ПОНЯТИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ

THE CONCEPT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS AND THEIR CLASSIFICATION

Albert Khaerov

Student, Faculty of Design and Software Engineering, Kazan National Research Technological University,

 Russia, Kazan

Angelika Klimova

Scientific supervisor, PhD tech. Sciences, associate professor, Kazan National Research Technological University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В работе рассмотрены существующие методы искусственного интеллекта, актуальность их разработки, а также классификация по типам систем. Приведенная классификация позволяет понять разнообразие систем искусственного интеллекта и их применение в различных областях. Описана роль ИИ в решении сложных задач, которые ранее требовали участия человека.

ABSTRACT

The paper presents the existing methods of artificial intelligence, their features, relevance in the modern world, as well as classification by type of systems. The given classification makes it possible to understand the variety of intelligent systems and their application in various fields. The role of AI in solving complex tasks that previously required human participation is described.

Ключевые слова: искусственный интеллект; машинное обучение и нейронные сети; актуальность и применение ИИ; распознавание образов и анализ данных; адаптивность и автоматизация процессов.

Keywords: artificial intelligence; machine learning and neural networks; relevance and application of AI; pattern recognition and data analysis; adaptability and automation of processes.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой широкий набор методов и технологий, позволяющих компьютерным системам решать задачи, которые ранее могли быть выполнены только человеком. Актуальность ИИ обусловлена тем, что в современном мире объемы данных и информации растут быстрее, чем способности человека и традиционных компьютерных систем их обрабатывать. Использование ИИ позволяет автоматизировать и ускорить многие процессы, повысить качество принимаемых решений и улучшить результаты работы в различных областях.

Одной из главных причин актуальности ИИ является возможность автоматической обработки и анализа больших объемов данных, которые становятся все более распространенными в современном мире. Искусственный интеллект позволяет выявлять скрытые закономерности и связи между данными, которые помогают в принятии решений и оптимизации процессов. Кроме того, ИИ способен помочь снизить затраты на производство и повысить эффективность бизнес-процессов, что важно для конкурентоспособности компаний в современной экономике.

Также актуальность ИИ обусловлена тем, что он позволяет справляться с задачами, которые ранее были слишком сложными или невозможными для решения. Например, искусственный интеллект используется для разработки инновационных технологий и решений в науке, медицине и других областях. Он также может помочь в создании интеллектуальных систем управления и контроля, которые могут анализировать данные и делать прогнозы. На их основе специалисты способны принимать решения.

Понятие систем ИИ и их классификация.

Существует множество определений искусственного интеллекта, но общепринятого, которое бы удовлетворяло всех специалистов, не существует. В связи с этим, в качестве примера, можно перечислить некоторые из таких определений.

ИИ - способность автоматизированных систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека (например, выбирать и принимать решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий).

ИИ - область исследования, направленная на создание компьютеров. Они выполняют такие функции, которые в настоящий момент человек выполняет лучше.

Но наиболее удачным, на мой взгляд, является следующее определение. Искусственный интеллект - это область компьютерных наук, которая занимается разработкой алгоритмов и методов, позволяющих компьютерным системам решать сложные задачи, требующие интеллектуальных способностей, такие как распознавание образов, обучение, анализ данных, принятие решений и многие другие. Основной целью ИИ является создание автономных систем, которые способны адаптироваться к изменяющейся среде и улучшать свою производительность в процессе работы. В основе ИИ лежат различные подходы и методы, включая машинное обучение, нейронные сети, генетические алгоритмы, и другие, которые позволяют обучать и оптимизировать компьютерные системы для решения конкретных задач.

Системы ИИ имеют схожие признаки. Это способность к самообучению, умение решать сложные плохо формализуемые задачи, развитые коммуникативные способности и, конечно, адаптивность.

Существует множество классификаций ИИ. Например, по типу задач, по типу обучения, по функциональности и др. В этой работе приведем классификацию по типам систем.

Рисунок 1. Классификация ИИ по типам систем

Рассмотрим поподробнее каждый из компонентов классификации. Для начала разберем элементы системы с коммутативными способностями и дадим им определение.

