Методы искусственного интеллекта

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ НЕКОТОРЫХ ОБЩИХ И ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ МЕХАНИКИ МАТЕРИАЛОВ [c.136]

Методы искусственного интеллекта [c.554]

Мы не можем завершить эту главу без краткого обсуждения многообещающего нового подхода к конструированию электронной и ионной оптики использования методов искусственного интеллекта. [c.554]

Динамическое программирование, метод оптимального контроля и подход с помощью аналитических функций являются альтернативами, которые могут быть использованы практически для оптимизации осевых распределений. Следующей была представлена реконструкция электродов и полюсных наконечников из оптимизированного набора осевых данных затем обсуждались понятия полиномиальной и сплайновой линз, на которых основан один из наших методов синтеза. Он сочетает динамическое программирование и алгоритм оптимизации методом оптимального контроля с очень простой процедурой реконструкции. Как пример применения процедуры синтеза были описаны электростатические линзы высокого качества. Наконец, были представлены возможности метода искусственного интеллекта для конструирования электронно-ионной оптики. [c.555]

Системы искусственного интеллекта. Средства САПР, ориентированные на автоматизацию процедур структурного синтеза, в той или иной мере опираются на идеи и методы искусственного интеллекта. Искусственный интеллект — это наука о знаниях, способах их получения, представления, переработки и использования в искусственных системах. Системы искусственного интеллекта (СИИ) оперируют знаниями, другие информационные системы — данными. Знания от данных отличает заложенная в них возможность интерпретации содержания и получения новых данных. [c.54]

В настоящее время в области высокоскоростной обработки информации наблюдается смещение интереса в раздел символьных и параллельных вычислений. Символьные вычисления позволяют использовать методы искусственного интеллекта (ИИ), а параллелизм обеспечивает увеличение скорости обработки, необходимое для удовлетворения все возрастающих требований к вычислениям. Процессоры ориентированы на выполнение од-ной-единственной операции, после чего передают результат на следующий процессор. Это позволяет добиться высокого уровня параллельности при обработке данных. В свою очередь оптические методы способны обеспечить высокий уровень параллелизма и высокую степень широкополосности, необходимые для реализации связи процессоров в таких системах. В гл. И описана система, состоящая из обрабатывающих элементов и оптического коммутатора, построенного на основе ПМС. Это коммутирующее устройство обеспечивает реконфигурацию и поддерживает концепцию потокового программирования. Обсуждаются преимущества рассматриваемой схемы относительно других подходов. [c.364]

СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОМЫШЛЕННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ [c.99]

Совместно с координатными системами работают оптико-телевизионные системы, позволяющие автоматически распознавать форму, положение, структуру объектов и выполнять такие операции, как ориентация, точное позиционирование, обработка, совмещение объекта с инструментом, контроль качества, измерения параметров и т. п. Управляющие системы таких роботов строятся на базе использования методов искусственного интеллекта. Все это позволяет отнести роботы с распределением функций к интегральным. [c.18]

На рис. 5.1.Ь показана схема агента в терминах методов искусственного интеллекта. В блоке структура агента появляются упоминавшиеся выше, но еще не раскрытые термины убеждения , желания , замыслы и обязательства . Мы еще вернемся к этим терминам. Пока отметим только, что это методы обработки данных. Блок активность агента состоит из блока, аналогичного БУП у рис. 5.1.а (управление собственным процессом), блока выполнения собственных функций - это набор методов обработки [c.293]

В задачах структурного синтеза, относящихся к задачам искусственного интеллекта, широко используется представление информации в виде дерева, например в методе И-ИЛИ-дерева. Для организации данных в виде дерева может быть применена списковая структура. Однако чаще для этой цели используют двоичные де- [c.16]

Определяющим моментом в формировании искусственного интеллекта служит математическое программирование. Богатый опыт развития программной части вычислительных машин — вот фактическая основа для его формирования. Здесь следует выделить вопросы структурных построений банков данных, виды операций, производимых с этими данными, свойство стратегий контроля. Большую роль играют обобщенные системы порождения и исчисления предикатов. Возникает аналогия если для создания нового машиностроительного производства нужна новая технология, то, чтобы обогатить программирование, нужны новые алгоритмические методы. [c.78]

В книге изложены принципы, методы и средства конструирования адаптивных робототехнических комплексов (РТК). Рассмотрены вопросы гибкого программирования и адаптивного управления РТК. Описаны различные типы манипуляционных н транспортных роботов, станков и обрабатывающих центров с микропроцессорными системами адаптивного управления. Рассмотрены особенности систем адаптивного контроля и перспективы применения в машиностроении систем искусственного интеллекта. Приведены примеры адаптивных РТК для механической обработки, сварки и сборки, используемых в составе гибких автоматизированных производств. [c.2]

До последнего времени решение перечисленных задач в условиях действующего производства считалось прерогативой человека, Однако по мере развития методов и средств искусственного интеллекта появились предпосылки для конструирования авто- [c.228]

Совершенствование средств интеллектуального программирования постепенно избавит технологов от рутинной работы по программированию движений роботов и другого оборудования РТК. Диалоговый процессор вместе с интеллектуальным монитором позволит технологу описывать роботизированные технологические процессы на более высоком уровне и на более естественном языке, не прибегая к трудоемкому программированию в кодах ЭВМ. Таким образом, открывается реальная перспектива снять с технологов функции программистов как отдельных РТК, так и ГАП в целом. Для этого необходимо создать интеллектуальный технологический интерфейс, обеспечивающий общение технолога с управляющими ЭВМ на профессиональном языке. Решение этой проблемы требует, в свою очередь, разработки эффективных методов представления знаний, организации диалога и понимания естественного языка. Эти методы относятся к области искусственного интеллекта и безбумажной информатики как новой информационной технологии, радикально изменившей сам стиль использования ЭВМ для решения разнообразных задач автоматизации. [c.234]

Адаптивный РТК с элементами искусственного интеллекта должен обладать способностью анализировать окружающую производственную обстановку, распознавать целевые объекты (детали, инструменты и т. п.), идентифицировать препятствия. Для решения этих задач традиционные методы распознавания образов не приспособлены, а иногда и не пригодны. [c.255]

Другие примеры компактного задания множества альтернатив А через множества Э и П связаны с использованием систем искусственного интеллекта, в которых 3 есть база данных, П — база знаний, или эволюционных методов, в которых 3 — также база данных, П — множество эвристик, последовательность их применения определяется эволюционными и генетическими принципами. [c.177]

Экспертная система является типичной системой искусственного интеллекта, в которой база знаний содержит сведения, полученные от людей-экспер-тов в конкретной предметной области. Трудности формализации процедур структурного синтеза привели к популярности применения экспертных систем в САПР, поскольку в них вместо вьшолнения синтеза на базе формальных математических методов осуществляется синтез на основе опыта и неформальных рекомендаций, полученных от экспертов. [c.183]

С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, разработанные ранее методы представления знаний, логического вывода, эвристического поиска, распознавания предложений на естественном языке и др. Можно утверждать, что именно ЭС позволили получить очень большой коммерческий эффект от применения таких мощных методов. В этом их особая роль. [c.7]

Основу метода ролевого кодирования (предложенного специалистами по искусственному интеллекту) составляет предположение, что содержание показателя можно однозначно выразить, указав исполнителей на роли . [c.117]

В предлагаемой читателю книге рассматривается сплав двух наук информатики и электроники, обеспечивающий современные методы и средства обработки информации. Читатель знакомится с информационными системами, изучает диалог с электронной машиной, получает знания об искусственном интеллекте и информационных сетях. Особое внимание уделяется видам информационного сервиса, предоставляемого сетями, а также электронным банкам, способным хранить и обрабатывать огромные массивы информации. [c.3]

Сформулировать определение искусственного интеллекта сложно даже специалистам. В электронной энциклопедии 2001 г. приведено, например, следующее определение Искусственный интеллект — это раздел Информатики, занимающийся разработкой методов моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ творческой деятельности человека . [c.120]

Искусственный интеллект — раздел информатики, занимающийся разработкой методов моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ творческой деятельности человека. [c.413]

На первом этапе инженер по знаниям должен ответить на основной вопрос "Подходят ли методы инженерии знаний для решения предложенной задачи " Для положительного ответа на данный вопрос необходимо, чтобы задача относилась к узкой, специальной области знаний и не требовала для своего решения использования того, что принято называть "здравым смыслом", поскольку методы искусственного интеллекта не дают возможности формализовать это понятие. Вероятно, именно поэтому чрезвычайно трудно построить ЭС, способную работать одновременно в нескольких проблемных областях. Кроме того, качество ЭС зависит в конечном счете от уровня сложности решаемой задачи и ясности ее формулировки. Задача не должна быть ни слишком легкой, ни слишком трудной. Обычно 4h j№ связанных понятий, релевантных проблеме, должно составлять несколько сотен. Говоря другими словами, назначение экспертной системы в том, чтобы решать некоторую задачу из данной области, а не в том, чтобы быть экспертом в этой области. Для обеспечения ясности формулировки задачи следует обратить внимание на точное описание входа/выхода и на наличие разнообразных примеров решений рассматриваемой задачи. [c.27]

ИНЖЕНЕР ПО ЗНАНИЯМ (knowledge engineering) - человек, который проектирует или создает экспертную систему. Обычно это специалист по информатике, имеющий опыт применения прикладных методов искусственного интеллекта. [c.59]

