Fakultet za Menadžment
Novi Sad
VEŠTAČKA INTELIGENCIJA
EKSPERTNI SISTEMI, NEURONSKE MREŽE, INTELIGENTNI
SISTEMI
NOVI SAD 2005
FAKULTET ZA MENADžMENT
NOVI SAD
VASE STAJIĆA 6
VEŠTAČKA INTELIGENCIJA
EKSPERTNI SISTEMI
I
NEURONSKE MREŽE
Novi Sad, februar 2005. godine
2
3.17. Neuronske mreže i hardver potreban za funkcionisanje
.............................157
3.18. Osnovne razlike između NM i klasičnih računara
......................................158
3.19. Primena neuronskih mreža
.........................................................................163
3.20. Umesto zaključka
........................................................................................178
4. FUZZY LOGIKA............................................................................................179
Fuzzy u običnom životu
..............................................................................184
Fuzzy regulator
...........................................................................................187
Fuzzy logički kontroleri
..............................................................................189
5. INTELIGENTNI INFORMACIONI SISTEMI...............................................202
5.1. Uvod u inteligentne informacione sisteme
....................................................202
5.2. Otkrivanje znanja u bazama podataka
.........................................................228
6. GENETSKI ALGORITMI..............................................................................247
7. ZAKLJUČAK.................................................................................................257
8. LITERATURA
...............................................................................................260
9. PRIMER PRIMENE NEUROBUILDER
.......................................................262
4
1. KRATAK UVOD U VEŠTAČKU
INTELIGENCIJU
Inteligencija
Kada se govori o prirodnoj inteligenciji, pod ovim pojmom se najčešće
podrazumeva: nadarenost, oštroumlje, prirodna sposobnost pravilnog
rasuđivanja, sposobnost snalaženja u novonastalim situacijama na osnovu
prethodno stečenog iskustva, itd. Prema ovom objašnjenju teško je odgovoriti na
pitanje: “Da li je inteligencija predstavlja jednu zasebnu sposobnost ili je ona
skup različitih i nepovezanih mogućnosti”.
Pored ovog pitanja, za oponašanje ljudske inteligencije u računarima, od
posebnog značaja je pronaći odgovore i na sledeća pitanja: Na koji način je
znanje smešteno u ljudskom mozgu? Kako se stiče novo znanje? Šta se dešava
tokom procesa učenja? Šta je kreativnost? Kakav je uticaj intuicije na donošenje
odluka? Odgovori na ova pitanja, kao i na mnogo drugih nisu samo u domenu
znanja istraživača, nego i domenu znanja psihologa, inženjera, neurologa,
filozofa, ...
Ipak, ljudski mozak je veliki neiskorišćen materijal, i za sada ga nikakva
veštačka inteligencija ne može potisnuti iz upotrebe, ali ga može zameniti na
mestima gde je opasno i gde čovek nije permanentno potreban.
Slika 1. Sličnosti čoveka i računara
5
u poslednje vreme sve više obraćaju pažnju upravo na inteligentne sisteme.
Među njima su oblasti informacionih sistema, baza podataka i računarskih
mreža. Veštačka inteligencija se sve više integriše sa ostalim softverskim
disciplinama.
Rešavanje problema, znanje i predstavljanje
znanja
Inteligentni sistemi se prave da bi korisnicima pomogli u rešavanju nekih
problema za čije se rešavanje zahteva neki oblik inteligencije. Pošto je svaki
inteligentni sistem jedna vrsta sistema u smislu već pomenute opisne opšte
definicije sistema, njega takođe karakteriše promena stanja pod dejstvom ulaza.
Rešavanje problema
je postupak sukcesivnog prevođenja inteligentnog
sistema iz jednog stanja u drugo, polazeći od nekog početnog stanja, dok sistem
ne dođe u neko ciljno stanje. Smatra se da u početnom stanju postoji problem, u
obliku kolekcije intormacija koje sistem može da koristi da bi prelazio iz jednog
stanja u drugo, a da je u ciljnom stanju problem rešen. To se može modelirati
pomoću grafa u kome čvorovi predstavljaju stanja, a linije puteve po kojima se
prelazi iz jednog stanja u drugo. Rešenje problema predstavlja put kroz graf od
početnog čvora do nekog ciljnog čvora.
Jedan od preduslova za uspešno rešavanje problema je da u inteligentni
sistem koji se za to koristi bude ugrađeno odgovarajuće
znanje.
Znanje je jedan
od centralnih pojmova u veštačkoj inteligenciji. Ono znači razumevanje neke
tematske oblasti, odnosno domena.
Kognitivna psihologija je utvrdila da postoji više tipova znanja kod ljudi,
a svako od njih se može ugraditi i u inteligentne sisteme. Znanje pre svega
predstavlja skup elementarnih pojmova i činjenica iz nekog domena, kao i skup
veza između njih (Sličnost u definisanju pojmova "znanje" u ovom odeljku i
"sistem" u prethodnom samo je delimična. Smatra se da je sistem neki sklop
koji, pored toga što se sastoji od skupa objekata i veza između njih, može da vrši
i neku aktivnu funkciju ("može nešto da
radi").
Znanje se sastoji od skupa
činjenica i veza između njih, ali samo po sebi ne vrši nikakvu aktivnu funkciju).
Te veze omogućuju upotpunjavanje opisa elementarnih činjenica kroz
njihove međusobne odnose. Kaže se da je takvo znanje
deklarativno.
Pored toga,
važan deo znanja govori i o tome
kako
se rešavaju problemi u datom domenu, tj.
kako se poznate činjenice koriste prilikom rešavanja problema. To je tzv.
proceduralno
znanje. Posebna vrsta znanja odnosi se na proces
objašnjavanja
elementarnih činjenica, veza između njih, kao i njihove istinitosti, odnosno
važnosti.
Metaznanje,
ili znanje o znanju, pokazuje kako da se odabere neki deo
znanja neke druge vrste da bi se problem što uspešnije rešio.
Strukturno
znanje
opisuje strukture modela po kome se problem rešava. Pored znanja vezanog za
neki konkretan domen, uvek postoji i opšte, svakodnevno,
zdravorazumsko
znanje, često komplementarno u odnosu na bilo koje specifično domensko
znanje. Ono čini neophodnu pozadinu iz koje se izdvajaju sva druga znanja.
7
Ovaj materijal je namenjen za učenje i pripremu, ne za predaju.
