Моделирование процедуры логического вывода для разработки приложений с элементами искусственного интеллекта

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра ИСТАС

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Курсовая работа по дисциплине:

«Основы теории систем»

Тема: Моделирование процедуры логического вывода для разработки приложений с элементами искусственного интеллекта.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил:

Студент  ИСТАС-IV-3

Левченко И.В.

Проверила:

Баранова О.М.

 

 

 

 

 

Москва 2012 г.

Содержание:

1. Логический вывод………………………………………………….3
2. Общее определение искусственного интеллекта…………..…….4
3. Экспертная система………………………………………………..6
4. Машина логического вывода…………………………………….10
5. Блок схема машины логического вывода…………………….…11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Логический вывод.

Логический вывод— рассуждение, в ходе которого из количества исходных суждений — посылок — с помощью логических правил получают заключение — новое суждение. Напр., из суждений «Все люди смертны» и «Кай — человек» мы можем вывести с помощью правил простого категорического силлогизма новое суждение: «Кай смертен».

В символической логике вывод определяется более строго — как последовательность высказываний или формул, состоящая  из аксиом, посылок и ранее доказанных формул (теорем). Последняя формула  данной последовательности, выведенная как непосредственное следствие  предшествующих формул по одному из правил вывода, принятых в рассматриваемой  аксиоматической теории, представляет собой выводимую формулу. Поскольку  каждая формальная система имеет  свои собственные аксиомы и правила  вывода, постольку во всякой системе  понятие вывода носит специфический  характер.

В качестве примера приведем определение  понятия вывода для следующей  формальной системы. Алфавит системы  включает в себя бесконечный набор  символов:

р, q, r, s, ...; p ₁ q ₁, r ₁, s ₁, ...; p ₂ q ₂, r ₂, s ₂, ... , которые называются пропозициональными переменными. К ним добавляются следующие четыре символа:

(,),->, ~

левая и правая скобки, знак импликации и знак отрицания. Правила построения формул:

1) всякая пропозициональная переменная  есть формула;

2) если А и В суть формулы, то (А—>В) есть формула;

3) если A есть формула, то ~ A есть формула.

В качестве аксиом можно принять  следующие три формулы:

а) s-> (p->s);

б) (s->(p->q))->((s->p)->(s->q));

в) (~ p->~ q)->(q-> p).

 

В качестве правил вывода принимаются  следующие два правила:

1) Правило подстановки: если  формула А получается из формулы А путем замены некоторой переменной повсюду, где она встречается в Л, на некоторую формулу С, то из A следует А'.

2) Правило отделения: из формул  вида (А->В) и A следует формула В.

 

Теперь можно определить понятие  вывода. Последовательность формул A₁, ..., А _т называется выводом формулы Aиз посылок Г₁ ..., Г _т, если каждая формула этой последовательности есть либо одна из аксиом системы, либо одна из посылок Г₁, ..., Г_т, либо получена из каких-то предыдущих формул последовательности по одному из правил вывода данной системы, а формула А есть последняя формула данной последовательности.

Формулу A, для которой существует вывод из посылок Г₁, ..., Г_т называют выводимой из Г₁, ..., Г_т. Утверждение о выводимости формулы A из посылок Г₁, ..., Г_т записывается так: Г₁, ..., Г_т |-A и читается: «Формула A выводима из посылок Г₁, ..., Г_т». Безотносительно к специфике формальной системы отношению логической выводимости (|-) присущи следующие свойства:

1) Г |- Е,.если Е входит в список посылок Г.

2) Если Г |- Е, то Г, ∆ |- Е для любого перечня формул Д.

3) Если Г |- Е, то ∆ |- Е, когда ∆ получено из Г путем перестановки формул Г или опускания таких формул, которые тождественны остающимся формулам.

4) Если Г |- Е, то ∆ |- Е,  когда ∆ получено из Г за  счет опускания любых формул  Г, которые доказуемы или выводимы  из остающихся формул Г.

 

Общее определение искусственного интеллекта

В таблице приведены определения  искусственного интеллекта, взятые из восьми научных работ. Эти определения  можно классифицировать по двум основным категориям.  Формулировки, приведенные  в верхней части таблицы, касаются мыслительных процессов и способов рассуждения, а в нижней части  таблицы находятся формулировки, касающиеся поведения.

Системы, которые  думают подобно людям	Системы, которые  думают рационально
Новое захватывающее направление  работ по созданию компьютеров, способных  думать, ...машин, обладающих разумом, в  полном и буквальном смысле этого  слова	Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей
Автоматизация действий, которые  мы ассоциируем с человеческим мышлением, т.е. таких действий, как принятие решений, решение задач, обучение	Изучение таких вычислений, которые позволяют чувствовать, рассуждать и действовать
Искусство создания машин, которые  выполняют функции, требующие интеллектуальности при их выполнении людьми	Вычислительный интеллект— это наука о проектировании интеллектуальных агентов
Наука о том, как научить  компьютеры делать то, в чем люди в настоящее время их превосходят	Искусственный интеллект - это  наука, посвященная изучению интеллектуального  поведения артефактов

 

Проверка того, способен ли компьютер действовать подобно  человеку: подход, основанный на использовании  теста Тьюринга.

Тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом, был разработан в  качестве удовлетворительного функционального  определения интеллекта. Тьюринг  решил, что нет смысла разрабатывать  обширный список требований, необходимых  для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться  противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение  объекта, обладающего искусственным  интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких  бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа. Компьютер успешно пройдет этот тест, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства. Решение задачи по составлению программы для компьютера для того, чтобы он прошел этот тест, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен обладать перечисленными ниже возможностями.

