При формализации качественных знаний может быть использована теория нечетких множеств [Заде, 1974], особенно те ее аспекты, которые связаны с лингенетической неопределенностью, наиболее часто возникающей при работе с экспертами на естественном языке. Под лингвистической неопределенностью подразумевается не полиморфизм слов естественного языка, который может быть преодолен на уровне понимания смысла высказываний в рамках байесовской модели [Налимов, 1974], а качественные оценки естественного языка для длины, времени, интенсивности, для целей логического вывода, принятия решений, планирования.

Лингвистическая неопределенность в системах представления знаний задается с помощью лингвистических моделей основанных на теории лингвистических переменных и теории приближенных рассуждении [Kikerf 1978]. Эти теории опираются на понятие нечеткого множества, систему операций над нечеткими множествами и методы построения функций принадлежности.

Одним из основных понятий, используемых в лингвистических моделях, является понятие лингвистической переменной. Значениями лингвистических переменных являются не числа, а слова или предложения некоторого искусственного либо естественного языка. Например, числовая переменная "возраст" принимает дискретные значения между нулем и сотней, а целое число является значением переменной. Лингвистическая переменная "возраст" может принимать значения: молодой, старый, довольно старый, очень молодой и т. д. Эти термы-лингвистические значения переменной. На это множество (как и на числа) также налагаются ограничения. Множество допустимых значений лингвистической переменной называется терм-множеством.

При вводе в ЭВМ информации о лингвистических переменных и терм-множестве ее необходимо представить в форме, пригодной для работы на ЭВМ. Лингвистическая переменная задается набором из пяти компонентов: <Л, Т(А), U, <7, Af>, где Л-имя лингвистической переменной; Г (Л)-ее терм-множество;

U- область, на которой определены значения лингвистической переменной; 6 описывает операции по порождению производных значений лингвистической переменной на основе тех значений, которые входят в терм-множество.
С помощью правил из О можно расширить число значений лингвистической переменной, т. е. расширить ее терм-множество. Каждому значению а лингвистической переменной Л соответствует нечеткое множество Ха, являющееся подмножеством V. По аналогии с формальными системами правила из G часто называют синтаксическими Наконец, компонент М образует набор семантических правил. С их помощью происходит отображение значений лингвистической переменной а в нечеткие множества Ха и выполняются обратные преобразования. Именно эти правила обеспечивают формализацию качественных утверждений экспертов при формировании проблемной области в памяти ИС.

На рис. 2Л показаны все компоненты, определяющие лингвистическую переменную <возраста>. В качестве терм-множества использовано множество, состоящее из трех значений: очень молодой (Ом), пожилой (п) и старый (с), задаваемых функциями принадлежности на области V, которую называют носителем лингвистических значений. В примере область V-года жизни от 0 до 150 лет, В качестве семантических правил выступают отображения, задаваемые функциями принадлежности 0<Цд(")<1 к нечетким множествам Лои" Хи, Хе. Как видно из рис. 2Л. человек, возраст которого равен 60 годам, принадлежит

Формальные модели представления знаний.

Система ИИ в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека и, в частности, - логику его рассуждений. В грубо упрощенной форме наши логические построения при этом сводятся к следующей схеме: из одной или нескольких посылок (которые считаются истинными) следует сделать "логически верное" заключение (вывод, следствие). Очевидно, для этого необходимо, чтобы и посылки, и заключение были представлены на понятном языке, адекватно отражающем предметную область, в которой проводится вывод. В обычной жизни это наш естественный язык общения, в математике, например, это язык определенных формул и т.п. Наличие же языка предполагает, во - первых, наличие алфавита (словаря), отображающего в символьной форме весь набор базовых понятий (элементов), с которыми придется иметь дело и, во - вторых, набор синтаксических правил, на основе которых, пользуясь алфавитом, можно построить определенные выражения.

Логические выражения, построенные в данном языке, могут быть истинными или ложными. Некоторые из этих выражений, являющиеся всегда истинными. Объявляются аксиомами (или постулатами). Они составляют ту базовую систему посылок, исходя из которой и пользуясь определенными правилами вывода, можно получить заключения в виде новых выражений, также являющихся истинными.

Если перечисленные условия выполняются, то говорят, что система удовлетворяет требованиям формальной теории. Ее так и называют формальной системой (ФС). Система, построенная на основе формальной теории, называется также аксиоматической системой.

Формальная теория должна, таким образом, удовлетворять следующему определению:

всякая формальная теория F = (A, V, W, R), определяющая некоторую аксиоматическую систему, характеризуется:

наличием алфавита (словаря), A,

множеством синтаксических правил, V,

множеством аксиом, лежащих в основе теории, W,

множеством правил вывода, R.

