Системы искусственного интеллекта. Часть 1

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное

учреждение высшего образования

«Южный федеральный университет»
Инженерно- технологическая академия

Н.Е. Сергеев

Системы искусственного интеллекта

Часть 1

Учебное пособие

Таганрог

Издательство Южного федерального университета

2016

УДК 004.8(075.8)
ББК 32.813я73

С322                      

Печатается по решению редакционно-издательского совета 

Южного федерального университета

Рецензенты:

доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой информатики

Таганрогского института имени А.П. Чехова

Ростовского государственного университета (РИНХ) Ромм Я.Е.;

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой САПР 

ИКТИБ ИТА ЮФУ Курейчик В.В.

Сергеев, Н.Е.

Системы искусственного интеллекта. Часть 1 : учебное пособие

/ Сергеев Н.Е ; Южный федеральный университет. – Таганрог : 
Издательство Южного федерального университета, 2016. – 118 с.

ISBN 978-5-9275-2113-5

Приведены теоретические положения, необходимые для решения 

некоторых практических задач для систем, основанных на знаниях. 
Приведены также задания, методические рекомендации и примеры 
выполнения лабораторных работ. 

Пособие предназначено для подготовки бакалавров направлений 

09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» и инженеров 
специальности 
09.05.01 
«Применение 
и 
эксплуатация 

автоматизированных 
систем 
специального 
назначения» 
по

специализациям «Применение и эксплуатация автоматизированных 
систем управления специальными  радиотехническими средствами», 
«Математическое и программное обеспечение вычислительной техники и 
автоматизированных систем», «Автоматизированные системы обработки 
информации и управления» всех форм обучения по курсам «Системы 
искусственного 
интеллекта 
и 
нейрокомпьютеры», 
«Системы 

искусственного интеллекта», «Представление и использование знаний в 
информационных системах».

ISBN 978-5-9275-2113-5
УДК 004.8(075.8)

ББК 32.813я73

 Южный федеральный университет, 2016

 Сергеев Н.Е., 2016

С322

СОДЕРЖАНИЕ

Введение……………………………………………………………….…...05

Глава 1. Исторические предпосылки появления систем, основанных на 
знаниях в ИИ…………………………………………………………….....06
Глава 2.Представление темпоральных знаний в интеллектуальных 
системах 
………..………………………………………………………..........24
2.1.Основные положения представления темпоралных характеристик 
процессов………………………………………………………………….  24
2.2. Темпоральные отношения………………………………………...….29
2.3. Разработка и исследование «темпорального процессора» для
информационно- аналитических 
систем.…………………………………….....31
Глава 3. Использование лингвистических переменных в системах, 
основанных на 
знаниях………………………………………………………....36
3.1. Представление атрибутов в виде лингвистических переменных….36
3.2. Требования к виду функций принадлежности лингвистической 
переменной…………………………………………………………………38
3.3. Разработка и исследование редактора функций принадлежности 
лингвистических переменных для представления экспертных знаний 
винформационно- аналитических системах……………………………..41
Глава 4. Представление знаний в виде продукционных правил в 
информационно- аналитических 
системах……………………………………...47
4.1. Продукционные системы для представления знаний………………47
4.2 Разработка и исследование редактора правил для продукционной 
системы…………………..................................................................................
51

Глава5.Построение прикладных систем с использованием 
лингвистических 
переменных………………………………………………………..58
5.1. Работа продукционной системы с лингвистическими переменными 
5.2. Разработка и исследование нечеткого регулятора………………….58
Приложения………………………………………………………………...71
1. Пример структуры файлов БЗ советующей системы…………….......71
2. Построение и описание механизмов вывода………………………….77
3.Описание протоколов редактора фактов и знаний……………………93
4.Описание системы объяснения результатов вывода………………...102
5.Описание демонстрационного прототипа ЭС……………………….107
Библиографический список ……………………………………………..116

ВВЕДЕНИЕ

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) появился в 1956 г. и до 

конца XX в. являлся модным и часто используемым и иногда не к 
месту. В настоящее время он используется крайне осторожно, а для 
некоторых является синонимом несбывшихся надежд. Это произошло, 
на мой взгляд, в основном из-за двух причин: первая – завышенные 
первоначальные ожидания (с этого начинают почти все новые открытия 
и 
идеи); 
вторая
–
ИИ 
является 
исследовательской 
областью 

компьютерной науки и был обречен на то, что все его достижения 
быстро становилось практическими приложениями и отчуждались в
компьютерные приложения, драйверы различных устройств и опции 
«гаджетов». 

Так,
уже 
ставшие 
обыденными 
распознавание 
сотовыми 

телефонами голосовых команд, сканирование и распознавание текста, в 
том числе и рукописного, «проговаривание» текста электронными 
устройствами, автоматическое распознавание автомобильных номеров, 
машинный (подстрочный) перевод текста, нахождение лиц при 
автоматических 
режимах 
цифрового 
фотографирования, 

«интеллектуальные» бытовые устройства некоторое время назад 
являлись нерешенными задачами ИИ. 

