ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ОБУЧЕНИЕ

 

 

*А.А. Акматкулов, **Н.С. Асылбеков, ***К.И. Арзиев

 

(* г. Бишкек, Кыргызский Национальный технический университет им. И. Раззакова, Кыргызская Республика, ** г. Москва, Московский энергетический институт (технический университет), Россия, *** г. Бишкек, Институт автоматики Национальной Академии наук Кыргызской Республики)

 

 

 

 

 

Передовые в научном и экономическом отношении государства  интенсивно проводят исследования по созданию единого информационного пространства, создающего условия для совместной дистанционной работы на основе однозначно понимаемых баз знаний. Многие аспекты этих исследований базируются на идеях искусственного интеллекта (ИИ).

 

Система ИИ (СИИ) рассматривается как сообщество агентов (носителей ИИ). Концепция агента и СИИ как сообщества агентов положена в основу создания современных СИИ. Каждый агент имеет возможность воспринимать состояния среды, в которой он находится, и воздействовать на нее с помощью реакций. Иными словами, он отображает восприятия реакции или действия. Задача создания СИИ в этом случае представляет собой задачу построения такого отображения.

Основой для представления знаний являются ситуационные исчисления. В основу способностей рассуждать и приходить к умозаключениям положены современные варианты ситуационных исчислений, а выбор того или  иного варианта исчисления зависит от особенностей среды, знания о которой представлены на языке этого исчисления. Кроме того, СИИ рассматривают ряд наиболее характерных и проработанных исчислений: четких, нечетких, модальных. Некоторые варианты СИИ построены на основе формальных логических исчислений.

Для специалистов, интересующихся проблемами СИИ, существуют  полезные учебные пособия /1-5/, затрагивающие основополагающие вопросы, важные для преподавания и исследования. Входящие в /5/ сведения по теории искусственного интеллекта позволяют получить общее представление об основах данного направления науки.

В данной статье рассмотрены фундаментальные понятия искусственного интеллекта, вопросы представления знаний для педагогических целей в техническом учебном заведении.

Если обычная программа может быть представлена в виде:

Программа = Алгоритм + Данные

то для СИИ имеем:

СИИ = Знания + Стратегия обработки знаний.

Основным отличительным признаком СИИ является работа со знаниями. Если для обычных программ представление данных определяется на уровне описания языка программирования, то для СИИ представление знаний выливается в проблему, связанную со многими вопросами: что такое знания, какие знания хранить в системе в виде базы знаний (БЗ), в каком виде и сколько, как их использовать, пополнять и т.д.  

В отличие от данных знания обладают следующими отличительными свойствами:

• внутренней интерпретируемостью - в БЗ наряду с информацией представляются также информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и их использовать;

• структурированностью – выполнение декомпозиции сложных объектов на более простые и установление связей между ними;

• связанностью – отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними;

• активностью – знания предполагают целенаправленное использование информации и управление информационными процессами по решению определенных задач.

Все эти свойства знаний в конечном итоге должны обеспечить возможность СИИ моделировать рассуждения человека при решении прикладных задач. Также со знаниями тесно связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработки знаний). В системах обработки знаний такая процедура называется механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода, принципы построения которого определяются способом представления знаний и видом моделируемых рассуждений.

Для организации взаимодействия с СИИ применяются средства общения с  пользователем (интерфейс), который обеспечивает взаимодействие с БЗ и механизмом вывода на языке достаточно высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов  в некоторой прикладной области. Кроме того, в  функцию интерфейса входит поддержка диалога пользователя с системой, что дает пользователю возможность получать объяснение действий системы, участвовать в поиске решения задачи, пополнять и корректировать базу знаний.

Знания, на которые опирается человек, решающий ту или иную задачу, могут быть следующих видов:

- понятийные (набор понятий и их взаимосвязи);

- конструктивные (знания о структуре и взаимодействии частей различных объектов);

- процедурные (методы, алгоритмы и программы решения различных задач);

- фактографические (количественные и качественные характеристики объектов, явлений и их элементов).

Для представления знаний используется система представления знаний (СПЗ), позволяющая представлять знания о предметной области с помощью языка представления знаний (ЯПЗ) в системе, вводить новые знания и объединять их с имеющимися. Особенностью СПЗ является ее способность моделировать деятельность человека, осуществляемую часто в неформальном виде. Модель представления знаний является формализмом, позволяющим раскрыть статические и динамические свойства предметной области (ПО). Для обработки экспертных знаний они должны быть приведены к однозначному формализованному виду, основой которого является логика.

Логика изучает законы  мышления и одной из главных ее задач является моделирование правильных человеческих рассуждений. В логике выделяют следующие формы мышления: понятия, высказывания и рассуждения.

Понятие о предмете составляет совокупность мыслимых признаков предмета и основными способами его образования являются:

- сравнение - установление сходства или различия в понятиях;

- анализ - мысленное расчленение целого на составные части;

- синтез - мысленное создание целого из некоторого числа составных частей (признаков, свойств, отношений);

- абстрагирование – мысленное выделение в понятии  общих признаков и отличие от других;

- обобщение – объединение различных объектов в однородные группы на основании присущих им общих признаков.

Каждое понятие обладает содержанием – совокупностью признаков предмета в данном понятии и объемом -  совокупностью объектов, входящих в данное понятие.

Одной из основных логических операций над объемом и содержанием понятий является деление понятия. Другой  фундаментальной логической операцией над понятиями является определение понятия, которая позволяет строго закрепить за объектом содержание, выраженное в определенных признаках, свойствах и отношениях.

Понятие является исходным для построения высказываний (суждений). Так, сложные предложения строятся из выражений, обозначающих некоторые понятия логических связок. Слова и обороты НЕ, И, ИЛИ, ЕСЛИ…ТО, ТОГДА И ТОЛЬКО ТОГДА, СУЩЕСТВУЕТ, ВСЕ и некоторые другие называются логическими связками (операторами) и обозначают логические операции, с помощью которых из одних предложений строятся другие. Наиболее важные практические результаты в СИИ были получены  при использовании дедуктивных рассуждений, на базе которых  построено большинство логических СПЗ

 

Таким образом, для педагогических целей в техническом ВУЗе особенно важны модели представления и извлечения знаний, в которых разрабатывались бы вопросы, связанные с процессом мышления, сохранения внимания, работы памяти, поведение учебных групп, решение которых позволит по новому взглянуть на многие вопросы современной педагогики, теории обучения и методики преподавания.

 

 

ЛИТЕРАТУРА

1. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии / Поспелов Г.С. М.: Наука, 1988.

2. Лорьер Ж.- Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с фр. М.: Мир, 1991.

3. Логический подход к искусственному интеллекту. От модальной логики к логике баз данных / А. Тейс, П. Грибомонт и др.: Пер. с фр. М.: Мир, 1998.

4. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

5. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб.пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ  им. Н.Э. Баумана, 2001.