Страница 7
Уже первая программа в области естественно-языковых (ЕЯ) интерфейсов — переводчик с английского на русский язык — продемонстрировала неэффективность первоначального подхода, основанного на пословном переводе. Однако еще долго разработчики пытались создать программы на основе морфологического анализа. Неплодотворность такого подхода связана с очевидным фактом: человек может перевести текст только на основе понимания его смысла и в контексте предшествующей информации, или контекста. Иначе появляются переводы в стиле «Моя дорогая Маша — my expensive Masha». В дальнейшем системы МП усложнялись и в настоящее время используется несколько более сложных моделей:
• применение так называемых «языков-посредников» или языков смысла, в результате происходит дополнительная трансляция «исходный язык оригинала — язык смысла — язык перевода»;
• ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных текстовых репозиториях или базах данных;
• структурный подход, включающий последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Традиционно такой подход предполагает наличие нескольких фаз анализа:
1. Морфологический анализ — анализ слов в тексте.
2. Синтаксический анализ — разбор состава предложений и грамматических связей между словами.
3. Семантический анализ — анализ смысла составных частей каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний.
4. Прагматический анализ — анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний.
Синтез ЕЯ-сообщений включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке. Подробнее см. работы [Попов, 1982; Мальковский, 1985].
1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)
Идея создания роботов далеко не нова. Само слово «робот» появилось в 20-х годах, как производное от чешского «робота» — тяжелой грязной работы. Его автор — чешский писатель Карел Чапек, описавший роботов в своем рассказе «Р.У.Р».
Роботы — это электротехнические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда.
Можно условно выделить несколько поколений в истории создания и развития робототехники:
I поколение. Роботы с жесткой схемой управления. Практически все современные промышленные роботы принадлежат к первому поколению. Фактически это программируемые манипуляторы.
II поколение. Адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в промышленности они пока используются мало.
III поколение. Самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы. Это — конечная цель развития робототехники. Основные нерешенные проблемы при создании интеллектуальных роботов — проблема машинного зрения и адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.
В настоящее время в мире изготавливается более 60 000 роботов в год. Фактически робототехника сегодня — это инженерная наука, не отвергающая технологий ИИ, но не готовая пока к их внедрению в силу различных причин.
1.2.5. Обучение и самообучение (machine
learning)
Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных [Гаек, Гавранек, 1983; Гладун, 1994; Финн, 1991]. Включает обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы из теории распознавания образов.
В последние годы к этому направлению тесно примыкают стремительно развивающиеся системы data mining — анализа данных и knowledge discovery — поиска закономерностей в базах данных.
1.2.6. Распознавание образов (pattern
recognition)
Традиционно — одно из направлений искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков, но в настоящее время практически выделившееся в самостоятельную науку. Ее основной подход — описание классов объектов через определенные значения значимых признаков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Процедура распознавания использует чаще всего специальные математические процедуры и функции, разделяющие объекты на классы. Это направление близко к машинному обучению и тесно связано с нейрокибернетикой [Справочник по ИИ, 1990].
1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new
hardware platforms and architectures)
Самые современные процессоры сегодня основаны на традиционной последовательной архитектуре фон Неймана, используемой еще в компьютерах первых поколений. Эта архитектура крайне неэффективна для символьной обработки. Поэтому усилия многих научных коллективов и фирм уже десятки лет нацелены на разработку аппаратных архитектур, предназначенных для обработки символьных и логических данных. Создаются Прологи Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных, параллельным и векторным компьютерам [Амамия, Танака, 1993].
И хотя удачные промышленные решения существуют, высокая стоимость, недостаточное программное оснащение и аппаратная несовместимость с традиционными компьютерами существенно тормозят широкое использование новых архитектур.
1.2.8. Игры и машинное творчество
Это, ставшее скорее историческим, направление связано с тем, что на заре исследований ИИ традиционно включал в себя игровые интеллектуальные задачи — шахматы, шашки, го. В основе первых программ лежит один из ранних подходов — лабиринтная модель мышления плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем
Комментарии, рецензии и отзывы