумах дополнятся семантическим представлением образа. Таким образом система AI будет способна работать более эффективно за счет более оптимального представления данных, а также за счет их динамического взаимодействия.

 

        Теперь скажу пару слов о применении экспертных систем в бизнесе. Несколько лет назад широкое распространение получило такое понятия, как CASE-система. Круг задач, решаемый этой системой на первый взгляд достаточно узок. Например можно проектировать структуру программ или структуру связей сотрудников предприятия. 

        Казалось бы подобная система достаточна проста и не приносит желаемого результата, однако многие компании приняли её на вооружение. Общий подход заключался в следующем - мы не получим прибыли сегодня, но мы получим прибыль завтра, причем в несколько раз больше. Действительно, использование CASE-систем позволило поставить на новый уровень производство программных продуктов. Я не буду подробно останавливаться на принципах таких систем (вскоре появится соответствующая статья на сайте), скажу лишь что в их основу был положен даже не AI как таковой, а лишь его часть, связанная с динамическим хранением и обработкой данных.

 

Стремитесь и пробуйте ...

  

В следующем номере

 

Тематика следующего выпуска в ближайшее время указываться не будет - так что каждый может предложить любой вопрос для обсуждения

 

Новости сайта - http://aifuture.chat.ru

 

Скоро заработает страница для голосования (ваши пожелания

 

Новый материал на сайте

Геном человека. Какие перспективы для AI?

 

Рассылка

Периодичность рассылки: один раз в неделю, подписывайтесь на сайте

 

Почта

новые идеи или предложения

по вопросам рекламы

 

Алексей Савкин Искусственный интеллект - взгляд в будущее

mailto: s_copy@mail.ru или ai_future@pisem.net