Umelá inteligencia, expertné systémy ….

Doc.Dr.Ing.Ivan Kuric

Pracovisko:

Žilinská univerzita, Strojnícka fakulta, Katedra merania a automatizácie, Žilina
Kontakt:
kuric@fstroj.utc.sk
tel.: ++421-89-528 06
fax:
:++421-89-652 940
Kľúčové slová:
Anotácia:
Summary:

Článok bol prijatý

 

 

Umelá inteligencia

 

Umelá inteligencia (AI – Artificial Inteligence) je v súčasnej dobe veľmi diskutovaný pojem, ktorá má nielen svojich zástancov ale aj odporcov. Mnohí očakávajú od implementovania AI určité nahradenie človeka pri zložitých rozhodovacích a plánovacích činností. Tento názor podporuje aj čoraz dynamicky sa zvyšujúci výkon počítačovej techniky. Skeptici hovoria o nemožnosti úplne nahradiť charakter ľudského rozmýšľania. Vysoký výkon počítačových zostáv ešte nie je podmienkou pre simulovanie ľudského uvažovania a rozhodovania. Problém skôr spočíva v softwarových nástrojoch a technikách, ktoré by umožnili aspoň sčasti napodobňovať pochody pri ľudskom uvažovaní a riešení zložitých úloh. Do súčasnosti bolo vypracovaných množstvo projektov, ktoré hrdo niesli označenie AI. Ich skutočná inteligencia je ale dosť diskutabilná.

Inteligencia je pojem, ktorý v sebe zahŕňa kvalitatívne vyššie využívanie a spracovanie vedomosti pri rôznych procesoch a dejoch. Inteligencia ako kvalitatívne označenie využívania vedomostí je výsledkom uvažovania, abstrakcie, analyzovania a syntetizovania vedomostí. Inteligencia je daná pre rozvinuté živé organizmy a dáva im v prírode výsostné postavenie.

Umelá inteligencia, ako už z názvy vyplýva, je snaha napodobniť sofistikované využívanie vedomostí v neživých organizmoch, predovšetkým v počítačových systémoch.

 

Ak sa zamyslíme nad charakterom ľudského rozmýšľania a nad tým, často s akými neúplnými informáciami človek pracuje, je úloha napodobniť takýto proces takmer nemožná. Pre človeka je charakteristické abstrahovanie, intuícia, zabúdanie, paralelné spracovanie informácií a pod. Takmer všetky súčasné počítačové systémy potrebujú mať naprogramovaný presný sled úloh a vyžadujú jednoznačne formulované a zadávané dáta.

Počítačový systém, ktorý rieši plánovaciu úlohu, ešte nemusí byť inteligentný, ak vypočíta niekoľko tisíc variantov, vyhodnotí ich a vyberie z nich optimálny variant. Inteligentný systém by bol skôr taký, ktorý by dokázal generovať len tie varianty, ktoré sú zmysluplné a prichádzajú v konečnom štádiu rozhodovania do úvahy.

 

Do oblasti umelej inteligencie je možné zaradiť najmä nasledovné úlohy:

 

Umelá inteligencia je interdisciplinárna vedná oblasť, ktorá je na pomedzí matematiky, teoretickej informatiky a formálnej logiky.

 

 

Expertné systémy

 

Výskum v oblasti umelej inteligencie priniesol prakticky aplikovateľné úspechy predovšetkým v oblasti expertných systémov. Takisto platí, že expertné systémy sú najrozšírenejšou oblasťou umelej inteligencie.

 

Expertné systémy sú počítačové programy, ktoré simulujú rozhodovacie činnosti expertov pri riešení problémovo úzko zameraných úloh. Sú to systémy založené na myšlienke prevzatia znalostí od experta a využitia takýchto znalostí aj pre užívateľov, ktorí nedisponujú týmito znalosťami. Problém nastáva, akým spôsobom takéto vedomosti zapisovať. Myšlienkové pochody človeka, spôsob rozmýšľania a reprezentácia vedomostí sa odlišujú od klasického počítačového spracovania informácií. Vedomosti, ktoré sa majú použiť v expertných systémoch musia byť vhodným spôsobom kódované do takej formy, aby ich bolo možné ďalej spracovávať pomocou počítačového systému. Dôležité je poznamenať, že vedomosti neobsahujú iba znalosti teoretického charakteru, ktoré sú dané daným vedným odborom, ale sú aj vedomosti nadobudnuté dlhoročnou praxou (heuristické znalosti). Často sa takisto stáva, že človek pracuje s neúplnými informáciami, ktoré si buď nahradzuje alebo odvodzuje z iných informácií alebo ich zanedbáva a tým dáva riešeniu určitú neúplnosť a neurčitosť. Práve vtedy človek pri riešení používa intuíciu, ktorá nahrádza neurčitosť úlohy.