Получены и куда более серьёзные результаты, которые нашли своё 

приложение 
в 
советующих 
и 
экспертных 
системах, 
системах 

диагностики, 
управления, 
проектирования, 
поддержки 
принятия 

решений и т.д.
Настоящее учебное пособие ориентировано не только 

на некоторые теоретические аспекты систем ИИ, но и на решение 
связанных с ними практических задач для систем, основанных на 
знаниях. Приведены также задания на лабораторные работы,примеры и 
алгоритмы решения таких задач. В их числе описаны и элементы 
реально работающих программных комплексов. 

Глава 1

Историческое предпосылки появления систем, основанных 

на знаниях в ИИ

Существуют многочисленные определения ИИ, вот одно из них: 

«Искусственный 
интеллект 
можно 
определить 
как 
область 

компьютерной 
науки, 
занимающуюся 
автоматизацией 
разумного 

поведения»[Люгер].

Проблема определения искусственного интеллекта сводится к 

проблеме определения интеллекта (И) вообще: является ли И чем-то 
единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных 
способностей? В какой мере интеллект можно воссоздать, а в какой он 
существует? Что именно происходит при таком создании? Что такое 
творчество, интуиция? Можно ли судить о наличии интеллекта только 
по наблюдаемому поведению или же требуется свидетельство наличия 
некоего скрытого механизма? 

Как представляются знания в нервных тканях живых существ и 

как можно применить это в проектировании интеллектуальных 
устройств? Необходимо ли создавать интеллектуальную компьютерную 
программу по образу
и подобию человеческого разума
или же 

достаточно строго "инженерного" подхода? Возможно ли вообще 
достичь разумности посредством компьютерной техники или же 
сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего 
лишь биологическим существам? И главный вопрос: ЗАЧЕМ?

Отправной 
точкой 
документально 
оформленным 
идеям 
о 

мышлении человека можно считать логику Аристотеля (384–322 гг.до 
н.э.). Аристотель рассматривает вопросы истинности суждений на 
основе их взаимосвязи с другими истинными утверждениями. Хотя 
формальная аксиоматика логических рассуждений в полном объеме 
сформулирована лишь в работахГотлоба Фреге, Бертрана Рассела, 
Курта Геделя, Алана Тьюринга и других, корни этих работ можно 

проследить вплоть до Аристотеля. Уникальность работ Аристотеля, на 
мой взгляд, заключается в том, что, возможно, впервые предпринята 
попытка представления механизма мышления человека вне его мозга, 
т.е. на бумаге. Потом задача состояла лишь в замене
бумаги 

компьютером.

Ещё более революционная идея относится к началу XIV в. н.э.,

высказаннаяРаймондомЛурием: 
«Полезные 
рассуждения 
можно 

фактически проводить с помощью механического артефакта» (артефакт 
– искусственный объект). Вот и первая мысль о возможности создания 
ИИ. Им предложены «концептуальные колёса» – подобие арифмометра. 
Далее Томас Гоббс (1588–1679) предположил, что рассуждения 
аналогичны числовым расчётам. Следующий шаг на пути к ИИ – первая 
известная вычислительная машина ВильгельмаШиккарда (1623).

Длительное время интеллектуальные способности человека были 

предметом изучения философов. Материализм утверждал, что разумное 
поведение 
складывается 
из 
операций,
выполняемых 
мозгом 
в 

соответствии с законами физики. Эмпиризм –
Джон Локк: «В 

человеческом понимании нет ничего, что не появлялось бы прежде в 
ощущениях» (Знания!). Дэвид Юм (1739) предложил принцип, 
впоследствии 
названный 
принципом 
индукции: 
общие 
правила 

вырабатываются путём изучения повторяющихся ассоциаций между 
элементами, рассматриваемыми в этих правилах. Джорж Буль в 1847 г. 
создал логику высказываний,Готтлоб Фреге в 1879 г. логику первого 
порядка… 

Впоследствии ученые и философы поняли, что мышление само по 

себе
как 
образ 
представления 
знаний 
является 
трудным, 
но 

принципиальным предметом для научного изучения. Поскольку 
мышление 
стало 
рассматриваться 
как 
форма 
вычислений, 

последующими шагами в его изучении стали формализация и 
окончательная механизация. В XVIII в. Готфрид Вильгельм фон 
Лейбниц в работе "CalculusPhilosophicus" представил первую систему 
формальной логики, а также соорудил машину для автоматизации ее 

вычислений. Эйлер в начале XVIII в. в своем анализе задачи о 
кенигсбергских мостах создал учение о представлениях, которые 
абстрактно 
отражают 
структуру 
взаимосвязей 
реального 
мира. 