В последнее время стал широко распространен метод нечеткого мойе-лирования, относящийся К классу методов искусственного интеллекта. Суть метода моделирования заключается в преобразовании количественных значений входных и выходных переменных в качественную форму (лингвистическую) и вывод решения на основе сети продукционных правил, составленных в форме если... то... . Продукционные правила должны составляться на основе знаний экспертов, носителями которых могут являться технологи, аппаратчики и обслуживающий персонал. Подобный подход будет идеальным для моделирования отдельных участков процесса, но неудобен в моделировании сложных технологических процессов, поскольку возникают сложности получения объективных знаний экспертов о взаимосвязи технологических параметров. [c.299]

К функциональным языкам программирования можно отнести языки Лисп, Пролог и Снобол. Язык Лисп является прекрасным инструментальным средством для построения программ с использованием методов искусственного интеллекта. Имеется несколько реализаций Лисп-трансляторов для ПЭВМ различных классов. Особенность этого языка заключается в удобстве динамического создания новых объектов. В качестве порождаемых программой объектов могут фигурировать и сами программы, которые внепше ничем не отличаются от данных. Это обусловливает возможность построения адаптируюишхся и самоизменяющихся программ. Память в языке Лисп испо в>-зуется динамически - когда создается новый объект, то для него из незанятой памяти берется столько ячеек, сколько нужно для хранения всех элементов. При этом не требуется [c.207]

Вследствие указанных обстоятельств, СУ ТЦ должна не только интерпретировать текущую ситуацию и прогнозировать будущее, но и осуществлять диагностику причин возникновения ситуаций, формулировать план действий и контролировать его выполнение. Эти возможности СУ ТЦ могут быть реализованы только прн нспользованнн наряду с методом ситуационного управления методов искусственного интеллекта, предполагающих описание знаний о предметной области в базе знаний (БЗ) и прн наличии логического механизма поддержки принятия решения. [c.459]

Рассмотрены проблемы автоматизации газоконденсатных месторождений Крайнего Севера Российской Федерации на примере Ямбургского газоконденсатного месторождения проведен подробный анализ технического состояния средств автоматизации. Разработана новая концепция построения АСУ ТП промыслов газоконденсатного месторояд ения (ГКМ) Крайнего Севера сформулированы функции системы в целом и ее уровней управления рассмотрены вопросы интеллектуализации системы принятия решений и управления ГКМ. Проанализировано современное состояние проблемы применения методов искусственного интеллекта в промышленных системах управления обоснована целесообразность применения методологии искусственного интеллекта в задачах управления технологическими объектами ГКМ осуществлены выбор формализма представления знаний и создание соответствующей базы знаний. Даны основные требования к комплексу технических средств, составляющих основу АСУ ТП промыслов проведен обзор рынка программно-технических комплексов. [c.4]

Это в конечном счете влечет за собой принятие в рамках АСУ ТП УКПГ не адекватных текущим ситуациям решений по управлению. В этих условиях эффективным способом управления установкой является использование опыта, знаний, наконец, интуиции наиболее квалифицированных операторов-технологов, профессионалов (экспертов) [40]. Как правило, их знания носят эмпирический характер, плохо структурированы, не формализованы и отсутствуют в специальной литературе. Эти знания приобретаются только в результате длительного опыта практической работы. Они представляют собой набор наблюдений специальных фактов, правил, процедур и оценок в узкой области деятельности. Таким образом, возникает задача использования этого богатого арсенала средствами и методами искусственного интеллекта. [c.130]

Как утверждает гроссмейстер В. Корчной, ЭВМ не способна по-человечески оценивать шахматную позицию. Тем не менее, она может играть на уровне лучших шахматистов мира. Значит, она мыслит как-то по-своему. Естественно возникло желание, с одной стороны, методы искусственного интеллекта, т.е. способы которыми машина мыслит , выражать в привычных человеческих терминах, а с другой, связать их с понятиями, широко используемыми в программировании и в методологии принятия решений. [c.290]

Оцифровка. Метод ввода геометрических данных, обычно с масштабированного чертежа. Соответствующее устройство ввода графической информации представляет собой электрочувствительную , доску, которая позволяет пользователю указывать различные элементы иа чертеже и автоматически вводить в память компьютера их координаты. Оцифрованный ввод точен лишь в той степени, насколько точны чертеж и человек — оператор. Тем не менее иногда удается, используя методы искусственного интеллекта, очень точно произвести оцифровку чертежа. [c.311]