Интеллектуальные базы данных - это специализированные хранилища данных, которые используют технологии искусственного интеллекта для обработки информации и извлечения знаний. Такие базы данных могут включать в себя не только структурированные данные, такие как таблицы и графы, но и текстовые документы, аудио- и видеофайлы и другой контент.

Следующий элемент - естественно-языковой интерфейс. Он предоставляет возможность взаимодействия человека с компьютерной системой на естественном языке. Это означает, что пользователи могут вводить запросы и задания на естественном языке, а система способна интерпретировать их и обеспечивать соответствующий ответ или действие. Такой интерфейс упрощает взаимодействие человека с компьютером и делает его более удобным и интуитивно понятным. Он также позволяет расширить круг пользователей, так как не требуется специальных знаний или навыков в области программирования или компьютерной техники.

Далее, гипертекстовая система. Это компьютерная система, которая позволяет организовывать и структурировать информацию в виде гиперссылки, обеспечивая удобный и быстрый доступ к связанным между собой документам. Они могут использоваться для создания интеллектуальных баз знаний, которые могут быть эффективно использованы для поиска и анализа информации.

Не менее важные контекстные справочные системы, являющиеся ИИ-системами, которые используются для предоставления информации пользователю в соответствии с контекстом его запроса. Эти системы могут анализировать контекст запроса, включая слова и предложения в тексте, метаданные, локацию, профиль пользователя и другую информацию, чтобы определить, какую информацию следует предоставить.

Последнее в системах с коммутативными способностями - когнитивная графика. В контексте искусственного интеллекта - это область исследований, которая связывает понятия когнитивных наук и компьютерной графики. Когнитивная графика направлена на разработку алгоритмов и систем, способных эффективно анализировать и воспринимать визуальную информацию, такую как изображения, диаграммы, графики и другие визуальные формы данных.

Далее рассмотрим виды экспертных систем.

Классифицирующая система - это программа, алгоритм или модель, которая способна автоматически определять принадлежность объекта к определенному классу на основе имеющихся данных. Для этого она использует методы анализа данных, такие как машинное обучение и статистический анализ, для построения модели, которая может определять класс нового объекта.

Следующая система - доопределяющая. Это система искусственного интеллекта, которая способна использовать знания и правила, чтобы автоматически дополнить или расширить информацию в базе знаний. Она использует различные методы логического вывода, методы нечеткой логики или семантические сети, чтобы принимать решения и выполнять задачи в новых ситуациях.

Важной считается трансформирующая система, которая принимает входные данные и трансформирует их в другой формат или представление, чтобы облегчить их анализ или обработку. Эта система может быть обучаемой и использоваться для решения различных задач, например, обработки естественного языка, распознавания образов, сжатия данных и т.д.

И малоизвестная многоагентная система, являющаяся совокупностью автономных агентов, которые взаимодействуют друг с другом в рамках общей задачи. Каждый агент имеет свои собственные цели и возможности, и может принимать решения на основе своей локальной информации и знаний. В многоагентной системе важна эффективность совместной работы агентов, так как общая задача может быть достигнута только при удачном сотрудничестве.

Далее, самообучающиеся системы, которые наиболее известны в технологиях ИИ благодаря нейронным сетям.

Актуальные в наше время нейронные сети - это системы, которые основаны на работе с множеством связанных между собой элементов, называемых нейронами. Они представляют собой математические модели, которые имитируют работу человеческого мозга. Нейронные сети используются для решения широкого круга задач, таких как распознавание образов, классификация данных, прогнозирование и т.д. Они способны обучаться на основе большого количества данных и автоматически находить закономерности и связи между ними. Нейронные сети часто применяются в областях машинного обучения и искусственного интеллекта для решения задач, которые сложно решить с помощью традиционных методов программирования.

Менее известная индуктивная система в контексте искусственного интеллекта - это система, основанная на методе индукции, которая используется для выведения общих правил и закономерностей на основе наблюдаемых данных. Она способна обрабатывать большие объемы данных и автоматически находить в них закономерности и тенденции. Индуктивные системы используются в различных задачах, таких как классификация, кластеризация, прогнозирование и многих других.

Также существует система, основанная на прецедентах. Это система, которая основывается на анализе опыта, накопленного в прошлом, и использует его для принятия решений в настоящем. Такие системы используют базы данных прецедентов, в которых содержится информация о предыдущих ситуациях и соответствующих им решениях. Затем система на основе анализа этой информации принимает решение в текущей ситуации. Такой подход позволяет системам научиться обнаруживать закономерности в больших объемах данных и использовать их для решения новых задач, что делает их более эффективными и гибкими.

И последний элемент в самообучающихся системах - информационные хранилища. Это специализированные системы, используемые для сбора, хранения и управления различными типами данных, которые используются для обучения, разработки и применения алгоритмов машинного обучения и других методов искусственного интеллекта. Информационные хранилища в ИИ могут включать в себя большие объемы структурированных и неструктурированных данных (текст, изображения, звуки и видео), а также метаданные (теги и атрибуты), которые используются для описания и классификации этих данных.

И последнее, адаптивные системы. Это один из самых малочисленных компонентов по количеству элементов в данной классификации.

CASE (Computer-Aided Software Engineering) - это технология, которая помогает автоматизировать процесс создания, разработки и сопровождения программного обеспечения. CASE-технологии используются в ИИ для поддержки процесса разработки и внедрения экспертных систем и других систем искусственного интеллекта. Эти технологии включают в себя инструменты для моделирования данных, проектирования и разработки архитектуры программного обеспечения, создания и отладки кода, тестирования и документирования. CASE-технологии позволяют разработчикам ИИ ускорить процесс разработки, уменьшить количество ошибок и повысить качество программного обеспечения.

К адаптивным технологиям также относят компонентную технологию. Она представляет собой подход к разработке программного обеспечения, основанный на использовании независимых компонентов, которые могут быть повторно использованы в различных приложениях. В рамках ИИ это означает, что различные алгоритмы, модели и другие компоненты ИИ могут быть разработаны независимо друг от друга и использованы в различных приложениях и системах. Это позволяет ускорить процесс разработки и снизить затраты на создание новых ИИ-решений, так как компоненты уже разработаны и протестированы, а также обеспечить более гибкую и масштабируемую архитектуру приложения или системы.

Заключение

Таким образом, искусственный интеллект (ИИ) является современной технологией, которая способна значительно улучшить эффективность работы в различных областях. Его актуальность обусловлена ростом объема данных, которые нужно обрабатывать и анализировать. А также необходимостью решения сложных задач, которые ранее были невозможны или трудно решаемы.

Предполагаемые пути развития ИИ включают в себя улучшение алгоритмов машинного обучения, расширение области применения и создание интеллектуальных агентов.

Улучшение алгоритмов машинного обучения может быть достигнуто за счет разработки более сложных процессов обработки, анализа данных и решения задач. Кроме того, улучшение алгоритмов машинного обучения может привести к развитию новых методов обучения, таких как глубокое обучение и обучение с подкреплением.

Расширение области применения ИИ также является важным путем развития. Это поможет увеличить эффективность работы в различных областях, как например: медицина, финансы, производство и транспорт, и привести к созданию новых возможностей.

Еще одним путем развития ИИ является создание интеллектуальных агентов, которые могут взаимодействовать с окружающей средой и принимать решения на основе собственного опыта. Это может привести к созданию более автономных систем, которые могут адаптироваться к изменяющейся среде и решать задачи без участия человека.

В целом, ИИ является важным инструментом, который может помочь в решении многих актуальных проблем в различных сферах жизни, автоматизировать процессы, ускорить принятие решений, повысить эффективность и качество работы, а также улучшить качество жизни людей.

Список литературы:

1. Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. В 2-частях. / С.Н. Павлов. — Томск: Эль Контент, 2011. —  Ч. 1. — 176 с.
2. Амаева Л.А. Системы искусственного интеллекта: тексты лекций / Л.А. Амаева. — Нижнекамск: Нижнекамский химико-технологический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «КНИТУ», 2012. — 132 с.
3. Остроух А.В. Введение в искусственный интеллект: монография / А.В. Остроух. — Красноярск: Научно-инновационный центр, 2020. — 250 с.