LUCRARE DE LICENȚĂ

INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ

Coordonator tiin ificș ț

Student

2010

1. INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ-ISTORIC

1.1. INTRODUCERE

Inteligenţa artificială constituie un domeniu (care se fundamentează și se profilează din ce în ce mai mult ca stiință)cu un loc aparte în universul format din domeniile(teoretice și practice) de expertiză ale tuturor celorlalte știițe cunoscute astăzi, și aceasta deoarece ea este atât beneficiar(destinatar) al cvazitotalității cunoașterii acumulate, cat și sursa (prin puterea și aplicabilitata funcțiilor sale asupra domeniilor lor) de cunoaștere.

Apariția și dezvoltarea inteligenței artificiale, și în special a laturii aplicate aacesteia(figura 1.1) au fost favorizate de dezvoltarea tehnicii de calcul ca suport material al său, precum i de dezvoltarea diferitelor tiinte implicateș ș direct sau indirect în procesul dobandiri cuno tintelor i efecuăriș ș ra ionamentelor(psihologia cunoa terii,logica formală etc.) ca suportț ș conceptual(logic)al acesteia.

DEZVOLTAREA CALCULATOARELOR GENERAȚIA A-5-A DE CALCULATOARE

1940 1975 1975 1980 1985 1995

Fig.1.1 Apariția și dezvoltarea inteligenței artificiale

1.2. DEFINIȚIE

Multă lume a încercat să raspundă la întrebarea: ce este inteligența artificială?Dificltațile găsiriiunei definiții pentru acest termen sunt(în principal) două: întâi, că nu se prea știe ce este inteligența naturală;apoi, că cei ce înceară să formuleze o definiție sunt complexați de realizările – departe de a justifica un nume ața pompos – acestui domeniu al științei calculatoarelor.Așa că ei se văd siliți să definească mai degrabă ce ar trebui să fie inteligența artificială, deât ceea ce ea este efectiv în prezent.

Un mic istoric al acestei discipline s-ar putea să lumineze mai bine asupra naturii și țelurilor ei, decât încercarea de a o defini precis.

1

PSIHOLOGIA

CUNOAȘTERII

LIMBAJE NATURALE DE

VEDERE ARTIFICIALĂ

INTELIGENȚĂ

ARTIFICIALĂ APLICATĂ

SISTEME DE PRELUCRARE

SIMBOLICĂ

LOGICA FORMALĂ

SISTEME EXPERTLIMB

AJE DE PROGRAMARE

MEDII DE PRELUCRARE ROBOȚI

DEZVOLTAREA MICROELECTRONICII

PRELUCRARE INTERACTIVĂ

1.3. TESTUL TURING

E clar că, dacă n-ar fi existat calculatoarele, atunci nu s-ar fi povestit astăzi despre inteligența artificială.Sau s-ar fi povestit în romane SF. Deci originea inteligenței artificiale ca ramură a informaticii se ascundecam prin anii construcției primelor calculatoare electronice, adică în momentul în care omul și-a pus problema: cât de puternice pot fi aceste unelte noi, capabile să efectueze calcule complicate? Pot fi ele făcute să gîndească?

Pornind de la întrebarea aceasta și încercând să o reformuleze în termeni oarecum obiectivi, direct constatabili, matematicianul englez Alan Turing a maginat testul care îi poartă numele și care, odată satisfăcut de o mașină, ar dovedi „inteligența” ei.

Turing a pornit de la o idee foarte naturală: dacă nu știm să definim în termeni preciși inteligența, însă putem spune despre om că este inteligent, atunci am putea să spunem și despre o altă cultură același lucru în cazul în care sar comporta la fel ca o ființă umană.

Testul Turing pornește de la un joc, creat tot de Turing „jocul imitației” cu trei jucători: o mașină(A), un om(B) și un al doilea om (C). A și B nu se gasesc în aceeași cameră cu C. C nu știe care din ceilalți doi jucători este mașina și nu poate să îi vadă sau să le vorbească direct. Comunicarea se poate face în scris sau printr-un terminal.Scopul lui C este să deosebescă mașina de om, pebaza răspunsurilor la orice fel de întrebări. Dacă C nu reușește, atunci mașina poate fi cosiderată inteligentă.

În 1950 , când apărea articolul despre acest test, autorul prezicea că, în cincizeci de ani(deci aproximativ în anul 2000), va fi posibil să existe un calculator capabil să joace jocul imitației atât de bine , încât șansa lui C de a identifica corect omul sa fie mai mică de 70% după cinci minute de joc.Informaticienii de astăzi sunt mult mai pușin optimiști. De fapt, există chiar două tabere: unii care cred în posibilitatea de a satisface (cândva) testul lui Turing, și alții care sunt convinși de contrariu.

Testul Turing simbolizează idealul pe termen lung al inteligenței artificiale ca ramură a informatici. Turing considera că cel mai bun drum către realizarea unei mașini care să treacă testul său nu este programarea unui calculator dotat cu o muțime fixa de cunoștințe, ci, mai degraba, educarea unei mașini-copil, capabilă să înveșe din experiență și să folosească libajul natural ca să-și înbogațească cunoștințele. Ea ar putea să-și rezolve problemele proprii și să-și împlinească propriile sale planuri, dând dovadă de inteligență practică în viața de zi cu zi. Vom vedea că, de fapt, fiecaredintre acestee trăsături ideale s-au constituit în subdomenii ale inteligenței artificiale: învățarea automată, prelucrarea și inteligența limbajului natural, achiziția de cunoștințe, construirea și satisfacerea unor planuri.

1.4. DE CE INELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ?

Prima perioadă-jocurile ți demonstrarea de teoreme

Începuturile inteligenței artificiale pot fi vazute imediat după Al Doilea Război Mondial, în primele programe care rezovau puzzle-uri sau care jucauanumite jocuri. Au existat două motive pentru care jocurile au fost

2

printre primele domenii de aplicare a inteligenței artificiale: întâi, că performanța programului este ușor de măsurat, apoi, că regulile sunt, în general, simple și puține la număr, deci pot fi ușor descrise și folosite.

Jocurile cu care sa experimentat îndeobște au fost cele de șah și de dame. Ideea era foarte simplă: fiind dată o poziție pe tablă, se încerca să se genereze toate segvențele posibile de mutări de la acel moment încolo, considerănd că adversarul alege întotdeauna mutarea cea mai bună. Dacă o secvență ajunge într-o stare câștigătoare, atunci ea era cea mai de urmat. Problema practică de care s-a lovit a fost că numărul combinațiilor de explorat era foarte mare .Bine înțeles că oameni când sunt puși în situația să joace, restrâng numărul combinațiilor posibile caștigătoare folosindu-se de experiența de până atunci.

De aici prima concluzie care s-a tras din această perioadă: că până și când este vorba de jocuri, e nevoie ca programul să aiba cunoștințe adiționale.

Unul dintre programele de referință din această periodă a fost programul de jucat dame al lui Samuels. Acest program, pe lângă faptul că juca cu un adversar, își folosea experieța dobândită în partidele anterioare ca să-și ămbunătățească performanțele. El ținea minte anumite poziții ca din start câștigătoarea sau dezastruase și nu le mai calcula segvențele ulterioare de mutări.

Celălalt domeniu care a suscitat interes în această primă perioadă a fost demonstrarea de teoreme. Acest domeniu se aseamănă cu celal jocurilor prin faptul că performanțele sunt simplu de evaluat. Ceea ce trebuie să i se descrie calculatorului sunt setul de axiome și regulile de inferență. În această arie au fost create mai multe programe interesante, prin care„The Logic Theorist” al lui Newell, care demonstra teoreme din primul capitol al cărți „Principia Mathematica” de Whitehead și Russel, și unprogram al lui Gelenter, care demonstra teoreme de geometrie.

Trebuie spus că în această primă perioadă performanțele pe care lea obținit inteligența artificială n-au fost amețitoare, în primul rând pentri că nici o problemă cu adevărat semnificativă nu a fost rezolvată.Totuși, două concluzii s-au impus:

majoritatea problemelor pot fi reduse la o problemă de căutare.O problemă de căutare seamănă cu următoarea situație: X vrea să ajungă în orașul A și se află la o răscruce fără indicatoare; ca să ajungă în A, X o ia pe fiecare din drumurile de răscruce; dacă orașul de la capătul unui drum nu e A, atunci X se întoarce înapoi și pornește pe un alt drum.

Căutarea trebuie să fie călăuzită de anumite cunoștințe despre domeniul problemei. Păstrându-ne în cadrul aceluiași exemplu, am putea evita de la bun început drumurile ascendente care pornesc din răscrucea cu pricina, limitându-și cutarea numai la drumurile descendente.

A doua perioadă-înțelegerealimbajului natural

Anii 1965-1975 formează cea de-a doua periodă a inteligenței artificiale. Acum lumea se preocupă de „înțelegere”, adică vrea să facă mașina să înțeleagă limbajul natural, în special povestiri ți dialoguri.

3

Un program faimos al timpului a fost ELIZA. ELIZA simula comportamentul unui psiholog, conversând în engleză cu pacienții. Cunoștințele programului despre emgleză ca și despre engleză ca și despre psihologie erau codificate sub forma unui set de reguli simple.

ELIZA știa un set mic de cuvinte-cheie și avea una sau mai multe reguli pentru fiecare dintre ele. Când întâlnea un astfel de cuvânt în propozițiile pacientului său folosea una dintre regulile corespunzătoare cuvântului respectiv. De exemplu, oricărei propoziții care conținea cuvintele „mamă”, „tată” etc., i se răspundea cu „Povestește-mi despre familia ta!”Procedeul ELIZE se numește „Nu-nțelege, dar le potrivește!”

Un amănunt mai special despre ELIZA este impactul pe care ea l-a avut asupra pacienților săi umani.Autorul ei, Weizenbaum, a fost uimit să constate„cât de rapid și de puternic oameni au ajuns să se implice emoțional în comunicarea cu calculatorului și cât de mult și-l imaginau ca pe o fiiță umană”.

Un exzemplu mai neobijnuit de program a fost PARRY. PARRY simula un bolnav de paranoia, iar motivul pentru care a fost costruit e să testeze un model psihologic al paranoicului. Când mai mulți medici au fost invitați sa-l consulte jumătate din cazuri PARRY a fost recunoscut ca un pacient autentic.

Alt program interesant este SHRDLU, considerat de bună seamă una dintre culmice epocii. El era în stare să priceapă comenzi date în engleză. Aceste comezi erau folosite pentru a modifica o lume de cubulețe, asemănătoare celor pe care copiii le folosesc la joacă. De asemenea, SHRDLU răspundea unor întrebări legate de configurația blocurilor. Mai mult, SHRDLU putea să construiască planuri ca să îndeplinească comenzi de tipul„Pune piramida albastră peste blocul verde!”. Imaginațivă că peste blocul verde mai erau așezate alte dou blocuri. În cazul acesta, programul le îndepărta, ca să facă loc piramidei albastre!Din păcate, lumea blocurilor era prea simplă și, ca atare, SHRDLU n-a adus prea mare folos în rezolvarea unor probleme concrete.

