APLICAȚII ALE INTELIGENȚEI ARTIFICIALE ÎN DOMENIUL MILITAR
(Gândirea Militară Românească, nr. 6/1991, pag. 93-98)
Coautor Ilie GHEORGHE
1. Inteligența artificială și domeniile de aplicabilitate practică
Noțiunea de inteligență artificială, deja larg acceptată, a apărut pentru prima dată în S.U.A. în 1956, fiind atribuită profesorului J. McCarthy.Conceptul s-a definitivat mult mai târziu, dar asupra semnificației și conținutului lui nici astăzi nu există o unanimitate de păreri, deși de aceasta s-au ocupat, încă din anii ‘60, multe institute și universități din întreaga lume.
În prezent părerile converg în a se considera că inteligența artificială este un domeniu științific interdisciplinar (fig. 1), al cărui scop principal de studiu și de aplicație îl constituie imitarea proceselor de gândire și manifestare a omului, incluzând sisteme de luare a deciziilor, roboți adaptabili, concepții de recunoaștere (sinteza vorbirii și prelucrarea imaginilor).
 |
Fig. 1 - Interdisciplinaritatea inteligenței artificiale
Scopul inteligenței artificiale este de a reproduce ceea ce se întâmplă în cazurile în care creierul alege dintre multiplele soluții tocmai pe cea care corespunde unei situații foarte complexe. Cu alte cuvinte, se încearcă rezolvarea cu mijloace automate a unor sarcini logice neformale și euristice, cu prelucrarea simbolică a informațiilor.
Comparația între competența umană și cea artificială [Borgonovi, G., - L' intelligenza artificiale, Revista aeronautică, nr.2, 1998.] (tabelul nr.1) dezvăluie avantajele și limitele acesteia din urmă. |
Competența umană
|
Competența artificială
|
Trecătoare
| Permanentă |
| Transfer dificil | Transfer rapid |
| Documentare dificilă | Documentare ușoară |
| Imprevizibilă (spontană) | Coerentă |
| Personală | Accesibilă |
| Neverificabilă | Verificabilă |
| Creatoare | De rutină (algoritmică) |
| Adaptivă | Rigidă (inflexibilă) |
| Comunicație senzorială | Comunicație simbolică |
| Amplă | Restrânsă |
| În creștere | Statică |
| Bun simț (perturbabilă) | Imperturbabilă |
| Individuală | Integrabilă, reproductibilă |
Totuși în numeroase situații ale vieții reale, raționamentul deductiv este neadecvat, nu pentru că ar putea furniza răspunsuri greșite, ci pentru că dă naștere la unele enunțuri juste, dar neadecvate situației date. Acest lucru este cu atât mai periculos în domeniul militar, cu cât intuiția este mai complexă, iar răspunsul este mai logic, mai just.
Intervine în acest caz nuanțarea raționamentului, gradualitatea adaptabilului, pentru că nu tot ceea ce este just este și potrivit rezolvării situației date. Acest lucru se datorește, în principal, faptului că în situațiile complexe nu pot fi separate, cu absolută certitudine, toate elementele constituente și, cu atât mai puțin, relațiile dintre acestea, existând interacțiuni care rămân complet sau incomplet dezvăluite, dar ale căror implicații în unele momente, pot fi hotărâtoare.
Începută cu dezvoltarea logicii formale și a psihologiei cunoașterii, continuată, pe măsura creșterii posibilităților de prelucrare a calculatoarelor, cu dezvoltarea psihologiei de prelucrare automată a informațiilor, cu realizarea primelor limbaje de programe LISP, a roboților adaptabili și a sistemelor expert, inteligența artificială a dat naștere la o nouă profesiune – ingineria cunoștințelor.
După anul 1981 apare saltul semnificativ al trecerii de la teorie la practică și conturarea precisă a patru direcții de acțiune [Din M.A. - ARMS an Artificial Intelligence, Oxford University Press, 1987.] ( fig. 2):
Intervine în acest caz nuanțarea raționamentului, gradualitatea adaptabilului, pentru că nu tot ceea ce este just este și potrivit rezolvării situației date. Acest lucru se datorește, în principal, faptului că în situațiile complexe nu pot fi separate, cu absolută certitudine, toate elementele constituente și, cu atât mai puțin, relațiile dintre acestea, existând interacțiuni care rămân complet sau incomplet dezvăluite, dar ale căror implicații în unele momente, pot fi hotărâtoare.
Începută cu dezvoltarea logicii formale și a psihologiei cunoașterii, continuată, pe măsura creșterii posibilităților de prelucrare a calculatoarelor, cu dezvoltarea psihologiei de prelucrare automată a informațiilor, cu realizarea primelor limbaje de programe LISP, a roboților adaptabili și a sistemelor expert, inteligența artificială a dat naștere la o nouă profesiune – ingineria cunoștințelor.
