Оптические вычисления - Арратуна Р.
Скачать (прямая ссылка):
устройств, например полупроводниковые телевизионные камеры, создают
двумерные матрицы изображений, то для достижения определенного уровня
восприятия чисто трехмерной информации, содержащейся во входной сцене,
требуется прикладывать большие усилия. По аналогии со случаем обработки
речи, функции обработки изображений, такие как предобработка,
восстановление изображений или градиентные вычисления, называются зрением
низкого уровня. Любые виды обработки, требующие взаимодействия с базой
знаний, относят к зрению высокого уровня.
Глава 10. Оптика и символьные вычисления
295
Понимание естественного языка основывается на способности машины
определять значения фраз английского языка (или какого-то другого),
вводимых в нее через периферийные устройства, обычно терминала (рис.
10.10). Следовательно, чтобы быть эффективной, система понимания
естественного языка должна включать в себя знание таких разделов теории
лингвистики, как анализ предложения на основе правил синтаксиса языка,
синтаксический анализ и присвоение значений словам или фразам (семантики)
[6]. Таким образом обработка естественного языка является процедурой,
требующей очень большого числа операций со знаниями, и основанной на
знании грамматики и контекста, используемых для получения значений
входных предложений и фраз. Знание этих и других лингвистических свойств
должно быть включено в базу знаний системы, и проблема, как и в других
дисциплинах ИИ, заключается в подборе и реализации одной из многих
возможных стратегий интерпретации входных сигналов (например, предложений
на английском языке).
Экспертные системы являются дисциплиной, входящей в число практических
приложений систем ИИ, и постепенно начинают конкурировать с возможностями
людей-экспертов в специализированных областях знаний, получивших название
проблемных областей. Такие системы используются для интерпретации
спектральных данных (система DENDRAL) [7], разработки схем расположения
элементов миникомпьютеров в зависимости от видов компонент (система R1)
[8], диагностики
Рис, 10.10, Система понимания естественного языка (с согласия фирмы BBN).
296
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
терапевтических заболеваний (система MYCIN) [9]. Эти компьютерные системы
"достигли" высокого уровня рабочих характеристик при решении таких задач,
которые требуют от человека многих лет работы, специального обучения и
большого опыта [10]. В данном случае экспертиза определяется как "набор
способностей, доступных высококвалифицированным спе-циалистам-экспертам,
включая наличие обширных знаний в соответствующей области эвристических
правил, упрощающих и улучшающих подходы к решению задач, включая
метазнания и метавосприятия, а также специальные навыки, позволяющие
экономно выполнять работу" [10]. (Метазнания - знания о знаниях). Эти
системы недавно были очень успешно использованы для решения задач и
заданий, требующих больших объемов знаний и мощных эвристических
подходов, которые обычно для своего выполнения требовали от специалистов-
экспертов от 8 до 40 часов работы [10]. Используя возможности машин,
работающих на языке Лисп, в сочетании со специализированными программными
средствами, экспертные системы поиска информации в достаточной степени
высвобождают труд экспертов, чтобы использовать его в более сложных,
более нужных и разнообразных задачах.
Порядок описания функциональных возможностей, обсуждаемых в данном
разделе, определяется несколькими причинами. Исторически первое успешное
применение разработок в области ИИ концентрировалось на создании
интерфейсов для устного или визуального сопряжения компьютера с человеком
и для компьютерных игр. (Для детального обзора ранних исследований ИИ
читателю следует обратиться к [6], т. 1.) Это повлекло за собой появление
так называемой обработки низкого уровня, включающей в основном обработку
сигналов и изображений; при этом методикам, основанным на использовании
знаний, естественно отводят роль обработки высокого уровня. На основании
истории развития этих дисциплин, исследования систем обработки речи и
технического зрения с полным правом считают более трудными задачами, чем
обработку естественного языка или создание экспертных систем. В качестве
иллюстрации сказанного отметим, что многие из концепций, необходимых для
обработки естественного языка, получили свое развитие в теории
лингвистики и исследованиях речи высокого порядка. В свою очередь
возникновение возможностей давать разъяснения в экспертных системах
происходило на основе исследований систем обработки естественного языка.
Следует заметить, что происходит естественная эволюция возможностей
символьных систем, которые изначально сводятся к интерфейсным устройствам
человек-машина, а затем перерастают в возможность проведения рассуждений
при минимальном участии человека. Данное обстоятельство позволяет
Глава 10. Оптика и символьные вычисления
297
существенно упростить изложение материала, поскольку в дальнейшем будет
