Исследования и эксперименты в области искусственного интеллекта

Исследования и эксперименты в области искусственного интеллекта породили самостоятельную подобласть, которую можно отнести к обеспечивающей. Усилия здесь направлены на создание специализированных технических и программных средств, ориентированных на разработку и эксплуатацию систем ИИ
Программные средства разработки и реализации систем ИИ можно разделить на следующие группы: универсальные языки программирования, универсальные языки представления знаний и оболочки.
ПСИИ представляют собой программный комплекс, позволяющий решать задачи на уровне человека-оператора. Любую программу можно написать на машинно-ориентированном языке (ассемблере) или на универсальном языке высокого уровня. Процесс программирования ПСИИ на специализированных средствах занимает в 2-3 раза меньше времени, чем на универсальных средствах, однако эффективность ПСИИ при этом ниже. Еще одним фактором, существенным для выбора инструментальных программных средств при разработке ПСИИ, является потенциальная возможность взаимодействия с программными средствами, используемыми на различных уровнях иерархии интегрированных АСУП.
Оптимальное решение задачи выбора: первый прототип реализуется на специализированных средствах, и в случае достаточной эффективности этих средств на них могут быть написаны действующий прототип, и даже промышленная система. Однако в большинстве случаев прототип следует "переписать" на традиционных средствах.
Рассмотрим наиболее известные и широко применяемые программные средства искусственного интеллекта.
Язык программирования Лисп. Самое популярное средство для программирования систем ИИ. Создан в 60-х годах американским ученым Дж. Маккарти и его учениками. Наиболее известными диалектами этого языка являются InterLisp, QLisp, CommonLisp. На языке Лисп написаны многие ЭС (Mycin, Internist, Kee), системы естественно-языкового общения (Margie, Shrdlu, Дилос), интеллектуальные ОС (Flex).
Популярность Лиспа объясняется тем, что он с помощью довольно простых конструкций позволяет писать сложные и изящные системы обработки символьной информации. Правда все Лисп - системы имеют низкую вычислительную эффективность.
Существенной особенностью языка Лисп является то, что здесь "данные" и "программы" внешне ничем не отличаются друг от друга. Это дает возможность писать на Лиспе программы манипулирующие не только "данными", но и "программами". Именно данное свойство позволяет Лиспу стать изящным средством программирования систем ИИ.
Язык программирования FRL (Frame Representation Language). Относится к классу фрейм - ориентированных языков. Фрейм в FRL - это совокупность поименованных, ассоциативных списков, содержащая до пяти уровней подструктур. Подструктурами фреймов могут быть слоты, аспекты, данные, комментарии и сообщения.
Важным свойством FRL является наличие в нем встроенного механизма "наследования свойств". Т.е. все понятия предметной области в БЗ  организовываются в виде иерархической классификационной системы, где каждое общее (родовое) понятие связывается с более конкретным (видом). Применяется механизм наследования свойств.
На сегодняшний день большинство FRL - систем написаны на Лиспе.
Язык программирования Пролог. Наиболее известные Пролог - системы: MProlog, CProlog, Prolog-2, Arity Prolog, Turbo Prolog, Strawberry Prolog. Пролог все чаще в последнее время стал привлекаться к разработке ЭС. Математической основой этого языка являются исчисление предикатов преимущественно первого порядка, метод резолюций Робинсона, теория рекурсивных функций. За счет наличия большого набора встроенных предикатов язык Пролог можно отнести к универсальным языкам программирования и даже к языкам системного программирования. Важнейшей особенностью языка является наличие реляционной базы данных.
Язык программирования OPS. Язык относится к числу продукционных. Являясь универсальным языком, он в первую очередь предназначен для разработки систем ИИ, и, в частности экспертных систем. Архитектура языка OPS типична для продукционных систем: база правил, рабочая память и механизм вывода. Отличительные черты семейства языков OPS: программное управление стратегией вывода решений, развитая структура данных и принципиальная эффективность реализации.