Un program mai ambițios s-a numit MYCIN.El își propune să diagnosticheze bolile infecțioase de sânge și, de asemenea, să recomande tratamente. Cum cei mai mulți oameni nu pot face acest lucru, neavând cunoștințele necesare, un astfel de sistem s-ar fi putut fi dovedit mult mai util decât celelalte programe de până atunci. MYCIN se folosea de cunoștințe prealabile care înglobau cunoștințele de diagnoză pe care un medic le-ar fi putut poseda: Aceste cunoștințe erau exprimate sub forma unor reguli de tipul:

„Dacă temperatura copului este 38, atunci boala este meningită”Într-un test care compară analiza facută de MYCIN unui număr de

cazuri cu cea a unor medici de diferite niveluri de calificare și experiență, judecători au considerat preferabilă sau echivalentă soluția dată de MYCIN față de cea a adevăraților medici.

Deși MYCIN n-a fost niciodată folosit efectiv, el arată că probleme care până atunci fuseseră lasați pe seama experților umani pot fi rezolvate de mașină. De altfel, MYCIN a deschis calea unei lungi serii de sisteme expert, adică sisteme care se comportă ca niște experți în domenii foarte limitate. Ele sunt capable să treacă , de cele mai multe ori, așa-numitele teste Turing

4

restrânse, cu întrebări exclusiv di aria pe care se presupune că ar trebui să o stăpânească.

A treia perioadă-sisteme

Această perioadă se întinde cam din 1975 până în zilele noastre. Se poate spune că inteligența artificială a devenit mai lucidă, mai critică cu privire la ea însăți și, într-o anumită măsură, mai pragmatică. Entuziasmele cu iz psihologic legate de înțelegerea s-au mai temperat și, în același timp, au apărut primele sisteme expert eficiente și cu folosire rentabilă în industrie. Interesul cade mai mult pe oreprezentare compactă și uniformă a cunoștințelor, lumea începe să se îndoiască de oportunitatea unor metode generale de rezolvare a problemelor.

Prin anii ’80 a fost creat unul ditre primele sisteme expert folosite în industrie-R1(acum numit XCON), costruit la Universitatea Carnegie Mellon, SUA, cucolaborarea DEC(Digital Equipment Corpration). R1se ocupa de configurarea unor sisteme de calcul. El a fost pus în producție și de atunci interesul lumii pentru inteligența artificială a crescut cosiderabil. Ca urmare , informaticienii din această sferăs-au împărțit în „implementatori” de tehnici de inteligență artificială și în cercetători.

Tot acum s-au facut unele progrese în domeniul învățări automate. De pildă, programul AM, proiectat să descopere legi matemetice, reușește să inducă concepte precum cardinalitatea și aritmetica întregilor, având drept cunoștințe inițiale precum cardinalitatea și arimetica întregilor, având drept cunoștințe inițiale conceptele și axiomele teoriei multimilor. AM este selectiv în sensul că reține numai cunoștințe„interesante”; de asemenea, el își modifică gradual cunoștințele.

Inteligența artificială își propune la modul ideal sa afle cum pot mașinile să devină la fel de inteligente ca și oamenii. O măsură a inteligenței mașinii este testul Turing. În imediatul viitor nu se conturează posibilitatea ca vreun calculator să întregă acest test.

Istoria inteligenței artificiale vorbește despre realizarile ei efective. Multă vreme această disciplină s-a păstrat în zona experimentelor. De curând, cercetările ei au început să fie privită cu interes de către industrie grație mai ales sistemelor expert.

Informatica s-a afirmat și continuă să se afirme ca ramură de vârf a științei și îș secolul XXI. O serie de evenimente recente, dintre care aintim apariția sistemelor expert, bazate pe inteligență artificială, și declanșarea unor proiecte de realizare a unor calculatoare, bazate pe inteligență artificială, sugerează o nouă perioadă în evoluția calculatoarelor.

Automatizarea prelucrări informației cu ajutorul mijloacelor electronice trebuie să se bazeze pe un fundament matematic adegvat. O educație intensivă este pe deplin motivată tehnologic, economic și social. O confruntare precoce cu tehnologiile informatice permite obținerea de cunoștințe armonoase, suport necesar enei adaptări flexibile a profesiunilor. Programarea dezvoltă atenția, logica, precizia comunicării și reprezintă o cale pentru a-i introduce pe copii în informatică prin intermediul aplicaților practice. Explorarea de către ei înșiși a problemelor specifice conduce la dezvoltarea imaginatiei și stimulează creativitatea. Este greșit dăunător a considera calculatoarele ca fiind „o mașină de învățat”. Elevi își pot verifica și

5

valorifica deplin aptitudinile în dialog cu calculatorul, inclusiv prin programe alcătuite de ei: Învățarea iformatici nu ete un scop în sine, ci un proces complex de pregătire pentru ca tineri de azi să facă față profesiunlor de maine. Informatica este în același timp atât o nouă disciplină didactică cât și un instrument de instruire pentru alte materii de învățământ.

Informatica și calculatorul țși ocupă locul ce li se cuvine, atât ca„obiect de învățământ”, cât și ca„mijloc de învățământ”. Este necesar să-i obijnuim pe elevi să aplice noțiunile informatice de algoritm, schemă logică și program în cadrul altor discipline școlare. Esperiența școlară de ână în prezent a validat ideea că algoritmizarea și prezentarea grafică a informațiilor sunt foarte accesibile recepționări și prelucrări de către cel ce învață. Dar ce îseamnă „asistarea cu calculatorul” a procesului de învățământ?

Învățarea cu calculatorul se bazează pe dialogul ditre mașină și cel ce învață, ceea ce conferă procesului învțării un caracter interactiv. Acest dialog este conceput pe baza unui program. Lecția este stocată în memoria calculatorlui. Cu ajutorul softwareului, ea este afișată segvențial, sub forma imagini ecran. Prin intermediul tastaturii se asigură dialogul cu mașina, cel care învață răspunzând la întrebările primite. Caracterele marcate de el pe tastatură apar pe ecran și trimit la program. Mașina analizează răspunsul cu ajutorul programului și, în funcție de această analiză, apare pe ecran un nou text conținând întrebări pentru utilizator.

Considerate un fel de jocurii sofisticate, calculatoarele personale își au valoarea lor nu numai în sine, în performanțele atinse cât mai ales în importantul rol educativ. De aceea copii, specialiștii de mîne, trebuie să le cunoască structura și funcționarea. Laîceput în joacă, din din curiozitatea cei caracterizează, ei sunt atrși mai mult de facilitățilegrafice si sonore ale ciudatei jucării. Crescând însă ei își pun din ce în ce mai multe probleme: cum să facă calculatorul să devină un ajutor pentru temele de casă? sau chiar la alte lucruri. Acesta este momentul esential cand copii devin conștienși de faptul că ceea ce poate nu demult era o jucărie poate, de fapt, să devină o unealtă, un instrument de lucru, precum creionul sau guma pe care la nevoie, fără să stea pe gânduri, le iau și le folosesc.

Calculatorul a devenit o realitate. El poate fi folosit entru a simplifica munca, pentru a cerceta, pentru a experimenta. Pe plan mondial, circulă două sisteme de instruire computerizate și două tehnologi didactice:

1) Instruirea asistată de calculator(I.A.C.);2) Învățarea asistată de calculator.

Cele două tehnologii didactite se împletesc armonios și în activitatea de informatică. Avantajele celor două tehnologii constau în aceea că: stimulează gândirea logică, mobilizeză funcțiile psihomotorii, stimulează motivația internă a elevilor în procesul de învățare individuală; dezvoltă creativitatea tehnică,inventivitatea elevilor; dezvoltă cultura vizuală; introduce un stil congnitiv eficient, un stil de muncă independentă, formează deprinderi practice utile, introduce climatul de auto depășire, de competitivitate. Astfel, de exemplu, în proiectarea imagini ecran, acesta observă, analizează imaginea, caută soluții, se străduiește să învingă greutățile. În activitatea de in foratică coplilul memorează cu ușurință sonoritatea, ritmul și adesea cunvintele pe care nu neapărat le înțelege foarte bine. Dar cel mai fidel sunt memorate imaginile concrete, de tip spațial, cu c aracter situativ sau analitic detaliat. Gândirea

6

copilului este intuitivă.În ceea ce privește atenția, se observă capacitatea copiilor de concentrare stabilitatea și intenționa,itatea puternic determinate de caracteristice desfășurate de copil.

Încadrarea în procesul instructiv-educativ, copilul își structurează sistemul volitiv-motivațional prin dezvoltarea stăpâniri de sine și ierahizarea motivelor. Chiar dacă copilul este antrenat în activități structurate, forma specifică de activitate este jocul educațional. În aceste jocuri se pot rezolva o serie de probleme de deezvoltre și educație ascunse sub forma acțiunilor interesante, stimulând emoții pozitive. Așezat în fața calculatorului, copilul intră in contact cu prbleme care solicită o serie de particularități psihice , pe care cândirea directă a acestuia le și stimulează. Calculatorul,ca instrument nou și util în facilitarea ușurări învățării, utilizaqt cu competență, cu precizarea rolului și misiuni pedagogilor, conduce la organizarea trecerii de la „a știi” la „a ști să facă”. Atmosfera plăcută de lucru, activitatea de joc precum și structura adecvată a programeor mențin atenția copiilor, sporid interesul, dorința de a lucra din nou cu calculatorul. Intresul cu care copii aordează activitatea cu calculatorul suscită interesul copiilor și datorită caracterului ludic, bucuriei de a fi capabil să producă singur o serie de efecte, cât și prin recompensele primite pentru diferitele imagini proprii.

Unii specialiști consideră calculatorul ca pe un obstacol în dezvoltarea creativități. Dacă însă considerăm calculatorul ca pe un instrument în mâna formatorului permițîndu-i copilului o învățărură mai flexibilă, mai adaptată nivelului de comprehensiune specific vârstei sale, el va deveni unul din instrumentele ce le mai puternice pe care psihologia și pedagogia le-au avut vreodată.

Majoritateaspecialiștilor consideră că nu trebuie să ne întrebăm dacă instruirea se înbunătățește prin utilizarea calculatorului, ci cum pot fi utiizate mai bine calitățile unice ale acestora care le deosebesc de alte medii: interactivitatea precizia operațiilor efectuate, capacitatea de a oferi reprezentări multiple și dinamice ale fenomenelor și, mai ales, faptul că pot intracționa consistent și diferențiat cu fiecare elev în parte.

Dacă primele realizări în domeniul instruirii asistate de calculator de concentrau mai mult pe învățare prin verificare cunoștințelor, ulterior au început să apară softuri coplexe, care ăncurajează construcția activă a cunoștințelor, asigură contexte smnificative pentru învățare, promovează reflecția eliberează elevul de multe activități de rutină și stimulează activitatea intelectuală asemănătoare celei depuse de adulți în procesul muncii. Toate aceste elemente modifică aria activităților profesorului atît cantitativ, cât și calitativ.

Procesul de instruire trebuie să fie regândit. Trebuie intensificate cercetările privind psihologia. Cadrele didactice trebuie să învețe să gândească altfel, să formuleze altfel problemele, nemaipunându-se accentul pe activitățile intelectuale de rutină.

Utilizarea calculatoarelor va conduce la depistarea calităților unice la om, iar oameni vor deveni... mai umani. Educația va tebui regândită în raport cunoile posibilități tehnice, pe de o parte, și în funcție de cerințele noii societăți , pe de alta. Misiunea cercetări educaționale este de a devansa momentul istoric pri formularea problemelor care de-abia se conturează la orizontul social, de a construi ipoteze plauzibile, de a le verifica experimental

7

și de a pregăti astfel soluțiile cele mai potrivite pentru momentul respectiv. Informatizarea învățământuui reprezintă orizontul zilei de astăzi...