Формализация теории графов также сделала возможным поиск в 
пространстве состояний –
основной концептуальный инструмент 

искусственного 
интеллекта. 
Графы 
можно 
использовать 
для 

моделирования скрытой структуры задачи. Узлы графа состояний 
представляют собой возможные стадии решения задачи, ребра графа 
отражают умозаключения, ходы в игре или другие шаги в решении. 

Как один из основоположников науки исследования операций, а 

также 
разработчик 
первых 
программируемых 
механических 

вычислительных устройств, математик XIX в. Чарльз Бэббидж может 
также 
считаться 
одним 
из 
первых 
практиков 
искусственного 

интеллекта. 
"Разностная 
машина" 
Бэббиджа 
являлась 

специализированным устройством для вычисления значений некоторых 
полиномиальных 
функций 
и 
была 
предшественницей 
его 

"аналитической машины". Аналитическая машина, спроектированная, 
но не построенная при жизни Бэббиджа, была универсальным 
программируемым 
вычислительным 
устройством, 
которое 

предвосхитило 
многие 
архитектурные 
положения 
современных 

компьютеров. Описывая аналитическую машину, Ада Лавлейс, друг 
Бэббиджа, его помощница и единомышленница, отмечала:

"Можно сказать, что аналитическая машина плетет алгебраические 

узоры подобно тому, как станок Жаккарда ткет узоры из цветов и 
листьев. В этом, как нам кажется, заключается куда больше 
оригинальности, чем в том, на что могла бы претендовать разностная 
машина". Бэббиджа вдохновляло желание применить технологию его 
времени для освобождения людей от рутины арифметических 
вычислений. 
В 
этом 
отношении, 
как 
и 
в 
представлении 
о 

вычислительных машинах как механических устройствах, Бэббидж 
рассуждал всецело с позиций XIX в. Тем не менее его аналитическая 
машина также основывалась на многих идеях современности, таких как 

разделение памяти и процессора ("склад" и "мельница" в терминах 
Бэббиджа), концепция цифровой, а не аналоговой машины и 
программировании её, основанном на выполнении серий операций, 
закодированных на картонных перфокартах. Отличительная черта 
описания Ады Лавлейс и работы Бэббиджа в целом – это отношение к 
"узорам" алгебраических взаимосвязей как сущностям, которые могут 
быть изучены, охарактеризованы, наконец, реализованы и подвергнуты 
механическим манипуляциям без заботы о конкретных значениях, 
которые проходят через "мельницу" вычислительной машины. Это и 
есть реализация принципа "абстракции и манипуляции формой", 
впервые описанного Аристотелем.

Целью создания формального языка для описания мышления 

задавался также Джордж Буль, математик XIX столетия, чью работу 
необходимо упомянуть при рассмотрении истоков искусственного 
интеллекта. Хотя Буль внес вклад во множество областей математики, 
его наиболее известным открытием стала математическая формализация 
законов логики – свершение, сформировавшее самую сердцевину 
современных 
компьютерных 
наук. 
Роль 
булевой 
алгебры 
в 

проектировании логических цепей хорошо всем известна, однако цели 
самого Буля в разработке его системы по духу ближе к современному 
ИИ. В первой главе книги "Исследование законов мышления, на 
которых основываются математические теории логики и вероятностей",
Буль описывает свои цели следующим образом:

«Исследовать фундаментальные законы таких операций разума,

какими совершается рассуждение, дать им выражение в символическом 
языке исчисления и на этом основании воздвигнуть науку логики и 
обучать логическому методу, ...наконец, из различных элементов 
истины, усмотренной в этих изысканиях, составить некоторые 
вероятные догадки касательно природы и склада человеческого ума».

Значимость работы Буля состоит в необычайной силе и простоте 

предложенной им системы. Три операции: "И", "ИЛИ" и "НЕ" 
составляют ядро его логического исчисления. Эти операции стали базой 

для последующего развития формальной логики, включая разработку 
современных 
компьютеров. 
Сохраняя 
значения 
этих 
символов 

практически идентичными, соответствующим логическим операциям, 
Буль отмечал, что "символы логики относятся к специальному закону, к 
которому символы количества как таковые не имеют отношения". 
Булева система не только легла в основу двоичной арифметики, но и 
показала, что необычайно простая формальная система может передать 
полную мощь логики. Это предположение и система, разработанная 
Булем для демонстрации этого факта, стали фундаментом для всех 
попыток современности формализовать логику и последующих работ 
Тьюринга. 

