Експертні системи.

Розпізнавання зображень.

Народження робототехніки висунуло задачу машинного зору й розпізнавання зображень у число першочергових.

У традиційному розпізнаванні образів з'явився добре розроблений математичний апарат, і для не дуже складних об'єктів виявилося можливим будувати практично працюючі системи класифікації за ознаками, за аналогією й т.д.. Як ознаки можуть розглядатися будь-які характеристики розпізнаваних об'єктів. Ознаки повинні бути інваріантні до орієнтації, розміру й варіаціям форми об'єктів. Алфавіт ознак придумується розроблювачем системи. Якість розпізнавання багато в чому залежить від того, наскільки вдало придуманий алфавіт ознак. Розпізнавання складається в апріорному одержанні вектора ознак для виділеного на зображенні окремого розпізнаваного об'єкта, і лише потім у визначенні того, якому з еталонів цей вектор відповідає.

П. Уінстон на початку 80-х років звернув увагу на необхідність реалізації цілеспрямованого процесу машинного сприйняття. Ціль повинна управляти роботою всіх процедур, у тому числі й процедур нижнього рівня, тобто процедур попередньої обробки й виділення ознак. Повинна бути можливість на будь-якій стадії процесу залежно від одержуваного результату повертатися до його початку для уточнення результатів роботи процедур попередніх рівнів. У П. Уінстона, так само як й в інших дослідників, до рішення практичних задач справа не дійшла, хоча в 80-і роки обчислювальні потужності великих машин дозволяли почати рішення подібних задач. Таким чином, ранні традиційні системи розпізнавання, що ґрунтуються на послідовній організації процесу розпізнавання й класифікації об'єктів, ефективно вирішувати задачі сприйняття складної зорової інформації не могли.

Методи ШІ знайшли застосування при створенні автоматичних консультуючих систем. До 1968 року дослідники в області ШІ працювали на основі загального підходу - спрощення комбінаторики, що базується на зменшенні перебору альтернатив виходячи зі здорового глузду, застосування числових функцій оцінювання й різних евристик.

На початку 70-х років відбувся якісний стрибок і прийшло розуміння, що необхідні глибокі знання у відповідній області й виділення знань із даних, одержуваних від експерта. З'являються експертні системи (ЕС), або системи, засновані на знаннях.

ЕС DENDRAL (середина 60-х років, Стенфордский університет) розшифровувала дані мас-спектрографічного аналізу.

ЕС MYCІN (середина 70-х років, Стенфордский університет) ставила діагноз при інфекційних захворюваннях крові.

ЕС PROSPECTOR (1974-1983 роки, Стенфордский університет) виявляла корисні копалини.

ЕС SOPHІE навчала діагностуванню несправностей в електричних ланцюгах. ЕС XCON допомагала конфігурувати устаткування для систем VAX фірми DEC, ЕС PALLADІО допомагала проектувати й тестуватим НВІС-схеми.

ЕС JUDІTH допомагає фахівцям із цивільних справ і разом з юристом і з його слів засвоює фактичні і юридичні передумови справи, а потім пропонує розглянути різні варіанти підходів до розв'язку справи.

ЕС LRS надає допомогу в підборі й аналізі інформації про судові рішення й правові акти в області кредитно-грошового законодавства, пов'язаного з використанням векселів і чеків.

ЕС "Ущерб" на основі російського трудового законодавства забезпечує юридичний аналіз ситуації залучення робітників та службовців до матеріальної відповідальності при нанесенні підприємству матеріального збитку дією або бездіяльністю.

Список створених ЕС можна перераховувати дуже довго. Були розроблені й впроваджені тисячі реально працюючих експертних систем.

Розробка інструментальних засобів для створення ЕС ведеться постійно. З'являються експертні системи оболонки, удосконалюються технології створення ЕС. Мова Пролог (1975-79 роки) стає одним з основних інструментів створення ЕС. Мова CLІPS (C Language Іntegrated Productіon System) почала розроблятися в космічному центрі Джонсона NASA в 1984 році. Мова CLІPS вільна від недоліків попередніх інструментальних засобів для створення ЕС, заснованих мовою LІSP. З'являється інструментарій EXSYS, що став на початку 90-х років одним з лідерів по створенню ЕС. На початку ХХІ століття з'являється теорія інтелектуальних агентів й експертних систем на їхній основі. Web-орієнтований інструментарій JESS (Java Expert System Shell), що використає мову подання знань CLІPS, набув достатню популярність у цей час. Серед російських інструментальних засобів слід зазначити веб-орієнтовану версію комплексу АТ-ТЕХНОЛОГІЯ, розроблену на кафедрі Кібернетики МІФД. У цьому комплексі вся прикладна логіка як комплексу в цілому, так і розроблених у ньому веб-інтегрованих ЕС, зосереджена на стороні сервера.

Практика впровадження ЕС показала, що немає чудодійних рецептів - потрібна кропітка робота з уведення в комп'ютер досвіду й знань фахівців всіх галузей науки.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Доказ теорем.	\|	Машинний переклад і розуміння текстів природною мовою.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.001 сек.