Esteunanim acceptată o clasificare a softurilor educaționale după funcția pedagogică specifică pe care o pot îndeplini în cadrul unui proces de instruire: exersare, prezentare interactivă de noi cunoștințe, prezentarea unor modele ale unor fenomene reale, testarea cunoștințelor, dezvoltarea unor capacități sau abtitudini prin activitate de joc.

Din studiile întreprinse peplan internațional s-au desprins o serie de concluzii interesante cu privire la eficiența utilizării software-ului educațional, din care amintim:

aproape toate cercetările relevă avantajele utilizării calculatoarelor încomparație cu alte metode;

reducerea timpului de studiu; atiitudinea față de computer se modifcă poziti; utilizarea computerelor este mai eficientă în științe decât în

domeniul limbilor; în instruirea asistată de calculator exersarea este eficientă ăn

formareadeprinderilor elementare, ăn timp ce sistemele tutoriales sunt mai eficiente în formarea deprinderilor intelectuale de nuvel superior;

instruirea asistată de calculator este mai eficientăca instruire complementară, decât ca formă alternativă;

elevii care învață încet și cei rămași în urmă câștigă mai mult decât cei fruntași;

strategiile bazate pe utilizarea calculatoarelor sunt mai eficiente la nivelurile inferioare.

În momentul de față, în România există software educațional realizat în țară în cadrul diferitelor licee, precum și oserie destul de variată de produse stăine. Din păcate, acestea din urmă, deși beneficiează de ografică mai bună, nu corespnd cu progama noastră școlară.

2. SISTEMELE EXPERT-COMPONENTE ALE INTELIGENȚEI ARTIFICIALE APLICATE

2.1. LOCUL, ROLUL ȘI STRUCTURA SISTEMELOR EXPERT

După cum rezultă și din figura 1.1, sistemele expert sunt componente ale inteligenței artificiale aplicate și constituite, în același timp, una ditre direcțiile fundamentalede dezvoltare a acestea. Sistemele expert sunt programe aplicative, în general de mare mare complexitate, bazate pe cunoașterea specializată de nivel înalt, capabile să realizeze unele dintre performanțele de gândire și chiar de intuiție pe care experții umani le aplică la rezolvarea problemelor coplexe în domeniul lor de expertiză.

Ssistemele expert cunosc mai multe definiții, nici una ditre ele nefiind general acceptată. Astfel, o primă definiție este:

- Sistemele expert sunt sisteme de programare bazate pe tehnicile intelgenței artificiale care înmagazinează cunoțtințele expertților dintr-un domeniu bine definit și apoi le folosesc pentru rezolvarea problemelor din domeniu.

8

- D.I. Cârstoiu oferă o definiție din punct de vedere funcțional a sistemelor expert:„este un program care urmărește un grup de cunoștințe pentru obținerea în același mod ca și experți umani a rezultatelor despre activități dificil de examinat. Principala caracteristică a sistemelor expert este derivată din baza de cunoștințe împreună cu un algoritm de căutare specific metodei de raționare...”

- O definiție elabortă a inteligenței artificiale este cea formulată de M. Drăgănescu:„o propietate a structurilor informaționale dinamice,constituite din simboluri, indiferent de formă și suportul lor fizic, implicând ordorarea sistemică a simbolurilor și o semantică de ordinul întâi, caracterizată prin recepționarea i de informații externe și, pe plan pur informațional sau în raport cu o realitate materială, prin costruirea de metode proprii și cunoaștere asupra acesteia, inclusiv de comunicare către aceasta”.

- o altă definiție, poate cea mai complexă, este dată de Societatea Britanică Informatică:„un sistem expert reprezintă concretizarea în structura unui calculator a unei componente bazate pe cunoștințeleși înalta capacitate de preluare specializată, astfel încât acest sistem să poată oferi sfaturi inteligente sau să poată fprmula o decizie inteligentă ci privire la o activitate de procesare. O trăsăură suplimentară, pe care mulți o consideră fundamentală, ar fi capacitatea acestui sistem de a furniza la cerere șirul raționamentelor parcurse într-un mod care să poată fi atribuit celui care solicită acest lucru”.

2.2. ASPECTE PRIVIND ÎNȘELEGEREA, CUNOAȘTEREA ȘI RAȚIONAMENTUL ÎN SISTEMELE EXPERT

Învățarea umană esteprocesul de pătrundere cu mintea, de pricepere a sensului lucrurilor. Poate un sistem bazat pe inteligeță artificială să înțeleagă? De ce ar trebui ținutseama în realizarea unui sistem cognitiv care să satisfacă acest deziderat?

Fără pretenția de a găsi răspunsuri la aceste întrebări, suscită atenția câtorva aspecte importante în proiectrea și realizarea bazei de cunoștințe a unui sistem bazat pe inteligență artificială, aspecte ce vizează diferitele tipuri de înțelegere în procesul cunoașterii pornind de la două dihotomii utilizate de Solomon Marcus în analiza tipurilor de înțelegere în cunoașterea umană. Aceste dihotomii sunt:

- Empiric-reflexiv- Intuitiv-discursiv

Dihotomia empiric-reflexiv a dus la apariția a două teorii fundamentale, și anume epistemologia gentică, orientată către contactul cu lumea exterioară, deci cu accent pe latura empirică, și teoria generativă, orientată către interior, către elaborarea intelectuală, cu accent pe mecanizmele înăscute alecreierului. Corespuzător acestora se desprin două teorii ale învățării, relativ complementare. Prima, teorie probabilistică a învățări, se sprijină pe modelarea acțiuni dintre stimuli și răspunsuri. Cea de-a doua, teorie

9

topologică a învățării modelează trecerea de la învățarea empirică la cea conceptuală.