Готлоб Фреге (Frege) в своих "Основах арифметики" создал ясный 

и точный язык спецификации для описания основ арифметики. С 
помощью этого языка Фреге формализовал многие вопросы, затронутые 
ранее в аристотелевской логике. Язык Фреге, сейчас именуемый 
исчислением предикатов первого порядка, служит инструментом для 
записи теорем и задания значений истинности, которые образуют 
элементы 
математических 
умозаключений 
и 
описывают 

аксиоматический базис "смысла" этих выражений. Предполагалось, что 
формальная система исчисления предикатов, которая включает символы 
предикатов, теорию функций и квантированных переменных, станет 
языком для описания математики и ее философских основ. Она также 
сыграла принципиальную роль в создании теории представления для 
искусственного интеллекта. Исчисление предикатов первого порядка 
обеспечивает 
средства 
автоматизации 
рассуждений: 
язык 
для

построения выражений, теорию, позволяющую судить об их смысле, и 
логически безупречное исчисление для вывода новых истинных 
выражений. 

Работы Рассела и Уайтхеда особенно важны для фундаментальных 

принципов ИИ, поскольку заявленной ими целью было вывести из 
набора аксиом путем формальных операций всю математику. Хотя 
многие математические системы строились на основе аксиом, интересно 

отношение Рассела и Уайтхеда к математике как к чисто формальной 
системе. Это означает, что аксиомы и теоремы должны рассматриваться 
исключительно 
как 
наборы 
символов,
доказательства 
должны 

выводиться лишь посредством применения строго определенных 
правил для манипулирования такими строками. При этом исключается 
использование интуиции или "смысла" теорем в качестве основы 
доказательств. Каждый шаг доказательства следует из строгого 
применения формальных (синтаксических) правил к аксиомам или уже 
выведенным теоремам, даже если в традиционных доказательствах этот 
шаг назывался "очевидным". Смысл, содержащийся в теоремах и 
аксиомах системы, имеет отношение только к внешнему миру и 
совершенно не зависит от логического вывода. Такой полностью 
формальный (реализуемый техническими средствами) подход к 
математическим умозаключениям предоставил существенную основу 
для его автоматизации в реальных вычислительных машинах. 
Логический синтаксис и формальные правила вывода, разработанные 
Расселом и Уайтхедом, лежат в основе систем автоматического 
доказательства теорем. 

Хотя в XVIII-XIX вв. и начале XX в. формализация науки и 

математики создала
интеллектуальные предпосылки для изучения 

искусственного интеллекта, он не стал жизнеспособной научной 
дисциплиной до появления цифровых вычислительных машин. К концу 
1940-х гг. электронные цифровые компьютеры продемонстрировали 
свои возможности в предоставлении памяти и процессорной мощности, 
требуемой 
для 
интеллектуальных 
программ. 
Стало 
возможным 

реализовать 
формальные 
системы 
рассуждений 
в 
машине 
и 

эмпирически испытать их достаточность для проявления разумности. 
Существенной 
составляющей 
теории 
искусственного 
интеллекта 

является взгляд на цифровые компьютеры как на средство создания и 
проверки теорий интеллекта. Но цифровые компьютеры – не только 
рабочая лошадка для испытания теорий интеллекта. Их архитектура 
наталкивает на специфичное представление таких теорий: интеллект –

это способ обработки информации. Например, концепция поиска как 
методики решения задач обязана своим появлением в большей степени 
последовательному характеру компьютерных операций, нежели какойлибо биологической модели интеллекта. Большинство программ ИИ 
представляют знания на некотором формальном языке, а затем 
обрабатывают их в соответствии с алгоритмами, следуя заложенному 
еще фон Нейманом принципа разделения данных и программы. 
Формальная логика возникла как важный инструмент представления 
для исследований ИИ, равно как теория графов играет неоценимую роль 
в 
анализе 
пространства, 
а 
также 
предоставляет 
основу 
для 

семантических сетей и схожих моделей. 

Мы часто забываем, что инструменты, которые мы создаем для 

своих целей, влияют своим устройством и ограничениями на 
формирование наших представлений о мире. Можно даже сказать, что 
вещи меняют людей. Такое, казалось бы, стесняющее наш кругозор 
взаимодействие является важным аспектом развития человеческого 
знания: инструмент (а научные теории, в конечном счете, тоже 
инструменты) создается для решения конкретной проблемы. По мере 
применения и совершенствования инструмент подсказывает другие 
способы его использования, которые приводят к новым вопросам и, в 
конце концов, разработке новых инструментов. 

Одна из первых работ, посвященных вопросу о машинном разуме в 

отношении современных цифровых компьютеров–"Вычислительные 
машины и интеллект", была написана в 1950 г. британским 
математиком Аланом Тьюрингом. Он задался вопросом: можно ли 
заставить машину думать?  Придуманный им тест сравнивает 
интеллектуальные способности компьютера имитатора и человека. Об 
этом он говорил в статье «Могут ли машины мыслить?» (раздел «Игра в 
имитацию»). Судья задаёт различные вопросы с целью выяснить «кто,
есть кто?».

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим 

образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним