Использование ИСУ в ТК связано также еще с одним чрезвычайно важным обстоятельством. На основе ИИ возможно создание обучаемых СУ, которые позволят наиболее полно использовать потенциальные возможности ТК и нивелировать индивидуальные особенности операторов. Акцент на обучении СУ позволит накапливать необходимый опыт, исключать повторение неблагоприятных ситуаций и решений, исключать влияние индивидуальных особенностей операторов на конечный результат функционирования ТК. Главным условием peaлизации таких систем является их способность автоматически приобретать (извлекать), улучшать и расширять запас знаний.
ТК с ИИ - это сложные системы, в основе функционирования которых лежит использование свойств особого управляющего устройства, способного распознавать объекты и оценивать обстановку, обучаться, формировать цели и планировать последовательность действий по достижению поставленных целей. ТК с ИИ будут системами с очень высоким уровнем автоматизации и способностью выполнять сложные функции. Однако использование ИИ в ТК не устраняет человека из контура управления системы. Меняется лишь положение человека в контуре управления. При любом уровне совершенства ИСУ они только реализуют замысел человека, управленческая деятельность которого переходит на более высокий интеллектуальный уровень.
В общем случае свойства ИСУ должны быть согласованы с назначением и характеристиками объектов управления (ОУ), под которыми будем понимать ТК. Исходным моментом такого согласования является формулировка задачи управления. Остановимся на рассмотрении функциональной структуры ИСУ, полагая, что представление о ТК дают решаемые ими задачи.
Любая интеллектуальная деятельность опирается на знания о предметной области, в которой ставятся и решаются задачи. Предметной (или проблемной) областью обычно называют совокупность взаимосвязанных сведений, необходимых для решения данной задачи или определенной совокупности задач. Знания о предметной области включают описания объектов, явлений, фактов, а также отношений между ними и составляют базу знаний (Б3) и базу данных (БД). БЗ содержит сведения, отражающие закономерности данной предметной области и позволяющие прогнозировать и выводить новые факты. не отраженные в ней. БД содержит информацию, имеющую локальный или текущий характер, являющуюся вспомогательной. Иногда БЗ и БД рассматриваются как подсистемы интеллектуального банка данных. При этом в него еще включают блок обучения, состоящий из блока распознавания ситуаций (образов) (БРО) и блока формирования понятий (БФП). Однако БЗ была бы не полной, если бы не содержала знания о целях функционирования системы {Ф1,...,Фп}.
ИСУ должна осуществлять информационное моделирование процесса достижения цели Ф^, что невозможно без построения модели обстановки.
На основе вышеизложенного можно представить функциональную структуру ИСУ в виде, приведенном на рис.1
Блок моделирования обстановки
Априорный реальный
Внешняя среда
(предметная оьласть)
Функциональные и интеллектуальные возможности ИСУ определяются соответствующим алгоритмическим (программным) и аппаратным обеспечением. Способность ИСУ решать интеллектуальные задачи может основываться как на обучении на опыте, так и на совокупности формализованных методов. В соответствии со структурой, представленной на рис.1, ИСУ должна распознавать ситуации (образы), обучаться понятиям и навыкам, формировать модель обстановки (решаемой задачи), планировать поведение (принимать решение), определять управляющие воздействия и осуществлять их обработку. Возможности практической реализации ИСУ для решения различных задач зависят, прежде всего от производительности современных ЭВМ. Характерной чертой уже действующих систем, ориентированных в основном на обработку знаний, является высокий уровень развития их программного обеспечения. С его помощью решаются задачи обработки символьной информации, перебора решений вычислительных и логических задач и построения логического вывода решения с использованием заданных систем правил, работы с БД, высокоскоростной обработки изображений, речи и другие. В настоящее время при разработке ИС все чаще используются специализированные аппаратные средства. реализующие в той или иной степени их основные функции. Практической основой реализации ИС является возможность имитации их свойств на ЭВМ.
Специфика решаемых ТК задач определяет перечень функций ее СУ, а следовательно, и особенности архитектуры. Даже при решении сравнительно простых в интеллектуальном отношении задач перемещения в пространстве ТК должен обладать довольно развитой архитектурой ИСУ. ИСУ должна воспринимать окружающую обстановку, видеть цель и препятствия. Еще до начала движения она должна определить оптимальную траекторию движения и реализовывать ее постоянно учитывая происходящие во внешней среде изменения. При больших скоростях перемещения цели (или препятствия) требования к ИСУ еще более усиливаются. В ИСУ, решающих задачи, подобные указанной выше, используется бионический подход, основанный на выявлении и использовании аналогий в реализации поведенческих актов живыми организмами. Поведенческие акты свойственны не только мозгу человека, но и мозгу более простых организмов. Известно, что поведенческие акты человека реализуются не столько на сознательном, сколько на подсознательном уровне. Реализация поведенческих актов может осуществляться прежде всего на рефлекторном уровне. Далее может учитываться изменение внешних условий.