După anul 1981 apare saltul semnificativ al trecerii de la teorie la practică și conturarea precisă a patru direcții de acțiune [Din M.A. - ARMS an Artificial Intelligence, Oxford University Press, 1987.] ( fig. 2):
 |
Fig. 2 - Direcțiile de acțiune ale inteligenței artificiale aplicative
|
– limbajele naturale de prelucrare, destinate dialogului natural om-calculator, escaladându-se astfel bariera accesului exclusiv al specialiștilor la calculatoare, fiind deja realizate echipamente de (sinteză-recunoaștere) a vorbirii, cu ajutorul cărora calculatoarele pot identifica circa 2000 de cuvinte vorbite în limba engleză;
– vederea artificială ce vizează, în primul rând recunoașterea formelor și înțelegerea ansamblului scenelor vizuale și a semnificației fiecărui element component în parte; au fost deja realizate camere de luat vederi cu digitizare automată a imaginilor și mijloace de programare pentru prelucrare a acestora;
– sistemele expert – direcția cea mai dezvoltată a inteligenței artificiale –, acestea fiind, în esență, programe care utilizează cunoștințe și raționamente (interferențe) pentru rezolvarea problemelor care solicită o expertiză umană; sunt deja în funcțiune circa 300 de sisteme, ritmul anual de creștere a acestora fiind deja foarte mare;
– roboții adaptabili la situații reale, complexe, cu o largă gamă de aplicații, inclusiv în domeniul militar.
Ne-am propus, în cele ce urmează, să dezvoltăm doar unele aspecte ale sistemelor expert, având în vedere faptul că sunt aplicațiile inteligenței artificiale care diferențiază cel mai bine problematica prelucrărilor automate de cunoștințe de cea a prelucrărilor de date și, nu în ultimul rând răspândirea acestora.
– vederea artificială ce vizează, în primul rând recunoașterea formelor și înțelegerea ansamblului scenelor vizuale și a semnificației fiecărui element component în parte; au fost deja realizate camere de luat vederi cu digitizare automată a imaginilor și mijloace de programare pentru prelucrare a acestora;
– sistemele expert – direcția cea mai dezvoltată a inteligenței artificiale –, acestea fiind, în esență, programe care utilizează cunoștințe și raționamente (interferențe) pentru rezolvarea problemelor care solicită o expertiză umană; sunt deja în funcțiune circa 300 de sisteme, ritmul anual de creștere a acestora fiind deja foarte mare;
– roboții adaptabili la situații reale, complexe, cu o largă gamă de aplicații, inclusiv în domeniul militar.
Ne-am propus, în cele ce urmează, să dezvoltăm doar unele aspecte ale sistemelor expert, având în vedere faptul că sunt aplicațiile inteligenței artificiale care diferențiază cel mai bine problematica prelucrărilor automate de cunoștințe de cea a prelucrărilor de date și, nu în ultimul rând răspândirea acestora.
2. Structura sistemelor expert
Un sistem expert este un sistem informativ – consultativ, implementat pe o resursă de calcul (calculator, rețea), care se utilizează într-un anumit domeniu al activității umane, conținând cunoștințele specialiștilor‒experți din domeniul respectiv, regulile și normele de operare cu acestea, problemele semnificative și problemele de rezolvare.
Un sistem expert este format, de regulă din patru subsisteme (fig.3).
Un sistem expert este format, de regulă din patru subsisteme (fig.3).
 |
| Fig. 3 ‒ Structura unui sistem expert |
Spre deosebire de sistemele de informare‒documentare obișnuite, sistemul expert dialoghează cu specialistul‒operator în limbajul profesional al acestuia, cât mai apropiat de limbajul natural, punându-i la dispoziție recomandări (explicate) și propunându-i soluții alternative în procesul rezolvării problemelor.
Cu ajutorul sistemelor expert se pot rezolva problemele care necesită raționamentele, experiența și cunoștințele specifice unui specialist, la care se pot adăuga o serie de cunoștințe incomplete, aproximative, incerte, interpretabile, euristice, fragmentare, dar și de tip formal și procedural.
Pentru fiecare decizie luată, acestea pot furniza explicații și justificări.
2.1. Baza de cunoștințe
Reprezintă elementul fundamental al unui sistem expert, conținând toate datele, faptele, informațiile privind o anumită problemă, ca și regulile care permit extragerea de noi cunoștințe din aspecte și întâmplări adiacente analizate.
2.2. Subsistemul de achiziționare a cunoștințelor are sarcina de a selecta, valida, clasifica și structura cunoștințele și regulile, actualizând baza de cunoștințe.
Crearea subsistemului bazei de cunoștințe (knowledge base) reprezintă problema cheie a noilor mijloace programate privind reprezentarea experienței umane neformalizate în formă formalizată. Ea determină structura sistemului expert, reprezentand saltul de la prelucrarea automată a datelor la prelucrarea automată a cunoștințelor.