 

Úlohy riešené človekom je v zásade možné rozdeliť na tri typy úloh:

 

Posledné dva typy úloh sú doménou expertných systémov.

 

Úlohou expertných systémov je dosiahnuť taký postup riešenia danej úlohy, ako keby ju vykonával sám expert. Výhoda takéhoto riešenia spočíva práve v tom, že užívateľ takéhoto expertného systému využíva zapísané vedomosti experta a výsledok riešenej úlohy by mal byť zhodný ako s riešením experta. Aby bolo možné manipulovať s takýmito vedomosťami, je potrebné mať k dispozícií mechanizmus na zápis, manipuláciu a s vedomosťami, ktoré sú zapísané v samostatných bázach dát, ktoré sa nazývajú aj ako vedomostné báze dát alebo vedomostné databanky. Striktné oddelenie báze dát a riadiaceho mechanizmu umožňuje využívať rovnaký mechanizmus pre efektívnu rozhodovaciu činnosť v rôznych aplikačných oblastiach. Toto je charakteristické pre architektúru expertných systémov.

 

Väčšina expertných systémov pracuje tak, že vedie s užívateľom dialóg. Otázky sú generované dynamicky a neexistuje presné poradie a zmysel kladených otázok, tie sú volené na základe vyhodnocovania zodpovedaných predchádzajúcich otázok. Podľa riešenej oblasti môže byť dialóg nahradený napríklad meraním nejakých veličín a po expertnom spracovaní budú vydávané povely akčným členom. Mnohé expertné systémy obsahujú aj moduly pre hypotetické uvažovanie. To umožňuje preskúmať otázky typu – čo by sa stalo, keby ….

 

Ako už bolo spomenuté, tento módny pojem sa často zneužíva a sú nim označované programy konzultačného charakteru respektíve programy, ktoré majú oddelený riadiaci mechanizmus a bázu dát, čo v súčasnosti má väčšina programov pracujúcich s dátami.

 

Veľkú skupinu expertných systémov tvoria systémy diagnostické a systémy plánovacie. Cieľom diagnostických expertných systémov je správne interpretovať vstupné dáta a rozhodnúť sa pre jednu z veľkého množstva hypotéz. V rámci riešenia sú postupne a neustále prešetrované a prehodnocované jednotlivé dielčie závery a hypotézy, až sa dospeje ku konečnej diagnóze alebo hypotéze. Ak sú vstupné informácie nedostatočné pre stanovenie hypotézy, je potrebné aby systém položil upresňujúce otázky na podporu svojho ďalšieho rozhodnutia. Napríklad ak sa má stanoviť diagnóza len na základe zvýšenej teploty pacienta, asi bude potrebné položiť ďalšie upresňujúce otázky. Na základe ich odpovede a spracovania sa pokladajú ďalšie otázky, ktoré postupne vedú k stanoveniu diagnózy.

Typický príklad diagnostikovania je práve stanovenie diagnózy v medicíne. Je to typický príklad, keď lekár má teoretické vedomosti z danej oblasti, ale aby mohol efektívne vyšetrovať pacienta, t.j. stanoviť diagnózu relatívne rýchlo a spoľahlivo – potrebuje využívať aj praktické skúsenosti. Charakteristickou črtou je samoučiaca schopnosť, ktorú takisto musí mať expertný systém.