 

• Средства обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing—NLP), позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке.
• Средства представления знаний, с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает.
• Средства автоматического формирования логических выводов, обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений.
• Средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

 

В тесте Тьюринга сознательно  исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и  компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется  физическая имитация человека. Но в  так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор  мог проверить способности испытуемого  объекта к восприятию, а также  имел возможность представить физические объекты «в неполном виде» (пропустить их «через штриховку»). 
Чтобы пройти полный тест Тьюринга, компьютер должен обладать перечисленными ниже способностями.

 

• Машинное зрение для восприятия объектов.
• Средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве.

Шесть направлений исследований, перечисленных выше, составляют основную часть искусственного интеллекта.

 

Экспертная система

Экспертная система – это интеллектуальной компьютерная программы, в которой используются знания и процедуры логического вывода для решения достаточно трудных задач и требующая для своего решения значительного объема экспертных знаний человека. Таким образом, экспертная система - это компьютерная система, которая эмулирует способности эксперта к принятию решений. Термин эмулирует означает, что экспертная система обязана действовать во всех отношениях как эксперт-человек. Понятие эмуляции является гораздо более строгим, чем моделирование, поскольку моделирующая система обязана действовать подобно реальному объекту лишь в определенных отношениях.

Безусловно, еще не удалось  создать такую систему, которая  могла бы применяться в качестве универсального решателя задач, но экспертные системы действуют в своих  ограниченных областях приложения весьма успешно.

В экспертных системах для  решения задач на уровне эксперта-человека широко

используются специализированные знания. Термином эксперт обозначается личность, обладающая экспертными знаниями в определенной области. Это означает, что эксперт имеет знания или  специальные навыки, которые неизвестны или недоступны для большинства  людей. Эксперт способен решать задачи, которые большинство людей не способны решить вообще, или решает их гораздо более эффективно. После  того как были впервые разработаны  экспертные системы, они содержали  исключительно только экспертные знания. Однако в наши дни термин экспертная система часто применяется по отношению к любой системе, в  которой используется технология экспертных систем. Технология экспертных систем может включать специальные языки экспертных систем, а также программные и аппаратные средства, предназначенные для обеспечения разработки и эксплуатации экспертных систем.

В качестве знаний в экспертных системах могут применяться либо экспертные знания, либо обычные общедоступные  знания, которые могут быть получены из книг, журналов и от хорошо осведомленных  людей. В этом смысле обычные знания рассматриваются как понятие  более низкого уровня по сравнению  с более редкими экспертными  знаниями. Термины экспертная система, система, основанная на знаниях, и экспертная система, основанная на знаниях, часто  используются как синонимы. Но большинство  людей используют только термин экспертная система, просто потому, что оно короче, даженесмотря на то, что в экспертной системе, о которой идет речь, могут быть представлены не экспертные, а всего лишь обычные знания.

Принципы работы экспертной системы, основанной на знаниях, иллюстрируются на рис. 1. Пользователь передает в экспертную систему факты или другую информацию и получает в качестве результата экспертный совет или экспертные знания. По своей структуре экспертная система подразделяется на два основных компонента - базу знаний и машину логического  вывода. База знаний содержит знания, на основании которых машина логического  вывода формирует заключения. Эти  заключения представляют собой ответы экспертной системы на запросы пользователя, желающего получить экспертные знания.  

 

Рис. 1. Основные принципы функционирования экспертной системы.  

 

Кроме того, разработаны  полезные системы, основанные на знаниях, которые предназначены для использования  в качестве интеллектуального помощника  для эксперта-человека. Эти интеллектуальные помощники проектируются на основе технологии экспертных систем, поскольку  такая технология обеспечивает значительные преимущества при разработке. Чем  больше знаний будет введено в базу знаний интеллектуального помощника, тем в большей степени его действия будут напоминать действия эксперта. Разработка интеллектуального помощника может стать полезным промежуточным шагом перед созданием полноценной экспертной системы. К тому же интеллектуальный помощник позволяет освободить для эксперта больше полезного времени, поскольку его применение способствует ускоренному решению задач.

Знания эксперта относятся  только к одной предметной области, и в этом состоит отличие методов, основанных на использовании экспертных систем, от общих методов решения  задач. Предметная область - это специальная  проблемная область, такая как медицина, финансы, наука и техника, в которой  может очень хорошо решать задачи лишь определенный эксперт. Экспертные системы, как и эксперты-люди, в  целом предназначены для использования  в качестве экспертов в одной  предметной области. Например, обычно нельзя рассчитывать на то, что эксперт  в области шахмат будет обладать экспертными знаниями, относящимися к медицине. Экспертные знания в  одной предметной области не переносятся  автоматически на другую область.

Знания эксперта, касающиеся решения конкретных задач, называются областью знаний эксперта. Например, медицинская  экспертная система, предназначенная  для диагностирования инфекционных заболеваний, должна обладать большим  объемом знаний об определенных симптомах, вызванных инфекционными заболеваниями. В этом случае областью знаний является медицина, а сами знания состоят  из сведений о заболеваниях, симптомах  и методах лечения. Связь между  предметной областью и областью знаний показана на рис. 2. Обратите внимание на то, что на данном рисунке область  знаний полностью включена в предметную область. Часть, выходящая за пределы  области знаний, символизирует область, в которой отсутствуют знания о какой-либо из задач, относящихся к данной предметной области.