Основные компоненты ЭС база знаний, хранящаяся в соответствии с некоторыми способами представления знаний, информации о предметной области факты, закономерности, эвристические правила, метаправила рабочее поле для хранения описания решаемой задачи и данных для конкретного сеанса работы ЭС диалоговый процесс, обеспечивающий взаимодействие конечного пользователя, а также инженера по знаниям с ЭС на некотором языке-профессиональном, ограниченном естественном, графическом, тактильного взаимодействия и т.д. решать реализующую функцию планирования, поиска решения задачи, вывода логического блок извлечения, пополнения и корректировки знаний блок объяснений(пользователю действий ЭС) Чаще всего ЭС строятся как продукционные системы Сс числом продукций от нескольких десятков до нескольких тысяч). Для организации поиска решения задач используются различные методы, разработанные в исследованиях по искусственному интеллекту. Для получения выводов из неполных, вероятностных, нечетких знаний применяют вероятностные методы (например юпользующуюсяБайеса формулу), нечеткую логику, логики многозначные. Некоторые ЭС способны делать индуктивные выводы, обучаться. [c.91]

АПМП может ставить ряд вопросов, которые должны быть разрешены. Следовательно, возникает необходимость в справочных или консультационных разумных машинах. Они должны иметь систематизированные знания, охватываюш ие круг заданных вопросов, а для технического решения проблем обш епия должны характеризоваться оперативностью и быстродействием, достоверностью (безошибочностью), коммутабильностью и эстетикой (печатная форма ответа, достаточно полная, обстоятельная, на требуемом языке и т. д.). В справочных и консультационных машинах должен быть заложен как активная процедура метод дедукции. Нужно умело расчленять основную задачу на подзадачи, которые должны быть доказаны отдельно. Однако при искусственном интеллекте возникают технические проблемы как создать надежные логические устройства, как создать автоматический декомпозитор и контроллер программной декомпозиции. Центральным принципом в доказательстве теорем при искусственном интеллекте должна быть формализованная дедукция процесса, использующая язык предикативной логики. Важность этого раздела подчеркивается тем, что сам метод доказательства теорем может быть распространен на многие задачи АПМП, если их сформулировать в виде теорем. [c.80]

Промышленные роботы и манипуляторы, управляемые оператором или с помощью программного устройст- ва, могут быть отнесены к роботам первого поколения. В настоящее время должны получить быстрое развитие работы по созданию роботов последующего поколения обладающих некоторыми органами чувств человека, например, осязанием, слухом, видением, обонянием, и способных воспринимать некоторую неощутимую человеком информацию, например, реагировать на ультразвук, на электромагнитные и тепловые поля и т. д. К роботам еще более позднего поколения будут относиться устройства, обладающие искусственным интеллектом. В решение этой последней проблемы входят создание методов описания окружающего мира и формирования этого мира в памяти роботов, разработка специальных формализованных языков как средства для управления рсбота-ми, их обучения и управления их поведением. К проблеме искусственного интеллекта для роботов тесно примыкает проблема взаимодействия робота со средой и человеком, а также вопросы взаимодействия меладу челове- [c.138]

Тем не менее воспроизведение мыслительных функций человека в их полном объеме, увы, недоступйо i a-шим сегодняшним возможностям хотя бы потому, что Бса виды умственной деятельности человека, которые предшествуют формальному логическому мышлению,- восприятие, действие, процесс принятия решения и многое другое — все они еще недостаточно изучены. С едуст вспомнить и о словах знаменитого математика Дул. фон Неймана, который говорил, что язык мозга — не язык математики . До тех пор пока не будет создан ззго-подобный метод переработки информации, нам трудно рассчитывать на полный успех, и проблема взаимоотношения человека и робота е искусственным интеллектом [c.145]

Если все управляемые параметры альтернатив, обозначаемые в виде множества X, являются количественными оценками, то используют приближенные методы оптимизации. Если в X входят также параметры неколичественного характера и пространство X неметризуемо, то перспективными являются эволюционные методы вычислений, среди которых наиболее развиты генетические методы. Наконец, в отсутствие обоснованных моделей Мод их создают, основываясь на экспертных знаниях в виде некоторой системы искусственного интеллекта. [c.174]

Символьные ЭС охватывают средние и большие приложения. Однако они выделяются в отдельный тип в связи с тем, что реализуются на символьных языках программирования (обычно на диалектах языка LISP) и, как правило, на символьных ЭВМ (на LISP- машинах). Символьные ЭС имеют своих потребителей, целью которых является либо создание сложных приложений, либо проведение исследований а области методов и средств искусственного интеллекта, что трудно или невозможно в разумное время реализовать на ЭВМ с традиционной архитектурой. [c.19]

По сути те же методы получены специалистами по искусственному интеллекту. Эти методы, рассматриваемые как эвристические процедуры для решения комбинаторных задач, получили интенсивное развитие после предложения К. Шеннона при составлении программ, играющих в шахматы, анализировать развитие игры не до конца, а лишь на несколько ходов вперед [23]. Затем в США (Ньюэлл, Шоу, Саймон) и в СССР (Брудно) одновременно и независимо был предложен метод решения комбинаторных задач, [c.186]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...