Язык программирования Рефал (рекурсивных функций алгоритмический язык). Это машинно-независимый алгоритмический язык, ориентированный на так называемые "символьные преобразования": перевод с одного языка на другой, алгебраические выкладки  и т.п. Рефал - универсальный метаязык для преобразования объектов языковой природы. Важнейшим приложением Рефала является его использование в качестве метаязыка для построения системных макрокоманд и специализированных языков. В качестве конкретных областей применения Рефала в разработке ПСИИ следует отметить, в частности, создание специализированных языков общения с ЭВМ, автоматическую генерацию программ, перенос программ на языки высокого уровня и их адаптацию при переходе от одного типа ЭВМ к другому.
Проблема выбора программных инструментальных средств вызывает бурные дискуссии между сторонниками специализированных языков ИИ и традиционных языков высокого уровня. Над решением данной проблемы работает целый ряд компаний, специализирующихся на ИИ и коммерческих ЭС, а также большинство крупных фирм по производству ЭВМ.
Искусственный интеллект самое молодое научное направление. Появление его было подготовлено развитием мощности вычислительных машин.
Искусственный интеллект занимает исключительное положение. Это связано со следующим:
1.    часть функций программирования в настоящее время оказалось возможным передать машине. При этом общение с машиной происходит на языке, близком к разговорному. Для этого в ЭВМ закладывают огромную базу знаний, способы решения, процедуры синтеза, программы, а также средства общения, позволяющие пользователю легко общаться с ЭВМ.
2.    В связи с внедрением ЭВМ во все сферы человеческой жизни становится возможным переход к безбумажной технологии обработки информации.
3.    Если раньше производство ориентировалось на обязательное участие человека, то в настоящее время находят применение безлюдные технологии, основанные на роботизации и автоматизации системы управления.
4.    Интеллектуальные системы в настоящее время начинают занимать ведущее положение в проектировании образцов изделий. Часть изделий невозможно спроектировать без их участия.
Системы, относящиеся к системам ИИ в настоящее время:
1.    Экспертные системы. Первые системы, которые нашли широкое применение. Их элементы используются в системах проектирования, диагностики, управления и играх. Основаны на вводе знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов) в ЭВМ и разработке специальной системы по их использованию.
2.    Системы естественно - языкового общения (подразумевается письменная речь). Данные системы позволяют производить обработку связанных текстов по какой либо тематике на естественном языке.
3.    Системы речевого общения. Состоят из двух частей:
4.    системы восприятия речи
5.    системы воспроизведения речи.
6.    Системы обработки визуальной информации. Находят применение в обработке аэрокосмических снимков, данных, поступающих с датчиков, роботов и автоматизированных систем.
7.    Системы машинного перевода. Подразумеваются естественные языки человеческого общения.
8.    Системы автоматического проектирования. Без этих систем не может обойтись ни одно крупное машиностроительное предприятие.
Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике.- М., 1991.
Шихов Е. Варианты реализации искусственного интеллекта ресурс Интернета, http://neural.narod.ru/, 2002.
Квасный Р. Искусственный интеллект ресурс Интернета, http://neural.narod.ru/, 2001
Инструментальные средства разработки экспертных систем
Экспертные системы (ЭС) - это системы искусственного интеллекта (интеллектуальные системы), предназначенные для решения плохоформализованных и слабоструктурированных задач в определенных проблемных областях, на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов. В настоящее время ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, где использование точных математических методов и моделей затруднительно или вообще невозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений и управление в сложных ситуациях, деловые различные приложения и т. д.
Основными компонентами ЭС являются базы данных (БД) и знаний (БД), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний, обучения и организации взаимодействия с пользователем. БД, БЗ и блок поиска решений образуют ядро ЭС.
Для конструирования ЭС используются различные инструментальные средства: универсальные языки программирования, языки искусственного интеллекта, инструментальные системы и среды и системы-оболочки. Системы-оболочки являются наиболее простым средством формализации (автоформализации) экспертных знаний, практически не требующие участия посредников в лице инженера по знаниям или программиста при их использовании. Инженер по знаниям только помогает эксперту выбрать наиболее подходящую для его проблемной области оболочку.
Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем:
- Экспертные системы, выполненные в виде отдельных программ, на некотором алгоритмическом языке, база знаний которых является непосредственно частью этой программы. Как правило, такие системы предназначены для решения задач в одной фиксированной предметной области. При построении таких систем применяются как традиционные процедурные языки PASCAL, C и др., так и специализированные языки искусственного интеллекта LISP, PROLOG.
- Оболочки экспертных систем - программный продукт, обладающий средствами представления знаний для определенных предметных областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием предоставленных оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно считать невозможность охвата одной системой всех существующих предметных областей. Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.
- Генераторы экспертных систем - мощные программные продукты, предназначенные для получения оболочек, ориентированных на то или иное представление знаний в зависимости от рассматриваемой предметной области. Примеры этой разновидности - системы KEE, ART и др..
Системы EXSYS и GURU относятся к системам дедуктивного продукционного типа, причем система GURU (в ее современной версии, ориентированной на рабочие станции) по сути является инструментальной средой, поддерживающей различные режимы конструирования прикладных ЭС и обладающей достаточно развитыми средствами обработки фактора неопределенности. Эта система ориентирована на различные классы пользователей в зависимости от их подготовки в области искусственного интеллекта и программирования, имеет развитый интерфейс с современными СУБД и электронными таблицами, средства сбора статистики и т. д. Система может работать на различных вычислительных платформах под управлением различных операционных систем, а также имеет поддержку сетевой конфигурации.
Экспертная система Exsys представляет собой интеллектуальную систему, которая может быть использована для разработки базы знаний в любой предметной области. При этом знания представляются в виде продукционных правил. В систему включены средства отладки и тестирования программы, редактирования для модификации знаний и данных.
В списке наиболее распространенных в настоящее время за рубежом экспертных систем и их оболочек можно выделить следующие наименования: INSIGT, LOGIAN, NEXPERT, RULE MASTER, KDS, PICON, KNOWLEDGE CRAFT, KESII, S1, TIMM и др.
В качестве критериев, по которым можно судить о возможности создания экспертной системы следует отметить следующие:
1.- Необходимость символьных рассуждений, очевидно, нет смысла разрабатывать экспертную систему для численных расчетов, например, для преобразований Фурье, интегрирования, решения систем алгебраических уравнений и др.
2.- Наличие экспертов, компетентных в избранном круге вопросов, которые согласны сотрудничать при создании ЭС.
3.- Поставленная проблема должна быть достаточно важной и актуальной. Это могут быть проблемы, требующие высокого уровня экспертизы, либо простые, но трудоемкие многократно повторяющиеся проверки. Нет смысла тратить время на решение проблем, которые возникают редко и могут быть разрешены человеком с обычной квалификацией.
4.- Необходимо четко ограничивать круг решаемых задач, т.е. предметная область выбирается достаточно "узкой", чтобы избежать "комбинаторного взрыва" объема информации необходимой для компетентного решения поставленной задачи.
5.- Необходима согласованность мнений экспертов о том, как следует решать поставленные задачи, какие факты необходимо использовать и каковы общие правила вынесения суждений. В противном случае невозможно расширить базу знаний за пределы опыта одного человека и осуществить сплав экспертных знаний из нескольких областей.
6.- Должно быть достаточно исходных данных для проверки работоспособности экспертной системы в выбранной предметной
7.области, чтобы разработчики смогли убедиться в достижимости некоторого заданного уровня ее функционирования.
8.- Должна обеспечиваться возможность постепенного наращивания системы. База знаний должна легко расширяться и корректироваться, так как правила часто меняются с появлением новых фактов.
Ценность использования ЭС проявляется в следующих аспектах:
a)- В сборе, оперативном уточнении, кодировании и распространении экспертных знаний.
b)- В эффективном решении проблем, сложность которых превышает человеческие возможности и для которых требуются экспертные знания нескольких областей.
c)- В сохранении наиболее уязвимой ценности коллектива - коллективной памяти.
