Технологии
|
Скачать 0.96 Mb.
|
|
1.1. Основные направления развития исследований и систем искусственного интеллекта Массовое внедрение вычислительных машин и роботов в отрасли народного хозяйства, в системы управления, в процессы проектирования и конструирования новых технических систем выдвинуло на первый план исследования по искусственному интеллекту и привело, по сути, к становлению индустрии интеллектуальных систем. Важным событием, ускорившим эти процессы, была японская программа ЭВМ пятого поколения, стратегическая компьютерная программа США, выдвинутая в 1983 г. Соответствующие программы были приняты в Англии, Франции и ФРГ. В странах Западной Европы принят межгосударственный проект ESPRIT. В «Комплексной программе научно-технического прогресса стран — членов СЭВ до 2000 года»* в первом приоритетном направлении «Электронизация народного хозяйства» на первом месте стоит задача создания супер-ЭВМ нового поколения с быстродействием более 10 млрд. операций в секунду с использованием принципов искусственного интеллекта, совершенных средств общения человека с машиной для применения в решении особо сложных научных задач, в управлении экономикой, в создании баз знаний. Показателем развития работ в области искусственного интеллекта служит рост затрат и ассигнований: в 1985 г. эта сумма для США, Западной Европы и Японии составила 350 млн. долл. К 1990 г. она, по прогнозам, достигнет 19 млрд. долл., из них 12 млрд. будет приходиться на США, 5 млрд.— на Японию и 2 млрд.— на Западную Европу. Темпы роста невиданные ни в одной отрасли экономики. Наблюдается рост публикаций в области искусственного интеллекта, увеличение числа международных конференций. В США выходят (по состоянию на 1986 г.) 19 журналов, специально посвящённых проблемам искусственного интеллекта. Издаются и международные журналы по этой тематике. Происходит интенсивная подготовка кадров: обязательные курсы по представлению знаний, * См.: Правда. 1985. 19 дек. компьютерной логике, компьютерной лингвистике и другим разделам искусственного интеллекта читаются почти в 100 университетах США, Японии, Канады, Западной Европы и других стран. Существует около десяти специализаций, в рамках которых готовятся разработчики интеллектуальных систем и инженеры по знаниям; имеется продуманная система подготовки кадров высшей квалификации и средства быстрой подготовки и переподготовки кадров разных уровней. Рассмотрим направления, по которым ведутся исследования в области искусственного интеллекта (рис. 1.1). Направление А — моделирование на ЭВМ отдельных функций творческих процессов: игровые задачи (шахматы, шашки, домино и др.), автоматическое доказательство теорем, автоматический синтез программ, анализ и синтез музыкальных произведений и др. Направление В — внешняя интеллектуализация ЭВМ: фундаментальные и прикладные исследования, относящиеся к комплексному диалоговому интерфейсу (внешняя в том смысле, что интеллектуальные системы на начальном этапе строятся на ЭВМ существующей архитектуры, в том числе на персональных ЭВМ). Направление С — внутренняя интеллектуализация ЭВМ (вычислительные машины новой архитектуры, построенные на принципах искусственного интеллекта и предназначенные для построения эффективных интеллектуальных систем). Направление О — целенаправленное поведение роботов (создание интеллектуальных роботов, способных автономно совершать операции по достижению целей, поставленных человеком; к роботам будем относить также автономные транспортные средства, предназначенные для действий на земле, в воздухе и в воде). Первое направление (направление А) ранее других стало развиваться в искусственном интеллекте, именно оно и породило этот термин. Направление В — наиболее бурно развивающееся сейчас и практически наиболее важное направление искусственного интеллекта. Интеллектуальный интерфейс буквально рывком повышает эффективность автоматизированных систем планирования, АСУ, систем автоматического проектирования, систем научных исследований и оперативного управления производством. Стремительный рост эффективности происходит потому, что интеллектуальный интерфейс интенсифицирует работу конечного пользователя. Не выходя за пределы языка своей предметной области (подъязыка естественного языка), специалисты получают возможность: осуществлять со своего рабочего места поиск в базах данных (знаний) необходимой документальной и фактографической информации, выходя, если требуется, в библиотечные сети и в сети распределённых баз данных; решать проектные, плановые и управленческие задачи по их постановке (описаниям) и исходным данным вне зависимости от сложности математических моделей этих задач и контролировать в диалоговом режиме все стадии вычислительного процесса (в более общем случае по описанию проблемы на языке предметной области должны обеспечиваться автоматическое построение математических моделей и автоматический синтез рабочих программ при формулировании задач из данной предметной области);   Рис. 1.1. Исследования по искусственному интеллекту (структуризация основных направлений) ИПС — информационно-поисковые системы; ИППП — интеллектуальные пакеты прикладных программ используя аккумулированные в ЭВМ знания о предметной области, осуществлять распознавание и диагностику процессов в сложных системах, принимать решения, формулировать планы действий, выдвигать и проверять гипотезы, выявлять закономерности в результатах наблюдений, осуществлять логический вывод. Первая возможность реализуется интеллектуальными информационно-поисковыми системами, вторая — интеллектуальными пакетами прикладных программ и расчётно-логическими системами, которые являются дальнейшим развитием интеллектуальных пакетов прикладных программ и предназначаются для коллективного распределённого решения задач планирования, проектирования, диагноза и т. п. Третья возможность реализуется экспертными системами, которые стали интенсивно распространяться в трудно формализуемых отраслях знаний. Особо важное значение приобретают интегрированные, или гибридные, экспертные системы, являющиеся объединением традиционных экспертных систем с расчётно-логическими. На рис. 1.1 отражено использование систем искусственного интеллекта для решения различных задач. Штриховая линия для блока задач распознавания и оперативного управления показывает, что здесь возможен как диалоговый, так и автоматический режим использования системы искусственного интеллекта. В последнем случае особенно необходимыми становятся высокопроизводительные ЭВМ с быстродействием от 10 до 100 млрд. операций в секунду, ориентированные на символьную обработку информации. Направление С решает проблемы построения ЭВМ новых поколений, поскольку для задач искусственного интеллекта важны ЭВМ и методы обработки символьной информации. Даже в ЭВМ традиционной архитектуры, ориентированных на обработку числовой информации, на процессы вычисления приходится 10—12% ресурсов ЭВМ, остальные ресурсы расходуются на символьную обработку (в операционных системах, трансляторах, при обращении к памяти, при организации мультипрограммного режима виртуальных машин и т. п.). В связи с этим для задач искусственного интеллекта использование ЭВМ традиционной архитектуры, даже ориентированных на распараллеливание числовых данных, оказывается недостаточно эффективным. Кроме этого, одним из средств внутренней интеллектуализации является аппаратная поддержка целого ряда программ. Это приводит к появлению машин баз данных и машин баз знаний, ЛИСП-, ПРОЛОГ-, РЕФАЛ-машин, лингвистических процессоров и т. п. Направления В и С выделены на рис. 1.1 штриховой линией в единое направление, чтобы подчеркнуть тот факт, что создание ЭВМ нового поколения станет итогом совместных усилий исследователей обоих направлений. Создание интеллектуальных роботов (направление D) — научно-техническая проблема, требующая разработки как специализированных ЭВМ, так и целого комплекса механических и энергетических систем: сенсоров, движителей и т. п. Как и все системы искусственного интеллекта, интеллектуальные роботы ориентированы на знания. Знания о внешней среде поступают в бортовые ЭВМ роботов от многочисленных сенсоров (зрительных, акустических, радиолокационных, тактильных и т. п.). Для разгрузки бортовых ЭВМ роботов от огромных потоков информации её можно предварительно обрабатывать в так называемых интеллектуальных сенсорах. Примерами таких интеллектуальных сенсоров могут служить разнообразные системы обработки изображений. Поскольку знания, поступающие в бортовые ЭВМ роботов, ситуативны, то требуется их обработка в реальном масштабе времени. По этим причинам реализация, например, автономных транспортных средств потребует от бортовых ЭВМ быстродействия порядка 10 млрд. операций в секунду (преимущественно для целей символьной обработки информации). Прежде чем перейти к более подробному изложению проблем искусственного интеллекта и, в частности, проблем представления знаний, рассмотрим как научно-технический прогресс закономерно привёл к становлению новой информационной технологии и индустрии интеллектуальных систем. 