Лекция № 16. СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

План:

1.1. Основные понятия

1.2. Формирование образа в технических системах

1.3. Выделение признаков распознавания

Искусственный интеллект (ИИ) как научное направление объединяет исследования по созданию алгоритмов решения с помощью вычислительных машин трудно формализуемых задач, способность решать которые ранее считалась привилегией человеческого разума либо живых организмов.

Трудно формализуемой является задача, которая осознается нами и порою успешно решается с привлечением нашей интуиции, но ее постановку и используемый нами алгоритм ее решения трудно описать в точных терминах, однозначно понимаемых не на интуитивном, а на логическом уровне.

В качестве таких задач в рамках проблемы создания ИИ традиционно рассматривались следующие:

- распознавание образов;

- понимание естественного языка;

- принятие решений в интеллектуальных играх (шахматы, шашки, некоторые карточные игры, крестики- нолики и т. п. );

- автоматическое доказательство теорем;

- создание экспертных систем, способных давать квалифицированные советы в различных областях интеллектуальной деятельности (при проектировании, диагностировании заболеваний и т.д.)

- планирование действий робота в недетерминированной среде;

и ряд других.

В основу работ по ИИ была положена гипотеза о том, что мыслительная деятельность человека может быть описана с помощью алгоритмов и компьютерных программ, то есть может быть формализована.

Вопрос о возможности формализовать мышление человека, т.е. свести его к набору строго определенных и однозначно понимаемых правил и процедур, возник задолго до того как появился сам термин «искусственный интеллект».

Уже Платон (428-348 гг. до н. э.) ставил вопрос о том, что всякое знание и умение должно быть представлено в виде точных определений и правил [1, с. 31].

Аристотель (384-322 гг. до н. э.) заложил основы формальной логики, разработав силлогистику –систему правил, позволяющих выяснить, когда из некоторой системы утверждений следует определенное заключение, а когда не следует.

Томас Гоббс (1588-1679гг.)в своих работах «Левиафан», «Учение о теле» признавал возможность сведения мышления к формально- логическим и даже арифметическим операциям.

Рене Декарт (1596-1650) считал некорректной постановку вопроса о создании разумных машин. Способность к разумному поведению он связывал с наличием души, которой человек не может снабдить машину. Ему возражал Жюльен Ламерти (1709-1751гг.). В книге «Человек-машина» он утверждает существование только одной субстанции – материи. При этом материю он не считает пассивной. Одна из ее функций – интеллект [2, с. 356].

Готфрид Вильгельм Лейбниц (1646-1716), определив небольшое количество исходных и неопределяемых идей, он попытался установить систему правил, «алгебру», позволяющую сформулировать любое сложное понятие. Его практическим вкладом в решение проблемы ИИ было создание двоичной системы счисления. Это позволило Джорджу Булю (1815-1864гг.) в 1847 г. разработать бинарную алгебру, в которой единица обозначает истину, ноль – ложь, а основными действиями являются операции логические «и», «или», «не». При этом Буль и Лейбниц руководствовались не абстрактными математическими интересами. Их цель была исследовать основные законы разума, на основе которых осуществляется рассуждение.

Чарльз Бебедж (1792-1871гг.) в 1834 году выдвинул проект «аналитической машины», которая была прообразом современного компьютера. Однако проект намного опережал технологические возможности своего времени. Только в 1944 году Х. Айкен построил первую цифровую вычислительную машину «Марк -1».

А. Тьюринг в 1950 году поставил вопрос о том, могут ли машины мыслить. Он предложил критерий оценки интеллектуального поведения машины. Машина согласно такому критерию признается интеллектуальной, если человек, беседуя с ней через телетайп либо по телефону не способен распознать: беседует он с человеком или с машиной.

Практически используемые системы искусственного интеллекта (СИИ) в большинстве случаев представляют собой модель процесса принятия решений естественным интеллектом. При этом рассматривается задача воспроизведения тех или иных функций естественного интеллекта посредством технических средств. По этой причине проблему ИИ часто называют также проблемой технической имитации интеллекта.

