Cuprins
- Obiective şi contextul actual al temei 3
- 1.Introducere 3
- 2.Impactul sistemelor de inteligenţă artificială asupra mediului 4
- CAPITOLUL I: Caracterizarea inteligenţei artificiale computaţionale 5
- 1. Logica şi sistemele fuzzy 6
- 2. Algoritmii genetici 6
- 3. Reţele neuronale 7
- 4. Sistemele bazate pe cazuri(case-based reasoning) 9
- CAPITOLUL II: Tehnologii semantice 11
- 1.WEBUL SEMANTIC 12
- 2.UNTOLOGII SEMANTICE 16
- CAPITOLUL III: Studiu de caz 19
- A. SISTEME EXPERT (S.E.) 19
- B. CREAREA SISTEMULUI 25
Extras din proiect
Obiective şi contextul actual al temei
1.Introducere
Domeniul inteligenţei artificiale, sau IA, îşi propune să inţeleagă entităţile inteligente. Astfel, unul dintre motivele studierii acesteia este de a invaţa mai multe despre noi înşine.Dar, spre deosebire de filosofie si psihologie, care se ocupa şi ele de inteligenţa, IA se straduieşte să construiască entitaţi inteligente dar şi să le inţeleagă.
Un alt motiv pentru care studiem IA este ca aceste entităţi inteligente construite sunt interesante şi folositoare. IA a creat multe produse semnificative şi impresionante chiar la acest nivel începător al dezvoltarii sale.
Deşi nimeni nu poate prezice viitorul în detaliu, este clar că, computerele cu un nivel de inteligenţa egal cu al omului sau mai mare vor avea un impact uriaş asupra vieţii noastre de zi cu zi si asupra civilizaţiei viitoare.
Avantul computerelor la începutul anilor ’50 a dus la posibilitatea de a lega aceste facultăţi mentale de o disciplina experimentală teoretica şi reală. Mulţi au crezut ca super creierul electronic are o inteligenţă potenţiala nelimitată. .Dar la fel ca furnizarea unui dispozitiv ce creaza entităţi inteligente artificiale, computerul furnizează unelte pentru testarea teoriilor inteligenţei si multe teorii nu au reuşit sa se impotriveasca testarilor. IA s-a dovedit a fi mai dificilă decât şi-au imaginat mulţi la inceput şi, din acest motiv ideile moderne sunt mult mai bogate, mai subtile şi mai interesante.
În realitate, IA cuprinde o mare varietate de subdomenii, de la cele de interes general, ca percepţia si raţiunea logică, la sarcini specifice ca jocul de şah, demonstrarea de teoreme matematice, poezia, si diagnosticarea bolilor.
Deseori, oamenii de ştiinţa din alte domenii ajung treptat la IA, unde gasesc metodele si vocabularul necesare sistematizării si automatizării sarcinilor intelectuale la care au lucrat o viaţa intreaga. În acelaşi mod, cei din domeniul IA pot alege să aplice metodele lor in orice domeniu al intelectului uman. În acest sens este cu adevarat un domeniu universal.
În anul 1950 este formulat Testul Turing care stabileste principalele cerinţe pe care trebuie să le indeplinească un sistem de calcul pentru a fi considerat inteligent.
Importnata Testului Turing este foarte mare deoarece el este cel care defineşte inteligenţa in termeni conceptuali.
Primul mare proiect în care s-a încercat implementarea acestui nou concept, de inteligenţa artificială a fost General Problem Solver. Care încerca să rezolve o gamă largă de probleme din diferite domenii de activitate. Se pleca de la premisa ca o serie de mecanisme ale gandirii generale stau la baza comportamentului inteligent şi implicit pot rezolva o problema din orice domeniu de activitate.
Eşecul acestui proiect, i-a făcut pe specialişti să abordeze astfel inteligenţa artificiala ţinadu-se cont că relizarea activităţilor are la bază o mare varietate de cunostiinţe.
Cunoştiinţele sunt informaţii care servesc la realizarea unor activităţi ajutând la rezolvarea unor game largi de probleme.
Inteligenţa artificială utilizează o reprezentare a cunoştiinţelor independente de modul lor de utilizare.
Astfel realizarea unui sistem bazat pe cunoştiinţe presupune colectarea şi reprezentarea cunoştiinţelor care stau la bza realizarii unor activităţi.
Sistemul este cel care va purta responsabilitatea privind modul de utilizare a cunoştiinţelor. Pentru realizarea unui sistem bazat pe cunoştiinţe este necesară aplicarea unui ansamblu de metode si tehnici de achiziţionare, reprezentare şi utilizare a cunoştiinţelor.
2.Impactul sistemelor de inteligenţă artificială asupra mediului economic
În ultimul timp s-a încercat o implementare tot mai accentuată a sistemelor de inteligenţă artificială atât la nivelul agenţilor economici cât şi la nivelul întregului mediu economic.
Aceste sisteme de inteligenţă artificială oferă soluţii de o calitate deosebită, deoarece oferă posibilitatea utilizării, în cadrul raţionamentului automat a regulilor eusistice valide de practica, ce concură cu succes abordările formale.
Sistemele de inteligenţă artificială au o mare importanţă in procesele de afaceri.
Procesele de afaceri sunt operaţiuni în domeniul afacerilor de obicei de lungă durată care implică pe langă taskuri manuale şi automate şi accesul la câteva baze de date diferite, invocă şi câteva aplicaţii ale sistemului ce sunt guvernate de complexe reguli de afaceri.
Prelucrarea informaţiilor de fundamentare a deciziilor nu sunt atât de dificile, pe cât este obţinerea informaţiilor şi evaluarea lor din pricina faptului că aceste informaţii sunt obţinute de la experţi care introduc in afirmaţiile lor o naumită doză de subiectivism şi incertitudine.
Deoarece în practică, informaţiile sunt adesea incomplete şi incerte, luarea unuei decizii este foarte complicată, având un pericol mare în ceea ce priveşte piederile care se pot suferi.
Atunci când informaţia obţinută este completă şi precisă şi dacă numărul alternativelor nu este foarte mare este posibil de realizat selectarea celei mai bune variante decizionale. În domeniul mamagementului sistemele de inteligenţă artificială au largă utilizare deoarece problemele decizionale au un grad de complexitate si o dinamicitate ridicată, aceset probleme necesitând utilizarea unui astfel de sistem.
Intelegenţa artificială în cadrul mediului economic a dus la înrădăcinarea conceptului de organizaţie bazată pe cunoştiinţe şi la stabilirea şi definirea unor strategii concrete şi coerente pentru mamgementul cunoştiinţelor economice atât în cadrul firmelor cât şi la nivel macroeconomic.
CAPITOLUL I: Caracterizarea inteligenţei artificiale computaţionale
Definiţia cea mai acceptată a inteligenţei artificiale a fost dată de John McCarthy în 1955: “o maşină care se comportă într-un mod care ar putea fi considerat inteligent, dacă ar fi vorba de un om”.
O trăsătură des întâlnită a inteligenţei artificiale este că sistemul respectiv este capabil să înveţe, cu scopul de a se îmbunătăţi permanent, şi fără ajutoare externe.
În informatică, în general, inteligenţa artificială e împărţită în două categorii:
- inteligenţă artificială puternică (strong AI): prin aceasta se înţelege o intelegenţă artificială, de obicei bazată pe un computer, care chiar poate „gândi” şi este „conştientă de sine”.
- inteligenţă artificială slabă (weak AI): o inteligenţă artificială care nu pretinde că poate gândi, putând însă rezolva o anumită clasă de probleme într-un mod mai mult sau mai puţin „inteligent”, de exemplu cu ajutorul unui set de reguli.
Progresul în crearea unei inteligenţe artificiale puternice este mic. Aproape toate simulările inteligenţei se bazează pe reguli şi algoritmi obişnuiţi, existând un progres doar în domeniul celei slabe (de exemplu la recunoaşterea verbală şi a scrisului, la traducerea automată dintr-o limbă în alta sau şi la jocul de şah).
Preview document
Conținut arhivă zip
- Implicatii ale Inteligentei Artificiale in Dezvoltarea Proceselor de Afaceri.doc