Dihotomia ituitiv-discursiv reprezintă, în esență, dihotomia nonsecvențială-secvențială. În timp ce activitățile secvențiale sunt caracterizate prin existența unui algorim care, pentru a ajunge la o concluzie, trebuie parcurs pas cu pas, activitățile nonsecvențiale se bazează pe cuprinderea„dintr-o dată”, intuitivă a realității.

Dacă din punct de vedere teoreti aspectele prezentate pot fi analizate separat, în realitate ele se întrepătrund, în func ie de dominatele lor rezultândț tipurile de în elegere prezentate în figura 2.1.ț

Fig.2.1 Tipuri de înțelegere în cunoașterea umanăCombinația empiricului cu intuitivul dă modul de înțelegere

experiențială, bazat pe experiență. Caracteristic este faptul că atât obiectele experiențelor, cât și momentele în care acestea u loc sunt independente de subiectul cunoscător. Experențialul presupune metode de studiu pur descriptive.

La intersecția empiricului cu logicul se află înțelegerea experimentală. Această cunoaștere se bazează pe tot pe efectuarea unor experimente, deosebirea fundamentală față de experiențial fiind aceea că, în acest caz, experimentele sunt provocate deliberat de subiectul cunoscător: el își propune să descopere ce eveniment areloc la incidența anumitor factori.

Tipul de înțelegere rezultat din combinarea intuitivului cu deductivul,tipul holistic, corespunde unei înțelegeri directe,imediate, nerecedate de un raționament. Holisticul este cu precădere modul de înțelegere al artistului.

În fine, combinarea logicului cu deductivul are ca rezultat modul de înțelegere analitic bazat pe raționament. Acest mod decunoaștere, specific unor discipline precum matematica, fizica teoretică, constituie cel puțin pînă în prezent, tipul de înțelegere fundamental utilizate în sistemele bazate pe inteligeța artificială și deci și în sistemele expert.

Procesul de cunoaștere este acel proces prin care se captează și se transformă informațiile în piese de cunoaștere și comportă unele caracteristici care induc dificultăți în repezentarea cunoștințelor. Astfel, cunoașterea este:

- complexă și în continuă evoluție;- incertă, în măsura în care adeseori nu ne putem pronunța

asupara probabilității prezenței unui element sau a unui fapt;- contradictorie, în special acolo unde ele suferă de excepții;- incopletă, în măsura în care ele trebuie să fie considerate finale.

Raționamentul este un lanț de judecăți al cărui obiectiv este obținerea unui adevăr. Într-un raționament, o judecată, denumită premisă,este legată de o

10

EMPIRIC REFLEXIV(DEDUCTIV)

INTUITIV EXPERIENȚIAL

HOLISTIC

DISCURSIV(LOGIC)

EXPERIMENTAL

ANALITIC

altă judecată, denumită concluzie, printr-o operație logică de derivare numită inferență.

În funcție de caracterele de generalitate și particularitate ale premisei și concluzie, rașionamentul poate fi(figura 2.2.)

Na dintre caracteristicile fundamentale ale raționamentului este aceea că el nu operează cu obiecte fizice, ci cu simbolurile pieselor de cunoaștere prin care aceste sunt reprezentate în memorie. Simbolurile se obțin prin abstractizarea realității, proces ce trebuie să vizeze nu neapărat obținerea simbolului unui obiect sau fapt, ci mai mult decât atât, o caracteristică pentru acesta.

Raționamentul se poate efectua în diferite moduri, mai mult sau mai puțin riguroase, ceea ce aduce un plus de dificultate în găsirea unor modalități de reprezentare a cunoașteri cît mai eficiente. Corectitudinea, calitatea pieselor de cunoaștere obținute în urma raționamentului depind atît de raționamentul utilizat, cât și de calitatea pieselor de cunoaștere deja existente despre domeniul respectic.

Fig.2.2. Tipuri de raționamenteInteligența umană este deosebit de complexă și indiferent de nivel de

instruire al subiectului uman normal, permite, prin însăși organizarea ei, înțelegerea țn orice dintre modurile prezentate. Creșterea nivelului de instruire, formarea și perfecționarea expertului uman, deși duc cu precădere la dezvoltarea analiticului, nu determina înlăturarea sau involuția celorlalte moduri de înțelegere, ci, din contră, dezvoltarea acestora astfel încît cunoștnțele acumulate de acestea dunt rezultatul, în diferite proporții, al tuturor celor patru moduri de înțelegere specific umane.

2.3. AHITECTURA ȘI FUNCȚIONAREA SISTEMELOR EXPERT

Sisteme expert sunt implicit sisteme bazate pe cunoștințe. În consecință, arhitecturile acestora respectă structura generală a sistemelor cu inteligență artificială prezentând față de ele doar unele particularități ce derivă din modurile de reprezentare, organizare și utilizare a cunoștințelor pentru aplicațiile de tip expert.

Un atribut deosebit de important al sistemelor expert, atribut ce se regăsește și în structura acestora, reprezintă dezvoltarea propriei cunoațteri. Dacă la primele sisteme expert funcția de achiziționare de cunoștințe era puțin evidențiată în arhitecturile sistemelor, acum se alocă o importanță aparte implementării în sistemele expert a unor subsisteme destinate acestui scop.

2.3.1. ARHITECTURA SISTEMELOR BAZATE PE CUNOȘTINȚE

11

CONCLUZIE PARTICULARĂ

PRTICULARĂ

PRTICULARĂ DEDUCȚIE

INDUCȚIE

TRASPOZIȚIE

GENERALĂ

PREMISĂ

Un sistem bazat pe cunoștințe cuprinde, în structura sa, trei sisteme principale(figura 2.3);

- Sistemul cognitiv;- Sistemul rezolutiv;- Interfața cu utilizatorul;

PBO-problema bine definită;S-soluție;PC-piesa de cunoaștere;CPC-cerere piesă de cunoaștere;IPC-inserare piese de cunoaștere

PBD

S

SOICITĂRI CPC

RĂSPUNS PC

IPC

Fig.2.3. Structura generală a unui sistem cu bază de cunoștințeSistemul cognitiv are rolul de a memora(reține) cunoașterea di respectivul

domeniu în baza de cunoștințe, de a căuta piesele de cunoaștere specificate direct( prin simboluri identificatoare), indirect ( prin propietăți asociate și/sau valori atribuite acestora), prin interferență sau lanțuri interferențiale, precum și de a meține baza de cunoștințe în actualitate cu evoluția domeniului de expertiză.

