Материал: Математическое и имитационное моделирование проблемно-ориентированных информационных технологий. Проскурин Д.К., Сысоев Д.В

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

ВЫПУСК № 3 (21), 2020

ISSN 2618-7167

УДК 004.8

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ О.А. Пырнова, Р.С. Зарипова

Казанский государственный энергетический университет

Аннотация: в наши дни ученые вкладывают много сил в развитие искусственного интеллекта. Одно из направлений, которое играет значительную роль в современном мире, это экспертные системы. В данной статье рассматривается, что представляет из себя экспертная система, история их развития, главные элементы, структура, достоинства их применения, а также перспективы

Ключевые слова: экспертные системы, искусственный интеллект, информационные технологии, база данных

PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF EXPERT SYSTEMS

O.A. Pyrnova, R.S. Zaripova

Kazan State Power Engineering University

Abstract: currently, scientists are making a lot of efforts to develop artificial intelligence. One of the areas that plays a significant role in the modern world is expert systems. The article describes: what expert systems are, the history of their development, main elements, structure, and prospects

Key words: expert systems, artificial intelligence, information technology, database

Современное15 информационное общество не стоит на месте и с огромной скоростью развивается в разных областях науки. Одним из перспективных направлений является искусственный интеллект [1]. Ни для кого не секрет, что ученые достигли небывалых высот в робототехнике, разработке есте- ственно-языков интерфейсов, генерации и распознавании речи, экспертных системах и многих других направлениях [2]. В данной статье будут подробно рассмотрены экспертные системы.

Экспертная система – система, созданная с помощью информационных технологий и баз данных, назначение которой является заменить экспертов в различных сферах деятельности. Примерами таких сфер могут послужить: логистика, бухгалтерия, медицина, юриспруденция. Основными задачами

© Пырнова О.А., Зарипова Р.С., 2020

являются прогнозирование, выдача советов, проведение анализов, постановка диагнозов

ипроведение консультаций. Главное достоинство этой системы – это накопление и сохранение знаний. Это позволяет объективно подойти к задаче и качественно проводить различные экспертизы.

Началом зарождения экспертных систем считается 1965 год, когда Брюс Бучанан

иЭдвард Фейгенбаум создавали информационные системы, которые способны определять структуры химических соединений. Dendral была первой экспертной системой, получившая огромное количество наследников, которые успешно применялись как в химии и медицине, так и в других направлениях, начиная с геологии и заканчивая системами, направленными на работу с динамическими объектами.

Для экспертных систем 70-тые годы стали основными в искусственном интеллек-

55

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

те. Многие методы, которые были разработаны ранее, нашли свое применение именно в этих системах. Примером таких методов можно считать: логический вывод, эвристический поиск, распознавание предложений на естественном языке.

Главными элементами экспертных систем являются: база данных; данные; модель представления данных; механизм логического вывода данных.

Структура экспертных систем выглядит следующим образом (рис. 1).

Рис. 1. Структура экспертных систем

В наши дни количество экспертных си-

постоянно меняется, что несомненно нужда-

стем приравнивается к десяткам тысяч.

ется в сопровождении программируемых

Большое количество фирм занимаются их

объектов, которые также будут приспосаб-

внедрением и разработкой в различные сфе-

ливаться к человеку [5].

ры жизни. Одним из самых перспективных

Еще одной перспективой может яв-

направлений в данной сфере является разра-

ляться разработка систем автоматизирован-

ботка данных систем, способных к самообу-

ного проектирования, где экспертные систе-

чению [3]. Кроме того, ведущие специалисты

мы будут играть значительную роль. Кроме

в области программирования считают, что

того, военная промышленность, медицина и

данная технология, несомненно, будет иг-

IT-технологии являются основными плат-

рать ведущую роль в таких сферах, как: про-

формами для использования экспертных си-

ектирование, разработка, продажи, оказание

стем, так как процесс модернизации в дан-

услуг, решение неформализованных задач,

ных сферах происходит постоянно.

интеграция приложений из готовых интел-

Таким образом, экспертные системы

лектуально-взаимодействующих модулей в

являются огромным достижением в науке,

основные крупные программные решения

так как они способны быстро и эффективно

[4].

решать различные проблемы. Также их ре-

Экспертные системы, возможно, будут

шения могут быть представлены пользовате-

создаваться с помощью объектных техноло-

лю на качественном уровне, что, несомнен-

гий, что несомненно будет огромным дости-

но, является огромным преимуществом.

жением в сфере информационных техноло-

Библиографический список

гий, так как тогда это будет схоже с челове-

 

ческим восприятием действительности. Че-

1. Пырнова О.А., Зарипова Р.С. Перспек-

ловеческое представление о моделировании

тивы развития искусственного интеллекта и ки-

 

56

ВЫПУСК № 3 (21), 2020

 

ISSN 2618-7167

бернетики // Информационные технологии в

 

2020. № 2 (20). С. 32-34.

строительных, социальных и экономических си-

 

4. Набиуллин А.С., Зарипова Р.С. Роль ис-

стемах. 2019. № 3-4 (17-18). С. 78-81.