Структуру СИИ можно представить схемой, изображенной на рис. 1.

ситуация à ~МО à МПР à МО~ à реакция

Рис. 1 Структура СИИ.

На ней СИИ представлена состоящей из модуля общения (связи) (~ МО), преобразующего внешнюю информацию во внутреннюю, модуля принятия решения (МПР) и модуля общения (МО~), преобразующего внутреннюю информацию во внешнюю информацию либо действия над окружающим СИИ миром.

Описание ситуации и запрос на выработку решения для СИИ может быть представлен на некотором языке, например, на подмножестве естественного языка или в виде сигналов датчиков. Внутреннее представление опирается на термины, используемые в МПР. В качестве выходной реакции может быть фраза на некотором языке, действия либо команды на их исполнение.

Структура МПР может быть представлена схемой, изображенной на рис. 2. На ней

à БИ à БВР à

| ||

БУЗ à ИБД

Рис.

БИ – блок интерпретации, обеспечивает понимание входной ситуации,

БВР – блок выработки решения, определяет реакцию СИИ на на текущую ситуацию, соответствующую целям функционирования системы,

БУЗ – блок усвоения знаний, обеспечивающий понимание и коррекцию знаний об окружающем мире, уточнение целей поведения,

ИБД – интеллектуальный банк данных.

В состав ИБД входят (рис. 3):

ИБД

| | |

БЦ БЗ БД

Рис. 3. Структура ИБД

БЦ – база целей, БЗ – база знаний, БД – база данных.

База целей определяет цели поведения СИИ, обеспечивает реализацию свойства мотивации, побуждения к действию.

База знаний содержит сведения, отражающие закономерности, существующие в окружающем мире. Она позволяет выводить из известных фактов новые факты, имеющие место в данном мире, прогнозировать последствия и результаты действий СИИ.

База данных содержит описания известных фактов и количественные данные.

Все базы, составляющие ИБД, постоянно обновляются и пополняются в процессе функционирования СИИ в результате действия блока усвоения знаний (БУЗ), черпающего информацию из окружающей среды, так и в результате действия БВР. При этом БУЗ имитирует индуктивное мышление человека, устанавливающего новые закономерности окружающего мира из наблюдений частных фактов, причинно-следственных связей и пополняющего этими закономерностями свою базу знаний. БВР в сочетании с БЗ имитирует дедуктивное мышление человека, устанавливающего новые факты и закономерности на основе ранее накопленных фактов и закономерностей, и переводит эти новые знания в ИБД.

Развитие искусственного интеллекта, равно как и естественного, начинается с создания БД и БЗ, т.е. с накопления фактов и сведений о внешнем мире. Мотивация и направленность его поведения определяется БЦ.

При функционировании искусственного интеллекта, также как и естественного интеллекта, преобразование информации происходит в обратном направлении. Вначале инициализируется БЦ, ставятся и уточняются цели, подцели.

Наряду с рассмотренной структурой структура СИИ может иметь иерархический характер: центральная СИИ может взаимодействовать с рядом подчиненных СИИ.

В интеллектуальных роботах (ИР) в качестве частных СИИ выступают системы зрения, слуха, осязания, обоняния и т. п. Они обеспечивают задачи распознавания и принятия решений о наличии, расположении, свойствах и т.д. объектов зрительного, акустического и других миров. Эти частные системы содержат в общем случае те же блоки, что и в рассмотренной выше СИИ. Центральная СИИ осуществляет планирование действий робота на основе сообщений, поступающих от частных СИИ. Решения, принимаемые центральной СИИ, подаются на системы управления исполнительными системами робота: механические руки, ноги и т. п.

Заключая обобщенное рассмотрение структуры СИИ можно выделить следующие главные факторы, отличающие СИИ от других автоматических систем.

1. Способность к выводу, генерации конструированию решения, которое в явном и готовом виде не содержится в СИИ.

1. Наличие знаний об окружающем мире. Они обеспечивают самостоятельность системы в оценке текущей ситуации и выработке решения, направленного на достижение цели, поставленной перед СИИ.

2. Способность пополнения, коррекции и усвоения новых знаний.