În cadrul sistemului cognit un loc aparte este ocupat de baza de cunoștințe. Aceastaare rolul de a înmagazina cunoașterea și, din punc de vedere al caracteristicilor și modului de utilizare a pieselor de cunoaștere, este structurat pe cel puțin două niveluri(figura 2.4.)

Fig.2.4. Structura bazei de cunoștințe

12

INTERFAȚACU

UTILIZATORUL

SISTEMUL REZOLUTIV

SISTEMULCOGNITIV

BAZĂ DE CUNOȘTINȚE

CONCEPTEBAZE DE CUNOȘTINȚE

FAPTE

Sistemul rezolutiv este destinat alegerii strategiei de control adecvate tipului problemei de soluționat alegerii strategiei de cotrol adecvate, desfășurării acțiunilor de rezolvare, verificări consistenței pașilor de rezolvare a obiectivelor problemei, comutării strategiilor de control și constituiri informațiilor de cotrol pentru mecanizmele fundamnetale ale sistemului rezolutiv.

Interfața cu utilizatorul cuprinde procesoarele penru limbajele de comunicare cu utilizatorul și de reprezentare a cunoșterii, precum și pentru comunicarea internă între sistemul expert și echipamentele auxiliare.

Structura prezentată în figura 2.3 este una generală, tilizată în majoritatea aplicațiilor de complexitate mică și medie. În cazul aplicațiilor complexe ăn care sistemul bazat pe cunoștințe trebuie să rezolve o gamă largă și diversă de probleme se conturează un al patrulea sistem component, un supervizor general numit sistem metarezolutiv.

AMD

AMC AMR

TP

PMC

CPMC

Fig.2.5. Arhitectura cu sisteme metarezolutive;TP-tipul prblemei;CPMC- cerere de piese de metacunoaștere;PMC-piesa de metacunoaștere;AMR-adecvarea mecanizmelor rezolutive;AMC-adecvarea mecanizelor cognitive;AMD-adecvarea mecanizmelor de interfață;Față de arhitectura generală prezentata in figura 2.3., structura sistemelor

expert poate îmbrăca forme particulare. Un tip de structură mai des întâlnit este ilustrat în figura 2.6.. Funcționarea de principiu a unui sistem expert cu o astfel de structură constăî în următoarele: utilizatorul, prin intermediul interfeței, formulează problema precizând datele care constituie cotextul inițial al acesteia. Date (DP) sunt

13

SISTEM METEREZOLUTIV

SISTEMREZOLUTIV

BAZE DE CUNOȘTINȚE

SISTEMCOGNITIV

UT

ILIZ

AT

OR

UL

UI

INT

ER

FAȚ

A

depuse în baza de fapte. Pornind de la contextul inițial și de la tipul problemei de soluționat, motorul de interferență solicită bazei de cunoștințe piesele de cunoștințe necesare (CPC). Cu ajutorul cunoașterii conținute în baza(PCC) motorul de inferență asigură desfășurarea raționamentelor, modificând sau nu conținutul bazeide fapte și furnizează, în final, soluția acesteia(SP). Conținutul bazei de fapte nu se păstrează decât la cererea tilizatorului, astfel este „ tearsă”.ș

CPC

PCC

DPF

SP F

Fig.2.6. Structura principală a unui sistem expert

3. PARTICULARITĂȚI ALE UTILIZĂRI SISTEMELOR EXPERT ÎN ECONOMIE

1. SISTEME EXPERT IN ECONOMIE

Sistemele expert pot fi utilizate într-o multtudine de scopuri și domenii. Merită remarcat că majoritatea sistemelor expert pot fi utilizate în mai multe scopuri în cadrul unui domeniu dat și că de multe ori utilizatorii apreciează în mod deosebit utilitat unei aplicații sistem expert în alt scop decât cel luat în cosiderare de către prodcător. Cauzele ce conduc la apariția acestor situații sunt multiple, cea mai importantă fiinde calitatea deficitară a comunicării dintre producător și beneficiar în diferite faze de dezvoltare a produsului.

Îngeneral se admite că un sistem expert poate fi folosit într-un anumit domeniuîn următoarele scopuri:

FUNCȚIA EXPLICAȚII

1.Control și monitorizare Contolul inteligent al sistemelor

2.Depanare și reparare Recomandă corecții ale deficiențelor funcționări sistemelor

3.Proiectare Poriectarea produselor și sistemelor

14

INT

ER

FAȚ

A C

U

UT

ILIZ

AT

OR

UL

BAZA DE CUNOȘTINȚE

BAZA DEFAPTE

MOTOR DE INTERFERENȚĂ

4.Diagnostic și întreținere Lcalizează erorile de funcționare și recomandă corecțiile necesare

5.Instruire Computer Asisted Istruction

6.Interpretare Clasificarea unor situații, inferarea semnificațiilor situațiilor noi pe baza semnalelor de la senzori

7.Planificare Dezvoltă scheme de activități orientate spre unscop (obiective)

8.Predicție Inferarea unor situații probabile pe baza informațiilor deja cunoscute

9.Simulare Deducerea consecințelor acțiunilor sau evenimentelor declanșate de sistemul însuși

10.Clasificare Organizarea entităților pe clase/categorii

După cum sa subliniat, un sistem expert este de regulă folosit într-o multitudine de scopuri, nu doar într-un singur. Cele mai des utilizate sunt, conform unor statistici, cele de diagnostic /întreținere(45% din aolicații), proiectare și planificare(20%), interpretare(20%), control/monitorizare(10%).