Создание баз знаний открывает широкие возможности, которые обусловлены безошибочностью и тщательностью, присущими ЭВМ и синтезом знаний экспертов. Если база знаний объединяет информацию по нескольким дисциплинам, то такой "сплав" знаний приобретает дополнительную ценность.
Экспертная система позволяет решить проблему сохранения экспертных знаний, связанную с утратой наиболее квалифицированных экспертов в результате их продвижения по службе, смерти, перехода на другую работу или выхода на пенсию, а также позволит сделать знания легко доступными для тех, кто аймет места ушедших экспертов.
Экспертная система VP-Expert представляет собой "пустую" оболочку, хорошо зарекомендовавшую и получившую достаточно широкое распространение. ее применение возможно на IBM совместимых персональных компьютерах с операционной системой MS DOS, имеющих не менее 256 К оперативной памяти и адаптеры графических дисплеев подобные CGA, EGA или HERKULES. Важной особенностью оболочки, существенно расширяющей ее возможности, является совместимость с файлами созданными dBASE II, dBASE III и dBASE III+.
MatLab
Зарождение системы MATLAB относится к концу 70-х годов, когда первая версия этой системы была использована в Университете Нью Мехико и Станфордском университете для преподавания курсов теории матриц, линейной алгебры и численного анализа. В это время активно разрабатывались пакеты прикладных программ по линейной алгебре LINPACK и EISPACK на языке FORTRAN, и авторы системы MATLAB искали способы использовать эти пакеты, не программируя на языке FORTRAN.
Сейчас возможности системы значительно превосходят возможности первоначальной версии матричной лаборатории Matrix Laboratory. Нынешний MATLAB - это высокоэффективный язык инженерных и научных вычислений. Он поддерживает математические вычисления, визуализацию научной графики и программирование с использованием легко осваиваемого операционного окружения, когда задачи и их решения могут быть представлены в нотации, близкой к математической. Наиболее известные области применения системы MATLAB:
•    математика и вычисления;
•    разработка алгоритмов;
•    вычислительный эксперимент, имитационное моделирование, макетирование;
•    анализ данных, исследование и визуализация результатов;
•    научная и инженерная графика;
•    разработка приложений, включая графический интерфейс пользователя.
MATLAB - это интерактивная система, основным объектом которой является массив, для которого не требуется указывать размерность явно. Это позволяет решать многие вычислительные задачи, связанные с векторно-матричными формулировками, существенно сокращая время, которое понадобилось бы для программирования на скалярных языках типа C или FORTRAN.
Версия MATLAB 7 - это последнее достижение разработчиков; она содержит существенные изменения и улучшения в каждом разделе, начиная от встроенных математических функций и новых конструкций программирования и заканчивая новыми структурами данных, объектно-ориентированным подходом, новыми средствами визуализации и графическим интерфейсом пользователя.
Фирма The MathWorks, Inc. поддерживает тесные связи с университетским миром и предлагает для образовательных версий значительные скидки. В настоящее время студенческая версия Student Edition of MATLAB ничем не отличается от коммерческой версии, но имеет невысокую цену и предназначена для студентов, работающих на персональном компьютере дома или в общежитии.
Одно из назначений математики - служить языком общения между учеными и инженерами. Матрицы, дифференциальные уравнения, массивы данных, графики - это общие объекты и конструкции, используемые как в прикладной математике, так и в системе MATLAB. Именно эта фундаментальная основа обеспечивает системе MATLAB непревзойденную мощь и доступность. Стоит прислушаться к следующему афористичному мнению: "Причина, по которой MATLAB столь полезен для обработки сигналов, состоит в том, что он не проектировался специально для этой цели, а создавался для математиков".
Система MATLAB - это одновременно и операционная среда и язык программирования. Одна из наиболее сильных сторон системы состоит в том, что на языке MATLAB могут быть написаны программы для многократного использования. Пользователь может сам написать специализированные функции и программы, которые оформляются в виде М-файлов. По мере увеличения количества созданных программ возникают проблемы их классификации и тогда можно попытаться собрать родственные функции в специальные папки. Это приводит к концепции пакетов прикладных программ (ППП), которые представляют собой коллекции М-файлов для решения определенной задачи или проблемы.