 

Ďalšia veľká skupina expertných systémov je určená pre plánovacie úlohy. Pri plánovacích úlohách človek takisto využíva uvažovanie, analyzovanie a syntetizovanie a celý rad metód, ktoré sú charakteristické pre ľudské spracovanie a riešenie úlohy. Je známy počiatočný stav a cieľ riešenia, úlohou je určiť postupnosť krokov ako sa dopracovať k tomuto cieľu. Pri plánovacích úlohách často existuje veľké množstvo (tisícky až milióny) teoreticky správnych riešení, ale človek pri riešení takejto úlohy často zvažuje medzi malým počtom variantov, ktoré ohodnocuje a vyberá ten najlepší – optimálne riešenie. Predstavme si úlohy cestovať z vášho bydliska napríklad do Paríža. Máme počiatočný stav a cieľ riešenia a vieme za aký čas sa tam máme dostať a takisto vieme, akú sumu máme na cestovanie k dispozícií. Teoreticky je možné cestovať aj cez Moskvu alebo Varšavu a pritom by sme mohli stihnúť stanovený čas a vystačili by nám aj peniaze na cestu. Ale i keď sú tieto riešenia teoreticky správne, asi nikto by nevolil takúto trasu cestovania. Človek by uvažoval o akejsi predbežnej trase a v rámci nej by sa testovali a generovali určité dielčie riešenia. Práve znalosti o reálnej úlohe umožňujú expertným systémom, aby sa negenerovali obrovské množstvá kombinácií riešení.

 

Expertné systémy sú určené a zamerané buď na presne definovanú oblasť – problémovo orientované s reprezentáciou znalostí a riadiacim mechanizmom k riešeniu úloh iba v istej problémovej oblasti, alebo sú určené pre určitý oblasť problémov, kde riadiaci mechanizmus bude rovnaký a odlišné budú iba zapísané vedomosti. Preto sa expertné systémy často predávajú aj prázdne systémy, ktoré obsahujú len riadiaci mechanizmus – sú to problémovo orientované expertné systémy nezávislé od báze znalostí. Užívateľ si potom musí sám naplniť bázu znalostí.

 

Oblasť aplikácií expertných systémov je veľmi široká. – od medicíny, technickej diagnostiky až po vojenské účely. V tabuľke je vymenovaných niekoľko známych expertných systémov z vybraných aplikačných oblastí.

 

Lekárstvo Mycin, Casnet/Glaucomia, Pip, Vm, Rheum, Internist/Caduceus, Oncocin, Iris, puff, headmen, medico, protis, dmkb, neurex, neurologist, dta, cadiag, sesam, centaur
Technická diagnostika Pds, reactor, delata, nppc
Chémia Dendral, crysalis, secs, synchem, congem,c-13, ga1
Molekulárna geológia Molgen
Geológia Prospector, litho, mud, dipmeter advisor, drilling advisor
Mechanika Sacon, mecho
Elektronika aelektrotechnika El, ace, talib, cmuda, daa, crib, dart
Programovanie a operačný systém Ape, pecos, psi, chi, dedalos, nlpq, libra, proust, yes/mvs, timm/tuner
Matematika Saint, macsyma, am, advisor
Analýza dát Asa, rx, rex, crds, gquant, gsyntr, clust
Linqvistika Lunar, margie, sam, pam, lifer, gus
Analýza zvuku a reči Hasp
Vyčba Guidon, why, blah, sophie, scholar, wumpus, buggy, excheck, west
Technické disciplíny EXSYS, WHALE
Riadenie Estrac-ii
Vojenské úlohy Exprs, battle, knobs, airid, dart
Problémovo nezávislé ES Emycin, al/x, centaurm expert, elitho, m1, meta-dendral, ops, sage, fel-expert, equant, codex, sak
Tvorba bázi ználostí Teiresias, roget, ops5, yasp, ets, kas, age, srl+, bc, apes

 

 

Expertné systémy najmä vďaka výkonnej počítačovej technike a moderným informačným a programovacím technikám je sľubná oblasť, ktorá môže priniesť veľmi zaujímavé výsledky.

 

 

Literatúra:

Gosman,S.: Umělá inteligence a expertní systémy. Kancelářské stroje, Praha, 1990

Kelemen,J.: Základy umelej inteligencie. Alfa, Bratislava, 1992

Článok lektoroval: N.Čuboňová, Žilinská univerzita