Rezultatele de mai sus sunt generale și se referă la utilizarea sistemelor expert într-un domeniu oarecare. Utilizarea acestora în domeniul economic prezintă câteva particularități care influențează posibilitățile de a folos sistemul expert în scpurile prezentate mai sus. Astfel folosirea unui sistem expert pentru control și monitorizare, depanare și reparare, proiectare și diagnostic/întreținere nu este posibilă în domeniul economic Apoi folosirea sistemelor expert în domeniul economic, în celelalte scopuri din cele prezentate mai sus prezintă anumite particularități.

În continuare prezentăm câteva din sistemele expert utilizate în domeniul economic. Deoarece un număr considerabil de aplica ii sistem expert din acest domeniuț sunt programe experimentale, create în cadrul unui program de cercetare, i deoareceș ele prezintă caracteristici interesante, am decis să le prezentăm în tabelul următor alături de aplica iile comerciale:ț

DOMENIUL DEAPLICARE

NUMELE PROGRAMULUI

OBSERVAȚII

MARKETING

Planificare de marketing pentru un singur produs

PPAM Podus de Lysia, comercializat în Marea britanie

Business Insight Prods de Simcon, comerciaizat în Marea Britanie. Abordare clasică. Iteracțiunea cu utilizatorul se face prin dialog

Planificarea de marketing mltiprodus și

multipiață

SMPS Produs de Partners în Marketing. Un singur utilizator în Marea Britanie. Conține analiza SWOT și analiza de portofoliu

15

Smartplan Produs de Lysia, necomercializat. Conține analiza SWOT, stabilirea strategiilor, elaborarea unui plan de marketig pe trei ani. Oferă facilități hipertext, dialog controlat de utilizator.

Stratex Produs de Nokia Dat. Program d dezvoltare a unor aolicații adaptate.

Planificarea firmei ANSPLAN Produs de Ansoft în Canada. Criteriile de analiză sunt doar cota de piață și diferențierea produsului.

Alacrity Srategy Produs de alacritour în Canada. Criteriile de analiză sunt doar cota de piață și diferenșirea produsului.

Asistența tehnicilor de vânzare

Callplan Program experimental. Conține dialog controlat de utilizator.

Asisteța tehnicilor de marketing

Portfolio Pllaner Program experimental. Conține facilități hipertext, dialog controlat de utilizator.

MartMar Program comercial. Conține facilități hipertext, diaog controlat de utilizator

StratMar Program comercial. Conține facilități hipertext, dialog controlat de utilizator

FinanceComercializare hârtii de

valoareFS-Dealer Edwin

TrademasterFinoblig

X-OptionsAnalize financiare SAFIR

SEFIA Dezvoltare pe platforma Argument Shell

SECRETSInformare financiară FIQ Dezvoltat pe platforma Prolog

Cyty Interface Dezvoltarea pe platforma Crystall Shell

SPEED Dezvoltare pe platforma Nexspert Shell

16

Administrare portofolii PLANPOWERSAGEFOLIO

CLARISReglementări și audit

finaciarEVA

INVESTIMATCBREIS

17

BIBLIOGRAFIE1. Alty., Combs M., Expert Systems, Concepts and Examples, Manchester, NNC

Publ., 1987;

2. Bodea C.,Intelgeța artificială și sisteme expert, Editura INFOREC, București,1998

3. Recoque A., Qu’ este-ce que l’intelligence artificiell?,in Itelligence Artificiell et bon sens, Masson, Paris, 1991;

4. Marcus S., Controverse în știință și inginerie, Editura Tehnică, București 1990;

5. Zaharia M., Cârstea C., Sălăcean L., Inteligența artificială și sistemele expert în luarea deciziilor economice,Editura Economică, București, 2003

6. Jean-Paul Haton, Marie-Christine Haton, L’inteligence artificialle, Presses Universitaires de France, 1989 Pari;

7. Ion George, Elemente de inteligență artificial, Editura academiei RSR, București 1985;

8. Alison Cowsey, The essence of artificial intelligence, Person Prestice Hall, 1998;

9. Joseoh Giarratano, Expert systems, PWS Publishing Company, Boston, 2000;

10. George F. Luger, Structures end Strtegies for Coplex Problem Solving, Pearson Education Limited, England, 2002;

18

CUPRINS

UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA ....... Error: Reference source not found

FACULTATEA DE ECONOMIE ......................... Error: Reference source not found

SI DE ADMINISTRARE A AFACERILOR ..... Error: Reference source not found

SPECIALIZAREA:STUDENT ............................... Error: Reference source not found

Lucrare de licență .................................................................................................................................. 0

Inteligența Artificială ........................................................................................................................... 0

1.Inteligențaartificială-istoric .............................................................................................. 1

1.1. Introducere ................................................................................................................. 1

1.2. Definiție ........................................................................................................................ 1

1.3. Testul Turing ............................................................................................................. 2

1.4. De Ce Ineligență Artificială? ............................................................................... 2

2.Sistemele Expert-Componente AleInteligenței ArtificialeAplicate ................. 8

2.1. Locul, Rolul Și Structura Sistemelor Expert ............................................... 8

2.2. Aspecte Privind Înșelegerea, Cunoașterea Și Raționamentul În Sistemele Expert ................................................................................................................................... 9

2.3. Ahitectura Și Funcționarea Sistemelor Expert ........................................ 11

2.3.1. Arhitectura sistemelor bazate pe cunoștințe ................................................... 11

3.Particularități Ale Utilizări Sistemelor Expert În Economie .......................... 14

3.1.Sisteme Expert In Economie ...................................................................................... 14

19