1.2. Научно-технический прогресс и неизбежность компьютеризации общества Научно-технический прогресс привёл к кардинальным изменениям в обществе, которые мы не всегда осознаём. В основе научно-технического прогресса лежит рост знаний, значительно более быстрый, чем экспоненциальный. В своё время Ф. Энгельс выдвинул гипотезу об экспоненциальном росте знаний, отмечая, что наука движется вперёд пропорционально массе знаний, унаследованных ею от предшествующих поколений. Если х(t) — масса знаний, то гипотеза Ф. Энгельса может быть представлена в виде  где р — константа; t — время. Откуда получаем  Если под информацией Y(t) понимать прирост новых знаний в единицу времени, то тогда  Таким образом, и общая масса знаний, и научно-техническая информация при фиксированном р растут по экспоненциальному закону с темпом роста  В науковедении обычно используется такой показатель, как время удвоения знаний:  Приведённые формулы должны быть уточнены, так как время удвоения знаний и показатель р сами являются функциями времени. Время Т неуклонно падает, а р соответственно растёт. Данные об изменениях Т и р [2] показывают, что примерно с середины 50-х годов начался действительно информационный взрыв, поскольку сам рост показателя экспоненты имеет взрывной характер:
Новые знания, по образному выражению К. Маркса, овеществляются, в результате чего происходит непрерывное расширение и обновление номенклатуры продукции, товаров, услуг, технологических процессов. В силу временного сдвига между появлением новых знаний и их овеществлением темпы обновления номенклатуры товаров, услуг и технологических процессов обн всегда будут отставать от темпов роста знаний и соответственно То6н будет больше Т. Расширение и обновление номенклатуры овеществляемых знаний приводит к усложнению народного хозяйства. Сложность народного хозяйства определяется числом связей между его объектами, а число связей или информационных каналов растёт примерно пропорционально квадрату объёмов производства. Например, если объём производства возрастёт в 15—20 раз, то сложность народного хозяйства только из-за роста объёмов производства увеличится в 225—400 раз. А если учесть ещё связи между наукой и сферой овеществления знаний, то сложность народного хозяйства окажется ещё большей. Рост сложности народного хозяйства привёл к росту числа занятых в управленческой информационной сфере за счёт уменьшения числа занятых в сфере материального производства, что объясняется возрастающей энерговооружённостью, механизацией и автоматизацией труда, т. е. хорошей инструментальной оснащённостью рабочего. В информационной сфере предметом труда является информация разных видов, а средствами производства всё в большей степени становятся ЭВМ всех классов, средства связи и безбумажные носители информации. Тем не менее инструментальная оснащённость работника информационной сферы резко отстаёт от инструментальной оснащённости рабочего, что в конечном итоге не может не сдерживать общественную производительность труда. Отсюда вытекает объективная необходимость в компьютеризации народного хозяйства и науки, которая в наше время имеет такое же значение, как индустриализация нашей страны в 20—30-е годы. Компьютеризация общества, а также достижения микроэлектроники привели к резкому расширению производства вычислительной техники, которая стала относительно дешёвой. Стоимость же программного обеспечения, напротив, сильно возрастает. Сейчас в США на создание нового программного обеспечения и его сопровождение затрачивается примерно 80% средств, и соответственно 20% средств на изготовление аппаратуры. Компьютеризации народного хозяйства соответствует становление индустрии обработки данных, которая имеет свою техническую базу — ЭВМ и средства связи, свои ресурсы и свою науку –информатику. Проблемы информатики очень широки — от теоретических основ проектирования архитектуры ЭВМ и их элементной базы до обработки данных в планировании, управлении, проектировании. Обработка данных тесно связана с математическим моделированием, принятием решений, оптимизацией, исследованием операций, системным анализом и т. п. В ряде западных стран информатику называют «computer science». Компьютеризация означает массовое использование вычислительной техники и, разумеется, профессиональных программистов не хватит, чтобы обеспечить массовое использование вычислительной техники специалистами в народном хозяйстве и науке. Традиционная технология решения задач на ЭВМ характеризуется наличием посредников между ЭВМ и конечным пользователем, к которым относятся аналитики (прикладные математики), программисты и операторы ЭВМ.