 

кусственного интеллекта в сфере управления

2. Байнов А.М., Зарипова Р.С. Робототех-

 

программными проектами / Информационные

ника и компьютерное моделирование: задачи и

 

технологии в строительных, социальных и эко-

перспективы применения // International Journal

 

номических системах. 2020. № 2 (20). С. 119-121.

of Advanced Studies in Computer Engineering.

 

5. Шакиров А.А., Зарипова Р.С. Обучение

2018. № 2. С. 4-7.

 

компьютерному моделированию с использовани-

3. Алемасов Е.П., Зарипова Р.С. Перспек-

 

ем интерактивных сред // International Journal of

тивы применения технологий машинного обуче-

 

Advanced Studies in Education and Sociology.

ния / Информационные технологии в строитель-

 

2019. № 1. С. 56-59.

ных, социальных и экономических системах.

 

 

Информация об авторах

 

Information about the authors

 

Пырнова Ольга Александровна – студент, Казанский государ-

 

Olga A. Pyrnova, student, Kazan State Power Engineering University

ственный энергетический университет (420066, Россия, г. Казань,

 

(Krasnoselskaya str., Kazan, 420066, Russia), ph.: 8-843-519-4264

ул. Красносельская, 51), тел.: 8-843-519-4264

 

Rimma S. Zaripova, candidate of technical Sciences, associate Profes-

Зарипова Римма Солтановна – кандидат технических наук, до-

 

sor, Kazan State Power Engineering University (Krasnoselskaya str.,

цент, Казанский государственный энергетический университет

 

Kazan, 420066, Russia), e-mail: zarim@rambler.ru

(420066, Россия, г. Казань, ул. Красносельская, 51),

 

 

e-mail: zarim@rambler.ru

 

 

УДК 004.8

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПРОБЛЕМЫ И ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ Р.А. Кропачев1, Е.А. Жидко2

1ВУНЦ ВВС «ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» 2Воронежский государственный технический университет

Аннотация: в статье приведена краткая историческая справка развития в области искусственного интеллекта (ИИ), охарактеризованы центральные направления и сферы внедрения ИИ. Рассмотрены проблемы, связанные с применением ИИ

Ключевые слова: искусственный интеллект машинное обучение, сферы внедрения искусственного интеллекта

ARTIFICIAL INTELLIGENCE: PROBLEMS AND APPLICATIONS

R.A. Kropachev1, E.A. Zhidko2

1MESC AF «N.E. Zhukovsky and Y.A. Gagarin Air Force Academy»

2Voronezh State Technical University

Abstract: the article provides a brief historical background of the development in the field of artificial intelligence (AI), characterizes the central directions and spheres of AI implementation. Problems associated with the use of AI are considered

Key words: artificial intelligence, machine learning, Spheres of implementation of artificial intelligence

Введение. Впервые 16 понятие «искус-

развитие высокоинтеллектуальных техноло-

ственный интеллект» возникло в 1956 году,

гий обусловлено чрезвычайным ускорением

и оно было дано Джоном Маккарти на кон-

научно-технических преобразований. Люди

ференции в Дартмутском университете, од-

живут в эпоху «информационного взрыва»,

нако наибольшее распространение термин

когда объѐм научных сведений и количество

достиг только в наши дни. Стремительное

источников этих сведений неуклонно растут

 

[1,2].

© Кропачев Р.А., Жидко Е.А., 2020

Искусственный интеллект – это

57

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

научное направление, главной задачей которого является моделирование искусственными устройствами интеллектуальных видов человеческой деятельности.

Существуют и иные определения искусственного интеллекта:

Свойство механизмов выполнять интеллектуальные функции, присущие человеческому организму.

Направление в информатике, целью которого можно считать воспроизведение разумных действий с помощью вычислительных систем.

Способность системы к самообучению и достижению конкретных целей.

Со временем ИИ выделился как самостоятельное научное направление. Позднее люди умственного труда начали вести споры относительно работы человеческого мозга; учѐные задавались вопросами оптимальных расчѐтов. В результате были изобретены первые компьютеры, которые, конечно, выглядели не так, как современные. Они могли занимать площадь целой комнаты. Позже появились вычислительные машины, которые своим размером лишь немного превышали компьютеры современности. Люди пришли к пониманию того, что изобретѐнные машины обладали возможностями выше человеческих за счѐт скорости вычислений и объѐма оперируемых данных. И тогда среди людей возник вопрос: на что способны компьютеры, и смогут ли они достигнуть уровня, равного уровню развития человека? В 1950 году английский учѐный Алан Тьюринг написал статью «Вычислительные машины и разум», в которой изложил способ определения момента, когда компьютер достигнет уровня разумности человека. Этот способ позже получил название теста Тьюринга. Интерпретация теста звучит так: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или с компьютером. Задача компьютерной программы – ввести человека в заблуждение, заставив сделать неправильный выбор». Чтобы проверить

именно интеллект компьютера, а не способность понимания устной речи, диалог ведѐтся в режиме «только текст». Сообщения в переписке отправляются через определѐнные промежутки времени, чтобы нельзя было судить по скорости получения ответов. Если судья не может с уверенностью определить, кто из собеседников является человеком, считается, что машина прошла тест [1,2].

