Conceptul de cunoștințe în inteligența artificială

1.Prezentare generala:

Inteligenta artificiala reprezinta un domeniu al stiintei calculatoarelor care s-a constituit in scopul emularii comportamentului inteligent la masini, in speta la calculatoare.

Constituirea ca domeniu stiintific autonom, cu obiect de studiu propriu, cu metode si tehnici de lucru specifice s-a realizat la inceputul anilor ’50, urmare a dezvoltarii si maturizarii cercetarilor proprii, precum si a sprijinului de care a beneficiat inteligenta artificiala din partea unor domenii conexe, precum: matematica, psihologia, fiziologia, in special a creierului.

In 1957 este lansat primul produs de inteligenta artificiala, Logic Theorist, produs destinat demonstrarii automate de teoreme realizat de catre A.Newell, J.C.Shaw si H.Simon. In rezolvarea problemei se pleca de la teorema care trebuia rezolvata realizandu-se deplasarea spre axiome, prin eliminarea progresiva a diferentelor din starea curenta a problemei si scopul propus.

Imediat dupa lansarea acestui produs, realizatorii sai au demarat un proiect mult mai ambitios, denumit General Problem Solver , prin care se urmarea realizarea unui produs capabil sa rezolve o gama larga de probleme. Produsul urma sa incorporeze metode de rationament generale , care sa il faca aplicabil in domenii extrem de variate. initiatorii acestui proiect au plecat de la premisa ca la baza comportamentului inteligent stau o serie de mecanisme de gandire generale, universale, care sunt utilizate in rezolvarea oricarei probleme, in desfasurarea oricarei activitati. Proiectul avea drept obiective identificarea acestor mecanisme abstracte ale gandirii si transpunerea lor sub forma unor programe de calcul.

Anii ’70 au marcat introducerea si generalizarea conceptului de cunostinte(knowledge), considerandu-se ca emularea comportamentului inteligent la masini este posibila prin memorarea si prelucrarea automata de cunostinte. Produsele de inteligenta artificiala incep sa fie realizate sub forma unor sisteme care detin si utilizeaza cunostinte, din aceasta cauza fiind denumite si sisteme pe cunostinte sau sisteme cu baza de cunostinte.

Sistemele de inteligenta artificiala cu cel mai mare succes comercial in domeniul civil au fost, in aceasta perioada, sistemele expert. DENDRAL, MYCIN si PROSPECTOR reprezinta sisteme de automatizare a expertizei umane intr-o serie de domenii, precum: chimia, medicina, geologia. In deceniul sapte astfel de sisteme au convins comunitatea economica de valentele cercetarilor din domeniul inteligentei artificiale.

La inceputul anilor ’80 in Japonia este initiat proiectul calculatoarelor de generatia a cincea. Generatia a cincea de calculatoare era prefigurata drept generatia sistemelor de prelucrare automata a cunostintelor (Knowledge Information Processing Systems). Aceste sisteme urmau sa se caracterizeze prin puternice facilitati de prelucrare a cunostintelor, prin avansate facilitati de gestiune a bazelor de cunostinte si interfete inteligente om-masina. In locul setului standard de operatii aritmetico-logice, procesoarele urmau sa realizeze inferente (rationamente elementare), viteza lor exprimandu-se prin numar de interfete/secunda. Ca limbaj masina, proiectul viza utilizarea limbajelor Prolog. Dupa trecerea celor zece ani cat a durat proiectul, au fost raportate o serie de succese, in special in domeniul hardware-ului paralel, dar au fost facute mai putine referiri in ceea ce priveste software-ul de prelucrare a cunostintelor.

Decada anilor ’80 s-a caracterizat prin extinderea utilizarii produselor de inteligenta artificiala in mediul economic, prin diversificarea metodelor si tehnicilor de lucru aplicate in realizarea de diferite sisteme inteligente. Realizatorii de instrumente software au diversificat oferta de instrumente pentru generarea de produse de inteligenta artificiala. Totodata, au fost solutionate o serie de probleme legate de integrarea sistemelor de inteligenta artificiala cu diferite tipuri de sisteme sotfware si hardware.

In prezent, cercetarile in domeniul inteligentei artificiale vizeaza in continuare diversificarea metodelor si tehnicilor de lucru, diversificarea platformelor hardware pe care sa realizeze implementarea sistemelor de inteligenta artificiala, gasirea unor noi solutii de realizare a sistemelor distribuite de inteligenta artificiala, precum si de hibridizare a sistemelor ( de utilizare combinata a mai multor categorii de metode si tehnici).

2.Epistemologie versus euristica:

E usor de diferentiat cunostintele pe care un agent inteligent le are de la procedurile care ar putea fi necesare pentru a determina acele cunostinte sa evidentieze inteligenta in actiune. Perioada de inceput a Inteligentei Artificiale a fost dedicata aproape in exclusivitate aducerii cunostintei in sfera de interes a proceselor euristice. In 1959, John McCarthy a initiat un studiu care diferentia studiul exact de studiul formalitatilor logice pentru a reprezenta dimensiunea completa a naturii cunostintei. Acest studiu era clar al epistemologiei-stiinta care studiaza natura cunostintelor. Desi este inrudita ca nume cu un subdomeniu al filosofiei, ca si cu multe alte stiinte, orientarea celor doua zone de studiu este total diferita, cu toate ca sfera de interes este practic aceeasi.. Au fost putine controverse pe seama acestei probleme, desi cei doi “poli” se caracterizau printr-o distribuire total divergenta a eforturilor lor pentru cercetare. Colaborarea epistemologie-inteligenta artificiala a fost una extrem de firava, desi in ultimul timp se observa o apropiere intre acestea.