Это есть, в свою очередь, исходное представление задачи для программиста. Его цель — получение программы для последующей реализации на вычислительной машине. Как правило, под программированием понимается именно этот этап в традиционном использовании ЭВМ для решения задач. Далее программа переносится оператором ЭВМ на носители, с которых вводимая информация считывается. После введения задачи в машину она обрабатывается с помощью программных средств ЭВМ. Не редки случаи, когда конечный пользователь и аналитик относятся к разным организациям. Тогда организация конечного пользователя выступает в качестве заказчика по отношению к организации аналитика. Взаимоотношение между ними в процессе работы над задачей оформляется в виде технического задания. Завершив свою работу, аналитики сдают её заказчикам, которые фиксируют «внедрение». Если же аналитики и программисты представляют различные организации, то появляется ещё одно техническое задание — на программирование. Подобное использование вычислительной техники (в проектировании, при создании новых технических систем, в планировании и т. п.) характеризуется чрезвычайно большим временем реакции на вмешательство конечного пользователя. Это время на много порядков больше процессорного времени, затрачиваемого на решение задачи. |
Похожие:
 |
1 Раскройте понятия: технологии, информационные технологии, информационный... Технологии Технология (гр technе — мастерство, logos — учение, учение о мастерстве) — сов окупность знаний о способах и средствах... |
|
Наборы утилит служебных программ операционных систем. Средства и... Контрольные задания по разделам дисциплины : Системные технологии, Офисные технологии Сетевые технологии |
|
Экзаменационные вопросы по дисциплине «Инструментальные средства и технологии программирования» Понятие технологии программирования. Основные задачи технологии программирования |
 |
Образование, становление и основные этапы развития кафедры "Технологии... Секция «Технологии конструкционных материалов» (ткм) в филиале работала с 1959 г. В 1986 г., отделившись от кафедры «Технологии сварки»,... |
|
Рабочая программа по технологии для 7а, 7б класса Составитель: Гайфуллин... Рабочая программа по изучению технологии в 7 классах составлена на основе следующих документов |
|
Тематическое планирование по технологии 4 класс Материалы, необходимые для урока технологии. Изучение свойств материалов. Инструменты для урока технологии. Правила безопасной работы... |
|
Педагогические технологии как основа компетентностно ориентированного подхода В связи с этим, в образовательном процессе применяются инновационные технологии, которые еще и вызваны интеграционными и информационными... |
|
Доклад на eva-2004 Ника-музей, созданной средствами ника – Технологии. На той же технологии построены Евфрат – Документооборот и Архив, Статистика учебных... |
|
Рабочая программа по технологии на 2014 2015 учебный год Рабочая программа составлена в соответствии с Примерной основной образовательной программы образовательного учреждения по технологии... |
|
Отделка помещений по технологии knauf по дисциплине "Современные строительные технологии" Ефремов Михаил Александрович – Отделка помещений по технологии Knauf. – 37страниц, 20 иллюстраций |
|
Отчет о выполнении проекта реализации технологической платформы «свч технологии» в 201 Учредительное собрание участников тп «свч технологии» состоялось 30 августа 2011 года. В учредительном собрании приняли участие представители... |
|
Отчет о самообследовании муниципального казенного общеобразовательного учреждения Инновационные образовательные программы и технологии, в частности, информационные технологии |
|
Рабочая программа по технологии для 6 -10 классов Учитель: Шалкина Е. А Изучение технологии на ступени основного общего образования направлено на достижение следующих целей |
|
Программа по технологии составлена на основе федерального компонента... ... |
|
Программа по технологии составлена на основе федерального компонента... ... |
|
Рабочая программа по технологии для 6 -10 классов Учитель: Царичанская Оксана Валерьевна Изучение технологии на ступени основного общего образования направлено на достижение следующих целей |