В действительности ППП - это нечто большее, чем просто набор полезных функций. Часто это результат работы многих исследователей по всему миру, которые объединяются в зависимости от области применения - теория управления, обработка сигналов, идентификация и т. п. Именно поэтому пакеты прикладных программ - MATLAB Application Toolboxes, входящие в состав семейства продуктов MATLAB, позволяют находиться на уровне самых современных мировых достижений.
PROLOG
Пролог (Prolog) язык логического программирования, основанный на логике дизъюнктов Хорна, представляющей собой подмножество логики предикатов первого порядка.
Разработка языка Prolog началась в 1970 г. Аланом Кулмероэ и Филиппом Русселом. Будучи декларативным языком программирования, Пролог воспринимает в качестве программы некоторое описание задачи, и сам производит поиск решения, пользуясь механизмом бэктрекинга и унификацией. Целью разработки языка Prolog было предоставить возможность задания спецификаций решения и позволить компьютеру вывести из них последовательность выполнения для этого решения, а не задание алгоритма решения задачи, как в большинстве языков.
Интерес к Прологу поднимался и затихал несколько раз, энтузиазм сменялся жёстким неприятием. Наиболее высоко был поднят интерес к языку Пролог как к языку будущего во время разработок японской национальной программы компьютеры пятого поколения в 1980-х годах, когда разработчики надеялись, что с помощью Пролога можно будет сформулировать новые принципы, которые приведут к созданию компьютеров более высокого уровня интеллекта. Неправильная оценка этой перспективы явилась одной из причин неудачи проекта.
В настоящее время Пролог, несмотря на неоднократные пессимистические прогнозы, продолжает развиваться в разных странах и вбирает в себя новые технологии и концепции, а также парадигмы императивного программирования. В частности, одно из направлений развития языка (в том числе и в России) реализует концепцию интеллектуальных агентов.
Пролог реализован практически для всех известных операционных систем и платформ (в том числе для Java и .NET). В число операционных систем входят OS для мэйнфреймов, всё семейство Unix, Windows, OS для мобильных платформ.
Многие современные реализации языка имеют внутреннее расширение за счет ООП-архитектуры. Кроме проприетарных решений также существуют реализации Пролог на условиях open source. Важно, что для языка существует стандарт ISO принятый как ISO/IEC JTC1/SC22/WG17.
Базовым принципом языка является равнозначность представления программы и данных (декларативность), отчего утверждения языка одновременно являются и записями, подобными записям в базе данных, и правилами, несущими в себе способы их обработки. Сочетание этих качеств приводит к тому, что по мере работы системы Пролога знания (и данные и правила) накапливаются. Поэтому Пролог-системы считают естественной средой для накопления базы знаний.
Очень интересно, что в России применялось одноименное ПО «ПРОЛОГ» для реализации одного из самых амбициозных и технологически успешных проектов ВПК «Буран». Также существуют весьма интересные, но спорные мнения и реализации по поводу применения Пролог в области задач искусственного интеллекта и экспертных систем.
Пролог критикуется в первую очередь за свою недостаточную гибкость, отчего решения на обычных языках программирования (типа C++, Java) в сочетании с базами данных оказываются более технологичными, чем аналогичные решения на Прологе. Негибкость заключается в трудности изучения языка, более высоких требований к квалификации программиста на Прологе, трудности отладки программы, неразвитости технологии программирования, плохой контролируемости промежуточных результатов.
Перспектива развития всемирной Сети, известной как проект Веб 2.0 поддерживает особый интерес к семантике распределенных данных и их обработке декларативными методами. В связи с этим появились концепции языка OWL основанного на концепции First-Order Logic(FOL) реализацию которой, в свою очередь, можно рассматривать как значительно более расширенную технику классического Prolog.