Система эвристического анализа и искусственного интеллекта.Экспертные системы Содержание Введение 1. Искусственный интеллект 2. Система эвристического анализа и искусственного интеллекта 3. Экспертные системы Заключение Список литературы Введение Появление компьютерной обработки данных привело к выдвижению информации на первое место в современном мире. Нет ни одного человека или организации, способных обойтись без информации, которая позволяет не просто принять решение, но и выжить в современных условиях.
Усложнение информации, ее структурное изменение, да и увеличение ее объемов во много раз, порождают новые требования к ее обработке, увеличение оперативность ее циркуляции и, как следствие, скорости принимаемых на ее основе решений. Перечисленные достижения привели к созданию новых информационных технологий, наиболее перспективным из которых является создание искусственного интеллекта, разработка которого началась еще в 60-х годах XX века и представляет собой попытку создать, путем моделирования процесса работы мозга человека, средство решения сложных задач более простыми методами.
Экспертные системы не смогли бы получить столь широкого распространения в настоящее время, если бы в свое время в их развитие не внесли существенный вклад идеи искусственного интеллекта. То, что предлагает искусственный интеллект, — это множество концепций, технологий и архитектур, пригодных для решения комплексных проблем в тех случаях, когда чисто арифметические или математические решения либо неизвестны, либо малоэффективны.
Использование методов поиска или языков программирования, характерных для систем искусственного интеллекта, не запрещает инженерам по знаниям применять методики, заимствованные из прикладной математики, исследования операций или других подходящих дисциплин. Для некоторой части рассматриваемой проблемы решение может быть получено чисто алгоритмически или математически, и было бы непозволительной роскошью отказываться от таких методов, если они способствуют достижению нужного результата.
Решающим фактором оказались идеи искусственного интеллекта. В настоящее время уже общим местом стало утверждение, что по определению предметом интереса области искусственного интеллекта являются те информационные проблемы, которые не могут быть решены с помощью традиционных технологий. Я думаю, что так оно останется и в обозримом будущем. 1. Искусственный интеллект "Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д."1 Другими словами, исследования в области искусственного интеллекта направлены на разработку программ, решающих такие задачи, с которыми сейчас лучше справляется человек, поскольку они требуют вовлечения таких функций человеческого мозга, как способность к обучению на основе восприятия, особой организации памяти и способности делать выводы на основе суждений2. Таким образом, разработка программы, которая будет выполнять сложную статистическую обработку данных, нельзя рассматривать как исследование в области искусственного интеллекта, какие бы сложные алгоритмы в ней не использовались.
А вот создание программы порождения и проверки гипотез относится именно к этой области.
Большинство людей не обладают возможностью выполнять в уме арифметические действия уже с трехразрядными числами, а компьютеры превосходно справляются с гораздо более сложными вычислениями.
Но, с другой стороны, разделить процесс проверки гипотез на отдельные эксперименты — это искусство, которое исследователь постигает как в результате специального обучения, так и на собственном опыте. Составить компьютерную программу, которая выполняла бы то же самое, — задача далеко не тривиальная.
Некоторые ученые склоняются к тому, что искусственный интеллект является ответвлением технических наук, поскольку основное направление исследований в этой сфере — создание интеллектуальных искусственных существ, скажем роботов3. Другие делают упор на связях с теми областями, которые занимаются механизмом познания, — процессами обработки информации в мозгу человека. Но как бы там ни было, никто не отрицает, что основные усилия в этой области предпринимаются в направлении эмуляции мышления человека — разработке методов, которые позволили бы запрограммировать машину таким образом, чтобы она могла моделировать (воспроизводить) или даже превосходить способности человеческого разума.
Исследования в этой области тесно связаны со смежными — информатикой (наукой об обработке информации с помощью компьютеров), психологией и лингвистикой. Тот факт, что исследования в области искусственного интеллекта часто "вторгаются" в смежные области, иногда приводит к определенным трениям в научной среде, но гораздо чаще результатом является появление новых и неожиданных идей. 2.
Большинство известных антивирусных систем используют эвристический мех... В этой информации содержатся и постоянно обновляются всеобъемлющие све... Это обусловлено недостаточной эффективностью современных поисковых сис... Одним из наиболее слабо защищенных процессов является обработка информ... Хотя известны и "обычные" программы, специализирующиеся на определенны...
выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний. При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех.
Эвристика, по существу, является правилом влияния (rule of thumb), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.
Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта. Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют "игрушечными" проблемами), а целью выполнения такой программы является "повышение уровня интуиции" или отработка методики.
Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области. Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы искусственного интеллекта могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях, поскольку, в конце концов, — это инструмент исследования, а не программный продукт.
Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято "не с потолка". В отличие от этого, исследовательские программы "общаются" только со своим создателем, который и так (скорее всего) знает, на чем основывается ее результат.
Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной. Заключение Экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека (или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных для этой области.
Этим экспертные системы отличаются от прочих, "традиционных" систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим. Процесс создания экспертной системы часто называют инженерией знаний (knowledge engineering) и он рассматривается в качестве "применения методов искусственного интеллекта Методологии проектирования, обеспечивающие создание таких экспертных систем, которые "прозрачны" как для пользователя, так и для инженеров по знаниям, сопровождающих систему в процессе эксплуатации.
Перспективность нового концептуального подхода к построению антивирусной защиты состоит в его инвариантности к новым типам вирусов и универсальности. Инвариантность к новым вирусам обусловлена реализацией контроля функций, содержащихся в кодах программ (а не сигнатур известных вирусов), универсальность - тем, что метод может быть использован для контроля любого программного обеспечения до его запуска (автоматическая верификация). Преимущество данной технологии перед традиционными заключается в обеспечении гарантированной защиты программного обеспечения от всех типов (в том числе новых, неизвестных) компьютерных вирусов и программных закладок.
Достигается это, естественно, за счет дополнительных затрат времени на реализацию более сложного алгоритма поиска и верификации опасных функций. Однако эти операции выполняются при открытии потенциально опасных файлов и могут быть реализованы в фоновом режиме.
Список литературы 1.Агапцов С.А. Предпринимательская система хозяйствования. – Волгоград: Перемена. 1998. 2.Братко И Программирование на языке Пролог для искусст- 3.Вайсман А. Стратегия маркетинга: 10 шагов к успеху. Стратегия менеджмента: 5 факторов успеха.: Пер. с нем. – М.: Интерэскперт. – 1995. 4.Грюниг Р. Методы и средства стратегического планирования на фирме // Проблемы теории и практики управления. – 1993. 5.Долин. Г. Что такое ЭС Компьютер Пресс, 1992 6.Кинг У Килайнд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика. – М.: Прогресс. –1992. 7.Кирсанов К Сиверин Д. Инновационный менеджмент в формировании научно-технической политики // Российский экономический журнал. – 1995 8.Латтман Ш. Стратегия и политика предприятия // Проблемы теории и практики управления. – 1995. 9.Мескон М Альберт М Хедоури Ф. Основы менеджмента. – М.: Дело. – 1998. 10.Нейлор К Как построить свою экспертную систему М.: Энергоатомиздат, 1991. 11.Нильсон Н. Д Искусственный интеллект.
Методы поиска решений М.: Мир, 1973. 12.Сафонов В. О Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов С Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992. 13.Таунсенд К Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ М.: Финансы и статистика, 1990. 14.Убейко В. Н Экспертные системы М.: МАИ, 1992.