Точный ответ на вопрос о том, чем занимается ИИ, дать невозможно. Можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

Нисходящий, семиотический – изобретение экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих процессы психической деятельности: мышление, внимание, речь, эмоции.

Восходящий, биологический – изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, воспроизводящих умное поведение на основе биологических элементов, и создание био- и нейрокомпьютеров.

Принцип работы ИИ основан на сложном взаимодействии большого объѐма информации с возможностями интеллектуальных алгоритмов.

Рассмотрим центральные направле-

ния ИИ [3-8]:

Машинное обучение – сегмент научных знаний, изучающий преимущественно алгоритмы. Целью данной области является выявление невидимых полезных сведений. Нейросеть – это один из методов машинного обучения. Он представляет собой математическую модель и еѐ программное или машинное моделирование. Строение нейросети основано на принципе строения и функционирования сетей нервных клеток живого существа..

Глубокое обучение – отрасль в об-

ласти разработок ИИ, которая задействует с своей работе сложные нейросети, для обучения которых применяются повышенные вычислительные мощности и новейшие методики.

Компьютерное зрение осуществля-

ет свои функции с целью распознавания

58

ВЫПУСК № 3 (21), 2020

 

 

 

 

ISSN 2618-7167

изображений и видео. Современные компь-

ные секунды.

 

 

ютеры уже сейчас способны проводить ана-

Начальные исследования в области ИИ

лиз и обработку фотографий, фотографиро-

базировались на создании систем символь-

вать и записывать видео.

 

 

ных вычислений, позднее американские во-

Когнитивные

вычисления

–

енные проявили интерес к этому направле-

направление ИИ, основой которого является

нию и начали обучать компьютеры имитиро-

стремление обеспечения имитации когни-

вать умственную деятельность человека.

тивных функций человека системой компью-

Сферы внедрения искусственного

тера.

 

 

 

интеллекта довольно разнообразны [3,6]:

Обработка естественного языка –

Здравоохранение:

 

наделение компьютеров и иных механизмов

Технологии ИИ могут применяться в

способностью воспринимать, понимать и ре-

медицинском направлении. К примеру,

агировать человеческую речь в письменном

нейронные сети используются как клиниче-

и устном видах.

 

 

ские системы принятия решений для меди-

Составляющие, которые необходимы

цинской диагностики.

 

для функционирования ИИ:

 

Системы, способные

сканировать

Графический процессор. Он спосо-

цифровые изображения, помогают выявить

бен предоставить вычислительные ресурсы,

заметные отклонения. Например, наличие

необходимые для обучения нейросетей.

 

опухоли.

 

 

Интернет. Он производит сбор

Учѐные смогли создать роботов, ко-

больших объѐмов информации от подклю-

торые стали хорошими помощниками в ухо-

ченных устройств.

 

 

де за пожилыми людьми.

 

Для того, чтобы обеспечить возмож-

Существуют программы, способные

ность очень быстрого и качественного ана-

оказать качественное медицинское консуль-

лизирования данных, создаются более со-

тирование.

 

 

вершенные

алгоритмы,

интеллектуальная

В высших учебных заведениях рас-

обработка которых может протекать сразу на

пространена тенденция использования робо-

нескольких уровнях. Применение подобных

тизированных манекенов для обучения сту-

алгоритмов позволяет прогнозировать ред-

дентов.

 

 

кие события и понимать сложные системы.

 

Появились электронные медицин-

API (программные интерфейсы при-

ские карты.

 

 

ложений) представляют собой переносимые

Военное дело:

 

 

пакеты кода, благодаря которым функционал

Применение

высокоинтеллектуаль-

ИИ может быть интегрирован в существую-

ных разработок в этой сфере позволяет обес-

щие продукты и пакеты программ.

 

печить способ обнаружения угрозы и распо-

Умные

технологии используются,

знавание намерений противника.

например, при создании бытовой техники,

DAPPA (англ. Defense Advanced Re-

транспорта, или интерактивных помощников

search Projects Agency – агентство передовых

для смартфонов. Непрерывное развитие ум-

оборонных исследовательских проектов) –

ных разработок позволяет с уверенностью

это агентство Министерства обороны США,

утверждать, что с годами они будут оказы-

несущее ответственность за разработку но-

вать ещѐ более полезное и эффективное вли-

вых технологий в вооруженных силах. В

яние на быт человека. В настоящее время

2003 году агентству удалось разработать и

разработки в области ИИ стали неотъемле-

создать интеллектуального личного помощ-

мой частью человеческой жизни. По мере

ника.

 

 

развития умных технологий многие процес-

Денежная сфера:

 

сы, занимающие раньше непомерное количе-

Алгоритмическая торговля. Основа-

ство времени, стали выполняться за считан-

на на применении

программ

ИИ с целью

59

Источник: https://studfile.net/preview/16566166/