Согласно современным представлениям, механизмы, обеспечивающие целенаправленное активное поведение некоторого объекта, должны иметь определенную операционную структуру, состоящую из последовательности ряда процессов, а именно восприятия информации (афферентного синтеза), принятия решения, формирования программы действия и ее выполнения. В свою очередь афферентный синтез (АС) включает обработку информации о состоянии внешней среды, о положении в этой среде объекта и его состоянии, а также о тех целях, которые объект преследует в данной ситуации. Принятие решения заключается в выборе действия, направленного на достижение цели в сложившихся условиях. Формирование программы будущего действия осуществляется одновременно с формированием так называемого акцептора результата действия, т. е. параметров того состояния, в котором объект окажется после выполнения программы. Выполнение программы, в свою очередь, происходит при одновременном определении параметров нового состояния и сравнении этих параметров с акцептором результата действия (обратная афферентация). В общем случае афферентный синтез осуществляется не только на основе обстановочной афферентации, но и на основе информации, содержащейся в памяти объекта о предыдущем опыте. Под обстановочной афферентацией понимается совокупность воздействий, отображающих условия, в которых находится объект. Условные или безусловные воздействия, имеющие для объекта смысл команд к действию, образуют пусковую афферентацию.
Цель есть тот системообразующий фактор, который формирует функциональную систему, выделяет необходимые степени свободы объекта и компенсирует их избыточность. Более того, цель определяет адекватность и избирательность восприятия и отражения внешнего мира. Функциональная система поведенческого типа человека реализуется на нейронных сетях мозга. Аналогом нейронных сетей мозга могут являться аналитически или физически реализованные нейронододобные структуры (НПС). Работу НПС можно представить следующим образом. Информация о внешней среде в виде обстановочной и пусковой афферентации поступает на НПС, воспроизводящую афферентный синтез. На НПС происходит обработка поступившей информации. В результате этой обработки принимается решение о характере будущего действия и формируется программа ее выполнения. Само действие реализуется аффекторными (исполнительными) подсистемами, а обратные связи используются для его коррекции. Такая НПС позволяет воспроизводить поведенческие акты, т. е. обладает упрощенным интеллектом.
На основе рефлекторного представления и с учетом принципов организации и функционирования естественного интеллекта можно предположить более общее описание структуры ИСУ поведенческого типа. ИС прежде всего должна содержать сенсорную подсистему (СП). Каждому классу задач должны соответствовать свои датчики (рецепторы), что соответствует принципу избирательности восприятия в функциональной системе ИС. Уровень детальности восприятия влияет также на возможности решения задач. СП реализует акты, аналогичные элементарным безусловным рефлексам и координационным безусловным рефлексам. Далее следует включить в ИИ структуру афферентного синтеза (САС). Связь между СП и САС обеспечивает установление взаимнооднозначного соответствия между участками внешней среды и отражающими их элементами САС. САС реализует акты, аналогичные интегративным безусловным рефлексам. Исходя из характера решаемых задач, следует потребовать, чтобы структура связей между элементами сети САС отражала основные физические свойства рабочего пространства - его однородность и изотропность, а в состояниях элементов САС отражались бы текущие свойства участков внешней среды, например, их свойства быть целью, препятствием или свободным участком для движения. Элемент САС должен возбуждаться и генерировать сигналы возбуждения, если соответствующий ему участок внешней среды является целевым, выключаться и блокировать сигналы возбуждения, если такой участок занят, пропускать сигналы возбуждения, если участок свободен. Следующей подсистемой, которую необходимо включить в ИС, является структура принятия решения (СИР). В СПР из САС поступают сигналы определенного рода. Например, элемент, соответствующий целевому участку, посылает сигнал о своем возбуждении. Элементы САС, соответствующие свободным для движения зонам, пропускают через себя сигналы возбуждения от целевого элемента и посылают об этом сигнал в СПР. Элементы, соответствующие препятствию, никаких сигналов в СПР не посылают. Тогда в СПР, реализуемой как и САС на некоторых НПС, будут получены (в случае задачи перемещения объекта) все возможные траектории движения объекта к цели.
1. Искусственный интеллект. Справочник. Книги 1,2,3. –М., 1990.
2. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике.- М., 1991.
3. Стариков А.И. Математические методы анализа и принятия решений. Учебное пособие.- М.: МГЭИ,1998.-252с.
Страницы: 1, 2, 3