Sisteme bazate pe cunoștință și inteligentă artificială

Abstract

Artificial Intelligence is one of the most important domains in computer science. Ever since computers were invented, it has natural to wonder whether they might be able to learn.

Currently, Artificial Intelligence rather seems to focus on lucrative domain specific applications, which do not necessarily require the full extent of AI capabilities. This limit of machine intelligence is known to researchers as narrow intelligence.

Key words: Artificial Intelligence (AI), Knowledge Based System (KBS).

Sistemele bazate pe cunostinte reprezinta o tehnologie moderna dar controversata din punct de vedere al aplicabilitatii ei practice. Pe de o parte, domeniul este criticat deoarece realizarile efective par a nu fi la nivelul sperantelor anilor '70-'80. Pe de alta parte, desi sistemele actuale sunt mai putin ambitioase decat cele visate cu 15 ani in urma, ele exista si sunt functionale, asistand specialistii, oferind expertiza pretioasa si realizand economii semnificative companiilor care le utilizeaza.

Sistemele bazate pe cunostinte s-au impus comunitatii stiintifice de calculatoare la inceputul anilor '70 in urma rezultatelor obtinute de sistemul DENDRAL, program pentru sinteza structurilor chimice, si de sistemul MYCIN, program pentru diagnosticarea infectiilor sangelui si recomandarea tratamentului adecvat. Sistemele bazate pe cunostinte, referite in continuare ca SBC, reprezinta nucleul pragmatic al domeniului calculatoarelor numit inteligenta artificiala. Aceste sisteme sunt aplicatii destinate rezolvarii problemelor ce necesita rationament bazat pe cunostinte.

Intr-un SBC, spre deosebire de alte sisteme de programe, se codifica ceea ce se stie despre modul de rezolvare a unei probleme si nu pasii necesari rezolvarii problemei. Acest "ceea ce se stie despre problema" reprezinta cunostintele sistemului. Cunostintele pot fi de trei tipuri: fapte care exprima propozitii si date valide, presupuneri care reprezinta propozitii plauzibile, folositoare in rezolvare, si euristici care descriu metode de aplicare ale unor judecati in situatii in care nu exista un algoritm general valid.

Cunostintele intr-un SBC pot fi vazute ca multimea de fapte si principii acumulate de oameni sau, mai general, nivelul cunoasterii umane la un anumit moment dat. Cunostintele includ idei, concepte, teorii, abstractizari, limbaje, reguli, locuri, obiceiuri. Cunostintele dintr-un sistem inteligent, care se refera de obicei la un anumit domeniu, descriu universul problemei sau al clasei de probleme de rezolvat la nivel simbolic si formeaza continutul bazei de cunostinte.

Aparitia conceptului de sistem bazat pe cunostinte si rolul SBC in inteligenta artificiala.

Majoritatea cercetarilor in domeniul inteligentei artificiale efectuate la inceputul aparitiei disciplinei s-au orientat spre rezolvarea unor probleme usor formalizabile dar considerate ca necesitand un comportament inteligent: demonstrarea teoremelor si jocurile. Programul "The Logic Theorist" al lui A. Newell, J. Shaw si H. Simon, dezvoltat in 1963, putea sa demonstreze teoreme matematice din primul capitol al lucrarii "Principia Matematica" a lui Whitehead si Russell. Programul care juca dame al lui A. Samuel, scris in 1967, isi imbunatatea performantele de joc dupa fiecare partida jucata. Problemele rezolvate de aceste programe au o caracteristica comuna: ele sunt probleme al caror timp de calcul este exponential in raport cu numarul de date de intrare sau cu numarul de alternative ce trebuie investigate pentru gasirea solutiei. De exemplu, s-a estimat ca numarul de miscari posibile in jocul de sah este de 10120. Evident, oricat de performante ar fi sau ar deveni calculatoarele, este imposibil ca un program sa investigheze exhaustiv toate aceste alternative.

Cercetarile in inteligenta artificiala s-au orientat tocmai spre incercarea de a reduce explozia combinationala implicata de cautarea solutiei acestui tip de probleme. Una din contributiile mari aduse de inteligenta artificiala stiintei calculatoarelor este utilizarea euristicilor in rezolvarea problemelor, transformand astfel probleme inabordabile din punct de vedere al timpului de rezolvare in probleme posibil de rezolvat, in sensul obtinerii unei solutii satisfacatoare.

Incercarea de a simula comportamentul inteligent uman a dus la investigarea unor alte tipuri de probleme, probleme care implica un grad inalt de expertiza umana, cum ar fi diagnosticul medical, managementul, proiectarea si rezolvarea problemelor ingineresti generale. Aceste probleme necesita modelarea unor cantitati mari de informatii, informatii greu de formalizat, cum ar fi experienta si intuitia. Sistemele expert, rezultat direct al acestor cercetari, sunt acum mult utilizate in domeniile amintite.

O alta directie a cercetarilor de inteligenta artificiala a fost aceea a rezolvarii problemelor banale, cotidiene, care necesita cunostinte de bun simt. Aceste probleme includ rationamentul despre obiecte fizice si relatiile intre ele, si rationamentul despre actiuni si consecintele acestora. Oricine stie, de exemplu, ca un obiect nu poate sa fie simultan in doua locuri diferite sau ca nu trebuie sa dea drumul unui pahar din mana deoarece poate sa cada si sa se sparga. Aceste comportamente pot fi greu caracterizate ca necesitand inteligenta si, totusi, ele sunt cel mai greu de modelat intr-un program. Cunostintele de bun simt sunt la indemana oricarui om dar ele trebuie reprezentate explicit intr-un program, iar volumul lor este impresionant. Surprinzator, cercetarile de inteligenta artificiala au avut rezultate cu mult mai bune in domenii ca rezolvarea problemelor formale dificile cum ar fi jocurile, demonstrarea teoremelor, sau a problemelor care necesita expertiza umana intr-un anumit domeniu, decat in domeniile care necesita cunostinte de bun simt. S-a reusit construirea unui program care sa demonstreze teoreme matematice complicate si care sa descopere chiar concepte matematice noi, dar nu s-a reusit construirea unui program care sa stie tot ceea ce stie un copil de doi ani!

In final, multe cercetari in domeniul inteligentei artificiale s-au orientat spre imitarea altor capacitati umane cum ar fi limbajul, vazul, auzul. Perceptia si recunoasterea imaginilor, intelegerea limbajului vorbit sau scris, sinteza limbajului natural si a vocii sunt probleme deosebit de provocatoare care implica atat algoritmi sofisticati de prelucrare cat si dispozitive tehnice complicate.

La ora actuala inteligenta artificiala si dezvoltarea sistemelor bazate pe cunostinte a incetat sa mai fie privilegiul unui numar restrins de initiati si sa fie abordate numai in universitati sau institute de cercetare. Exista numeroase SBC comerciale si aplicatii functionale construite pe baza tehnicilor de inteligenta artificiala. Aceste aplicatii devin din ce in ce mai frecvent parti ale unor sisteme complexe care includ multe componente de programare clasica. Din acest motiv, mediile de dezvoltare ale sistemelor bazate pe cunostinte existente la ora actuala au componente de interfata cu limbaje de programare de nivel inalt, orientate pe obiecte, sisteme de gestiune a bazelor de date, etc. In plus, anumite aplicatii de inteligenta artificiala sunt dezvoltate in limbaje cum ar fi C sau Ada. Metodele de reprezentare a informatiei si tehnicile de rezolvare a problemelor descoperite de inteligenta artificiala au depasit sfera stricta a domeniului si au fost incluse in numeroase alte aplicatii complexe.

Exemple de SBC si inteligenta artificiala.

Cea mai spectaculoasa constructie ramane cea a lui Bill Gates. Constructia din “silicon si software”, dupa cum afirma patonul Microsoft, casa stie cine esti inca de la intrare, cu ajutorul cipului pe care il porti pe piept. Poti asculta muzica in timp ce te plimbi pe holuri, iar lumina se stinge treptat in spatele tau si se aprinde inainte. Sala de receptii are un perete de 24 de monitoare, pe care poti comanda vizionarea oricarui element multimedia doresti (film, videoclip, fotagrafii etc.). Contolul se face printr-o tastatura prezenta in fiecare camera. Gates pretinde ca locuinta lui memoreaza preferintelor locatarilor si anticipeaza dorintele lor.

Electrolux a investit o multime de bani in constructia unei case de langa Stockholm, unde si-a amplasat in primul rand frigiderul celebru, cu acces la Internet prin ecran tactil. Frigiderul este cel care stabileste lista de cumparaturi pe care o trimite stapanului pe telefonul mobil, atunci cand acesta este pe drum catre magazin.