Искусственный Интеллект

В химии, научное направление, разрабатывающее методы автоматизир. Поиска решений интеллектуальных творческих (неформализуемых) задач, а также диалоговые (ЭВМ - пользователь, не владеющий языками программирования) программно-аппаратные ср-ва имитирования интеллекта - т. Наз. Интеллектуальные системы. Осн. Направления И. И. Моделирование на ЭВМ знаний, т. Е. Машинное представление смысловой информации о сущности понятий, явлений, теорий и т. Д. В области химии. Имитирование отдельных видов интеллектуальной творческой деятельности человека (формулирование понятий, рассуждение, распознавание, прогнозирование, память, обучение и др.). Создание т. Наз. Ограниченных естеств. Языков для нек-рой конкретной области химии, обеспечивающих интеллектуальный диалог пользователя с ЭВМ.

Интеллектуальная система представляет собой совокупность быстродействующих ЭВМ, оснащенных спец. Методич. И программным обеспечением, и терминальных устройств (напр., графических и алфавитно-цифровых дисплеев) для взаимод. Пользователя и машины на ограниченном (в пределах профессиональной лексики) естеств. Языке. Главные компоненты методич. И программного обеспечения - т. Наз. Интеллектуальный банк данных, блок вывода (получения) решений и лингвистич. Процессор. В состав банка данных входят три базы. Знаний (смысловая информация о внеш. Мире и о конкретной области химии). Целей (смысловая информация о задачах в данной области и о возможностях применения интеллектуальной системы для поиска решений указанных задач). Данных (количеств.

И фактографич. Информация в виде таблиц, графиков и т. П.). Для создания осн. Части банка - базы знаний - используют спец. Модели, наз. Топологическими. Они представляют информацию в виде т. Наз. Фреймов (миним. Смысловые описания в словесной упорядоченной вопросно-ответной форме понятий, операций и ситуаций в области химии), а также семантич. Графов (см. Графов теория). Эти модели позволяют интеллектуальной системе совместно с пользователем выводить из конкретной области химии новые решения, к-рые не зафиксированы в базе знаний, а также генерировать новые знания. Для практич. Реализации на ЭВМ моделей представления знаний разработаны спец. Языки -FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Representation Language), ATNL (Augmented Transition Network Language) и др.

Для обработки символьной информации в интеллектуальных системах широко применяют язык LISP (Listing Processing) - базовый для указанных выше языков. Блок вывода решений производит операции извлечения из базы знаний необходимой информации и применения ее для генерации смысловых решении неформализуемых задач. Вывод семантич. Решений осуществляется на основе логико-аналит. Правил либо "здравого смысла", учитывающего особенности конкретной области химии. Для реализации логич. Операции поиска решений используется язык PROLOG (Programming in Logic). Каждому семантич. Решению можно поставить в соответствие определенную мат. Модель, к-рая позволит найти требуемую числовую информацию. Лингвистич. Процессор обеспечивает реализацию операций интеллектуального диалога ЭВМ и пользователя при генерации семантич.

Решения. Для проведения такого диалога интеллектуальная система должна обладать способностью "понимать" смысл всех вводимых в нее знаний. Это достигается путем перевода их на нек-рый внутр. Язык ЭВМ, использующий разнообразные модели представления знаний. Кроме того, пользователю представляется сгенерированное смысловое решение на ограниченном естеств. Языке. Интеллектуальные системы применяют для идентификации структур молекул по опытным данным. Планирования сложного орг. Синтеза. Прогнозирования реакц. Способности и физ. Св-в хим. Соединений. Планирования сложных физ.-хим. Экспериментов и автоматизир. Разработки моделей сложных химико-технол. Процессов по опытным данным. Автоматизир. Техн. Диагностики предаварийных состояний оборудования с целью обеспечения надежности и безопасности хим.

Произ-в. Автоматизир. Разработки сложных пакетов прикладных программ. Поиска решений нек-рых творческих задач проектирования хим. Произ-в (напр., выбор целесообразных комбинаций типовых процессов, позволяющих проводить желаемые физ.-хим. Преобразования в-в и энергии). Создания оптим. Конструкций аппаратов и структуры технол. Связей между ними. Оптимальной компоновки оборудования. Распознавания расположения геом. Фигур и образов при создании роботов и управлении ими (напр., в произ-ве шин и при переработке пластмасс). Планирования работы в сложных ситуациях, напр., составления графиков функционирования и циклограмм гибких химико-технол. Систем и сборочно-конвейерных линий. Разработки систем управления многофункциональными объектами (отдельные предприятия, отрасли народного хозяйства, территориально-пром.

Комплексы и регионы, магистральные газопроводы) в условиях неполной информации и т. Д. Наиб. Важный класс интеллектуальных систем - т. Наз. Экспертные системы. Лит. Поспелов Г. С., в кн. Кибернетика. Неограниченные возможности и возможности ограничения, кн. 4 - Кибернетика. Дела практические, М., 1984, с. 141-51. Нильсон Н., Принципы искусственного интеллекта, пер. С англ., М., 1985. КафаровВ. В., Мешалкин В. П., "Докл. АН СССР", 1987, т. 293, № 4. С. 933-37, № 6, с. 1432-36. Искусственный интеллект. Применение в химии, пер. С англ., М., 1988. В. В. Кафаров, В. П. Мешалкин. .