Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Психология -> Сальвенди Г. -> "Человеческий фактор. Том 3. Часть 1" -> 37

Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.

Сальвенди Г. Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 — М.: Мир, 1991. — 487 c.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка): chelovecheskiyfactort3ch11991.djvu
Предыдущая << 1 .. 31 32 33 34 35 36 < 37 > 38 39 40 41 42 43 .. 198 >> Следующая

62. von Winterfeldt D., Edwards W., Costs and payoffs in perceptual research, Psychological Bulletin, 19, 609—622 (1982).
63. von Winterfeldt D., Edwards W., Decision analysis and behavioral research, Cambridge University Press, New York (in press).
64. Wainer.H., Estimating coefficients in linear models: It don’t make no nevermind, Psychological Bulletin, 83, 713—717 (1976).
65. Wigmore J. H., The science of judicial proof as given by logic psychology, and general experience, and illustrated in judicial trials, 3rd ed., Little, Brown, Boston, 1937.
<66. Zlotnick J., A theorem for prediction, Foreign Service Journal, 45, 20 (1968).
Глава 2
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Кинг Сунь ФуХ)
2.1. Введение
Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание программ для ЭВМ, выполнение математических расчетов, распознавание образов, понимание речи и языка и даже управление автомобилем, требуют, как говорят, «интеллекта». За последние десятилетия разработано несколько вычислительных систем, которые можно использовать для выполнения таких задач. В частности, уже созданы вычислительные системы,, способные производить диагностику заболеваний, распознавать объекты, классифицировать белые кровяные тельца, анализировать фотографии, полученные с самолета или со спутника, осуществлять контроль промышленных изделий, анализировать-электронные схемы, понимать в ограниченном объеме человеческую речь и тексты на естественных языках, а также выполнять идентификацию по отпечаткам пальцев. О таких системах можно говорить, что они обладают в некоторой степени «искусственным интеллектом». Таким образом, понятие искусственный интеллект (ИИ) обычно ассоциируется с использованием ЭВМ для решения задач, требующих знаний, а также способности воспринимать, рассуждать, обучаться, понимать и выполнять другие «умственные» действия [1, 12—14, 17].
Исследования в области ИИ направлены главным образом на решение двух проблем:
1. Понимание фундаментальной природы «интеллекта».
2. Повышение (интеллектуальной) полезности компьютеров.
Решение первой проблемы включает анализ тесных связей
между ИИ, психологией и обучением. Решение второй проблемы приводит к более прагматическому инженерно-ориентированному подходу; эта вторая область исследований называется «машинным интеллектом».
Ниже приводятся некоторые типичные применения машинного интеллекта [1, 3, 5, 6, 8—11, 16].
1. Медицинская диагностика и врачебные консультации.
2. Анализ сигналов и изображений (ЭКГ, ЭЭГ, сейсмических сигналов, аэрофотоснимков и т. п.).
3. Опознание лиц и отпечатков пальцев.
') King Sun Fu, Purdue University, West Lafayette, Indiana.
Искусственный интеллект
91
4. Автоматический контроль и тестирование.
5. Интерпретация текстов и речи.
6. Автоматизированное производство.
7. Робототехника.
8. Задачи управления и поддержка процедур принятия решений.
В настоящей главе мы кратко рассмотрим несколько основных методов, используемых при решении проблем в организационных системах и системах искусственного интеллекта.
2.2. Поиск в пространстве состояний
По-видимому, наиболее прямолинейным подходом к решению какой-либо задачи является опробование различных решений до тех пор, пока не будет найдено требуемое решение. В основе такого подхода лежит метод проб и ошибок. Для обсуждения методов такого типа полезно ввести понятия «состояние задачи» и «оператор». Состояние задачи, или просто состояние,— это некоторая конкретная ситуация или определенная конфигурация задачи. Множество всех возможных конфигураций задачи образует пространство состояний. Если в каком-либо состоянии задачи начинает действовать некоторый оператор, то задача переходит из этого состояния в другое состояние. Решение задачи — это последовательность операторов, которая преобразует исходное состояние в целевое состояние.
Пространство состояний, достижимых из исходного состояния, удобно представлять в виде графа, узлы которого соответствуют состояниям. Узлы графа соединяются между собой дугами, соответствующими операторам. Решение задачи здесь можно получить методом поиска, в процессе которого операторы сначала применяются к исходному состоянию для получения новых состояний, а затем последовательно применяются к этим новым состояниям до тех пор, пока не будет получено целевое состояние. Графовое представление наиболее удобно для описания методов организации такого поиска целевого состояния.
Пример 1. «Мир многогранников»
Предположим, что мир робота состоит из стола Т и трех лежащих на нем кубиков А, В и С. Исходным состоянием этого мира является следующее состояние: кубики А к В лежат на столе, а кубик С поставлен на кубик А (рис. 2.1). Роботу дается задание изменить исходное состояние на целевое, на котором кубики поставлены друг на друга следующим образом: кубик А находится на самом верху, кубик В — посередине, а ку-
92 Глава 2
бик С — в основании. Единственным оператором, который может использоваться роботом, является оператор «ПЕРЕМЕСТИТЬ X с У на Z», обеспечивающий перемещение объекта X* установленного на объекте У, на объект Z. Для применения этого оператора требуется, чтобы выполнялись два условия:
Предыдущая << 1 .. 31 32 33 34 35 36 < 37 > 38 39 40 41 42 43 .. 198 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed