DR PETAR HOTOMSKI

SISTEMI VEŠTAČKE INTELIGENCIJE

U

AUTOMATSKOM REZONOVANJU

DEDUKTIVNI SISTEMI

MAŠINSKO UČENJE

PREPOZNAVANJE OBLIKA

EKSPERTNI SISTEMI

S A D R Ž A J

i

PREDGOVOR___________________________________________________________________5

2

background image

i

3.5. ADT SA PRIRODNIM IZVOĐENJEM________________________________________86

i

3.5.1. Interaktivno dokazivanje teorema prirodnim izvođenjem________________________86

i

3.5.2. Koncepcija dokazivača sa prirodnim izvođenjem u sistemu GRAPH_______________89

i 4. PROLOG I LOGIČKO PROGRAMIRANJE______________________________________95

i

4.1. OD SASTAVAKA KA KLAUZULAMA________________________________________95

i

4.2. PROLOG-SISTEM I PROLOG-JEZIK________________________________________98

i

4.3. KARAKTERISTIČNA SVOJSTVA PROLOGA_________________________________99

i

4.3.1. Nalaženje različitih načina zadovoljenja cilja_________________________________100

i

4.3.2. Rekurzija u Prologu______________________________________________________102

i

4.3.3. Vraćanje i rez____________________________________________________________104

i

4.3.4. Negacija u Prologu_______________________________________________________106

i 5. KONCEPTUALNE OSNOVE AUTOMATSKOG UČENJA I PREPOZNAVANJA 

OBLIKA___________________________________________________________________109

i

5.1. POJAM I RAZVOJ AUTOMATSKOG UČENJA_______________________________109

i

5.2. MAŠINSKO OTKRIVANJE ANALOGIJA____________________________________111

i

5.3. UČENJE IZ PRIMERA_____________________________________________________116

i

5.3.1. Učenje prostih opisa______________________________________________________116

i

5.3.2. Implikacije na obučavanje ljudi_____________________________________________118

i

5.3.3. Formiranje pojmova korišćenjem logičkih formula____________________________120

i

5.4. ELEMENTI PREPOZNAVANJA OBLIKA____________________________________121

i

5.4.1. Pojam oblika____________________________________________________________121

i

5.4.2. Predstavljanje oblika_____________________________________________________122

i

5.4.3. Algoritamsko klasifikovanje oblika__________________________________________123

i

5.4.4. Sintaksno prepoznavanje oblika____________________________________________125

i

5.4.5. Primene prepoznavanja oblika_____________________________________________128

i 6. UVOD U EKSPERTNE SISTEME____________________________________________130

i

6.1. PREGLED RAZVOJA EKSPERTNIH SISTEMA______________________________130

i

6.2. KOMPONENTE EKSPERTNOG SISTEMA___________________________________133

i

6.3. MEHANIZMI ZAKLJUČIVANJA___________________________________________134

i

6.3.1. Zaključivanje vođeno ciljem (unazad)_______________________________________135

i

6.3.2. Zaključivanje vođeno podatkom (unapred)___________________________________138

i

6.4. RAD SA PODACIMA RAZLIČITE POUZDANOSTI___________________________139

i

6.5. MOGUĆNOST DAVANJA OBJAŠNJENJA___________________________________140

i

6.6. PRIMERI KONCEPCIJA NEKIH KONKRETNIH EKSPERTNIH SISTEMA______142

i

6.6.1. Ekspertni sistem GRAPH za teoriju grafova __________________________________142

i

6.6.2. Ekspertno-obučavajući sistem ADT za učenje o automatskom dokazivanju teorema_144

i

6.6.3. Koncepcija ekspertnog sistema INK-AIS za dijagnostiku nedostataka u znanju_____148

i

6.6.4. Sredstvo za razvoj ekspertnih sistema DIPSY-E_______________________________152

i

LITERATURA________________________________________________________________154

4

i

i

i
i
i

i PREDGOVOR

i
i

Tokom poslednje decenije u oblasti veštačke inteligencije zabeleženi su vidni 

usponi,   ali   i   padovi.   Uspon   je   izazvan   ranije   postignutim   rezultatima   i   široko 
otvorenim   perspektivama.   Pad   je   usledio   kao   posledica   nemogućnosti   brzog 
ostvarivanja spektakularnih komercijalnih efekata i Science-Fiction predvidjanja.

i
i

Nezavisno od oscilacija na optimističku ili pesimističku stranu u veštačkoj 

inteligenciji   izgradjeno   je   stabilno   jezgro   kojim   su   trasirane   magistrale   za   dalja 
fundamentalna   i   aplikativna   istraživanja.   Saznanje   da   vrhunski   cilj,   sadržan   u 
samom nazivu "veštačka inteligencija", nije na dohvat ruke, ne znači stramputicu i 
neplodotvornost   ostvarenih   rezultata.   Nasuprot,   metode   i   tehnike   veštačke 
inteligencije uspešno se inkorporiraju u mnoge druge naučne oblasti, a u primenama 
daju značajne, veoma korisne aplikacije. 

i
i

U ovoj knjizi izvršen je izbor nekih od temeljnih rezultata, čiji koreni zadiru 

daleko u prošlost, a po svom potencijalu nagoveštavaju dalja naučna i praktična 
ostvarenja u budućnosti.

i
i

Tekst   je   pisan   na   osnovu   literature   koja   je   navedena   na   kraju,   a   koja 

omogućuje  studioznije bavljenje  nekom  od  izloženih  oblasti.  Centralno  mesto  u 
knjizi zauzimaju deduktivni sistemi i metode automatskog dokazivanja teoreme. 
Osim toga izlažu se glavne metode predstavljanja znanja i automatskog rešavanja 
zadataka.   Ključne   ideje   formalizacije   i   kvalitativnog   modeliranja   prožimaju   i 
preostale   delove   knjige:   osnove   mašinskog   učenja,   elementarne   pojmove   teorije 
prepoznavanja oblika i uvod u ekspertne sisteme.

i
i

U stvari, ovi sadržaji čine program dvosemestralnog kursa za studente odseka 

"Informatika   u   obrazovanju"   na   Tehničkom   fakultetu   "M.   Pupin"   u   Zrenjaninu. 
Upoznavanje sa idejama, metodama, rezultatima i problemima, kao i sa značajnim 
primenama,   treba   da   omogući   studentima   potpunije   sagledavanje   i   razumevanje 
dometa informatizacije uopšte i informatizacije obrazovanja posebno.

i
i

Verujem da će ovi sadržaji pobuditi interesovanje naučnih i stručnih radnika 

raznih profila, studenata prirodno-matematičkih, tehničkih i srodnih fakulteta, kao i 
drugih lica zainteresovanih za ovu oblast.

i
i

Zahvaljujem   svima   koji   su   na   bilo   koji   način   doprineli   objavljivanju   ove 

knjige. 

i

Kritike i sugestije čitalaca rado ću prihvatiti kao putokaz za dalji rad.

i
i Zrenjanin, 1993.

                                                        Autor

i
i
i

5

background image

amerikanca   Posta,   koji   su   nezavisno   jedan   od   drugog   došli   do   zaključka   o 
mogućnosti stvaranja univerzalnog transformatora informacija i svaki od njih dao je 
na svoj način teorijsku shemu takvog transformatora.

i U vreme pojave elektronskih računara, sve do 50-tih godina bio je rasprostranjen 

naziv   "elektronski   cifarski   računari"   koji   je   ukazivao   na   numeričku   prirodu   i 
namenu ovih mašina. Ubrzo zatim uočeno je da mogućnosti ovih mašina daleko 
premašuju   njihovu   numeričku   namenu,   pa   je   naziv   "cifarski"   izostavljen,   ali   se 
termin "računar" (kompjuter) zadržao do naših dana. Dobrim poznavaocima teorije i 
prakse  to  ne smeta  da pod  ovim  nazivom  podrazumevaju  mašine čije  stvarne  i 
potencijalne mogućnosti premašuju sferu računa zadirući u sve oblasti rada i života 
koje su dostupne algoritamskom opisu.

i Već prvi rezultati u primeni računara upućivali su na mogućnost da mašine preuzmu 

na sebe vršenje određenih intelektualnih aktivnosti, pre svega aritmetičke prirode, 
pa je usledio popularni naziv "elektronski mozak". Naravno, takav naziv bio je 
preuranjen,   ali   je   pospešio   razmišljanja   o   mogućnostima   razvoja   veštačke 
inteligencije.   Pojavom   računara   i   sintezom   sa   rezultatima   matematičke   logike, 
stvoreni su preduslovi za dublje prodiranje u intelektualnu sferu. Saznanja i rezultati 
do   kojih   je   došao   A.   Tjuring   naveli   su   ga   da   bezrezervno   veruje   u   mogućnost 
stvaranja inteligentnih mašina. Za prepoznavanje inteligentnog ponašanja Tjuring je 
predložio sledeći test:

i
i "Ako   je   ponašanje   mašine,   koja   odgovara   na   pitanja,   nemoguće   razlikovati   od 

ponašanja   čoveka,   koji   odgovara   na   analogna   pitanja,   onda   ona   poseduje 
inteligenciju". (Popov,Firdman, [18] str. 21)

i
i Pitanje   ostvarljivosti   "inteligentne   mašine"   izazvalo   je   žive,   često   polemičke 

diskusije.   Na   neplodotvornost   takvih   diskusija   uticala   je   pre   svega   neprecizna 
formulacija "veštačke inteligencije", a s druge strane, zanemarivanje razlike između 
potencijalne ostvarljivosti i obima praktičnih teškoća na tom putu.

i
i Međutim,   kao   posledica   naučno-tehnološke   revolucije   javlja   se   nužnost 

automatizacije pojedinih intelektualnih aktivnosti. Tako je veštačka inteligencija, 
koja   je   još   do   sredine   60-tih   godina   imala   dosta   labilan   naučni   oslonac   i   bila 
rasplinuta   između   fantastike,   mašte,   potencijalnih   mogućnosti   i   praktičnih 
ostvarenja, privukla veliki broj istraživača najrazličitijih profila. O naglom razvoju 
koji je usledio, indirektno govori i sledeća činjenica: "Za četiri godine, protekle od 
izlaska sjajne monografije N. Nilsona "Veštačka inteligencija", ([16]), ona je postala 
samo kanonski (i zato nezamenljivi) uvod u teoriju rešavanja zadataka, jer su u nizu 
pravaca   dobijeni   novi   važni   rezultati,   a   niz   centralnih   problema   veštačke 
inteligencije u njoj uopšte nije odražen... Većina ovih problema istaknuta je pre 
svega u intezivnim istraživanjima 1970-1975. godine u oblasti robota koji poseduju 
inteligenciju." (Popov, Firdman, [18], str.9).

i
i Intezivan razvoj orijentisan je u dva osnovna pravca: 
i A) Istraživanje prirodne inteligencije: 

i spoznavanje funkcije mozga,
i modeliranje rada mozga (neuronske mreže, perceptroni i slično), 
i simuliranje čovekovog ponašanja, reagovanja i rezonovanja. 

7

Želiš da pročitaš svih 148 strana?

Prijavi se i preuzmi ceo dokument.

Ovaj materijal je namenjen za učenje i pripremu, ne za predaju.

Slični dokumenti