2.3. Subsistemul de inferențe conține date privind stabilirea criteriilor de judecată în rezolvarea problemelor, precum și algoritmii de utilizare a acestora.
2.4. Interfața cu beneficiarul facilitează dialogul dintre utilizator și sistem.
Mecanismul formării concluziilor logice include mijloace de programare a modelării procesului de elaborare a hotărârilor de purtare a dialogului cu operatorul. Răspunsurile la întrebările persoanei care adoptă hotărârile se dau pe baza cunoștințelor și cu utilizarea datelor privind situația domeniului analizat, date agregate sistemului, de la dispozitive de selecție și introducere, independente de operator (independente de experți) și de sistem, care au capacitatea de a înlătura imperfecțiunile, discordanțele și inexactitățile.
Procesul de elaborare a unui sistem expert, denumit adesea ingineria cunoașterii, presupune o formă specială de interacțiune între constructorul sistemului – inginerul de cunoștințe și unul sau mai mulți experți în problematica domeniului abordat (fig.4).
Cu ajutorul sistemelor expert se pot rezolva problemele care necesită raționamentele, experiența și cunoștințele specifice unui specialist, la care se pot adăuga o serie de cunoștințe incomplete, aproximative, incerte, interpretabile, euristice, fragmentare, dar și de tip formal și procedural.
Pentru fiecare decizie luată, acestea pot furniza explicații și justificări.
2.1. Baza de cunoștințe
Reprezintă elementul fundamental al unui sistem expert, conținând toate datele, faptele, informațiile privind o anumită problemă, ca și regulile care permit extragerea de noi cunoștințe din aspecte și întâmplări adiacente analizate.
2.2. Subsistemul de achiziționare a cunoștințelor are sarcina de a selecta, valida, clasifica și structura cunoștințele și regulile, actualizând baza de cunoștințe.
Crearea subsistemului bazei de cunoștințe (knowledge base) reprezintă problema cheie a noilor mijloace programate privind reprezentarea experienței umane neformalizate în formă formalizată. Ea determină structura sistemului expert, reprezentand saltul de la prelucrarea automată a datelor la prelucrarea automată a cunoștințelor.
2.3. Subsistemul de inferențe conține date privind stabilirea criteriilor de judecată în rezolvarea problemelor, precum și algoritmii de utilizare a acestora.
2.4. Interfața cu beneficiarul facilitează dialogul dintre utilizator și sistem.
Mecanismul formării concluziilor logice include mijloace de programare a modelării procesului de elaborare a hotărârilor de purtare a dialogului cu operatorul. Răspunsurile la întrebările persoanei care adoptă hotărârile se dau pe baza cunoștințelor și cu utilizarea datelor privind situația domeniului analizat, date agregate sistemului, de la dispozitive de selecție și introducere, independente de operator (independente de experți) și de sistem, care au capacitatea de a înlătura imperfecțiunile, discordanțele și inexactitățile.
Procesul de elaborare a unui sistem expert, denumit adesea ingineria cunoașterii, presupune o formă specială de interacțiune între constructorul sistemului – inginerul de cunoștințe și unul sau mai mulți experți în problematica domeniului abordat (fig.4).
 |
Fig. 4 - Procesul de elaborare a unui sistem expert
|
Inginerul de cunoștințe extrage de la experți procedeele, strategiile, regulile cu caracter mai mult sau mai puțin empiric, pe care aceștia le utilizează în soluționarea unei probleme, și le clădește în sistemul expert.
Comparația dintre elaborarea datelor și ingineria cunoștințelor, prezentată în tabelul nr. 2, dezvăluie, de fapt, diferențele dintre cele două mecanisme.
Comparația dintre elaborarea datelor și ingineria cunoștințelor, prezentată în tabelul nr. 2, dezvăluie, de fapt, diferențele dintre cele două mecanisme.
Elaborarea datelor
|
Ingineria cunoștințelor
|
Reprezentarea și utilizarea
datelor | Reprezentarea și utilizarea cunoștințelor |
| Algoritmică | Euristica |
| Procese repetitive | Procese inferențiale |
| Utilizarea marilor bănci de date | Utilizarea marilor bănci de cunoștințe |
| Competență | Capacitatea de a furniza prestații asemănătoare cu cele ale unui sistem expert |
| Raționament simbolic | Capacitatea de a proiecta și aplica cunoștințe prin simboluri |
| Profunzime | Capacitatea de analiza probleme complexe |
| Autocunoaștere | Analiza propriului raționament ====================== Explicarea propriilor acțiuni |
Problema sistemelor expert a fost provocată cu deosebită insistență de toate armatele moderne care au finanțat de fapt, în cea mai mare măsură, programele de inteligență artificială. Dar despre aplicațiile militare ale sistemelor expert într-un număr viitor al revistei.
Postări
Niciun comentariu:
Trimiteți un comentariu
Adaugati comentariul dvs.