Исчисление высказываний (ИВ) и исчисление предикатов (ИП) являются классическими примерами аксиоматических систем.
Эти ФС хорошо исследованы и имеют прекрасно разработанные модели логического вывода - главной метапроцедуры в интеллектуальных системах. Поэтому все, что может и гарантирует каждая из этих систем, гарантируется и для прикладных ФС как моделей конкретных предметных областей. В частности, это гарантии непротиворечивости вывода, алгоритмической разрешимости (для исчисления высказываний) и полуразрешимости (для исчислений предикатов первого порядка).

ФС имеют и недостатки, которые заставляют искать иные формы представления. Главный недостаток - это "закрытость" ФС, их негибкость. Модификация и расширение здесь всегда связаны с перестройкой всей ФС, что для практических систем сложно и трудоемко. В них очень сложно учитывать происходящие изменения. Поэтому ФС как модели представления знаний используются в тех предметных областях, которые хорошо локализуются и мало зависят от внешних факторов.

Формирование просодических характеристик

К просодическим характеристикам высказывания относятся его тональные, акцентные и ритмические характеристики. Их физическими аналогами являются частота основного тона, энергия и длительность. В речи просодические характеристики высказывания определяются не только составляющими его словами, но также тем, какое значение оно несет и для какого слушателя предназначено, эмоциональным и физическим состоянием говорящего и многими другими факторами. Многие из этих факторов сохраняют свою значимость и при чтении вслух, поскольку человек обычно интерпретирует и воспринимает текст в процессе чтения. Таким образом, от системы синтеза следует ожидать примерно того же, то есть, что она сможет понимать имеющийся у нее на входе текст, используя методы искусственного интеллекта. Однако этот уровень развития компьютерной технологии еще не достигнут, и большинство современных систем автоматического синтеза стараются корректно синтезировать речь с эмоционально нейтральной интонацией. Между тем, даже эта задача на сегодняшний день представляется очень сложной.

Формирование просодических характеристик, необходимых для озвучивания текста, осуществляется тремя основными блоками, а именно: блоком расстановки синтагматических границ (паузы), блоком приписывания ритмических и акцентных характеристик (длительности и энергия), блоком приписывания тональных характеристик (частота основного тона). При расстановке синтагматических границ определяются части высказывания (синтагмы), внутри которых энергетические и тональные характеристики ведут себя единообразно и которые человек может произнести на одном дыхании. Если система не делает пауз на границах таких единиц, то возникает отрицательный эффект: слушающему кажется, что говорящий (в данном случае - система) задыхается. Помимо этого, расстановка синтагматических границ существенна и для фонемной транскрипции текста. Самое простое решение состоит в том, чтобы ставить границы там, где их диктует пунктуация. Для наиболее простых случаев, когда пунктуационные знаки отсутствуют, можно применить метод, основанный на использовании служебных слов. Именно эти методы используются в системах синтеза Рго-Sе-2000, Infovox- 5А-101 и DЕСTаLк, причем в последней просодически ориентированный словарь, помимо служебных слов, включает еще и глагольные формы.

Задача приписывания тональных характеристик обычно ставится достаточно узко. В системах синтеза речи предложению, как правило, приписывается нейтральная интонация. Не предпринималось попыток моделировать эффекты более высокого уровня, такие, как эмоциональная окраска речи, поскольку эту информацию извлечь из текста трудно, а часто и просто невозможно.

Функциональная структура использования СИИ.

Эта структура состоит из трех комплексов вычислительных средств (см. рисунок). Первый комплекс представляет собой совокупность средств, выполняющих программы (исполнительную систему), спроектированных с позиций эффективного решения задач, имеет в ряде случаев проблемную ориентацию. Второй комплекс - совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей. Третьим комплексом средств, с помощью которых организуется взаимодействие первых двух, является база знаний, обеспечивающая использование вычислительными средствами первых двух комплексов целостной и независимой от обрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде. Исполнительная система (ИС) объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы. Интеллектуальный интерфейс - система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности либо без посредников либо с незначительной их помощью. База знаний (БЗ) - занимает центральное положение по отношению к остальным компонентам вычислительной системы в целом, через БЗ осуществляется интеграция средств ВС, участвующих в решении задач.

Инструментальный комплекс для

Рассмотрим особенности инструментальных средств для создания статических ЭС на примере комплекса ЭКО, разработанного в РосНИИ ИТ и АП. Наиболее успешно комплекс применяется для создания ЭС, решающих задачи диагностики (технической и медицинской), эвристического оценивания (риска, надежности и т.д.), качественного прогнозирования, а также обучения.

Комплекс ЭКО используется: для создания коммерческих и промышленных экспертных систем на персональных ЭВМ, а также для быстрого создания прототипов экспертных систем с целью определения применимости методов инженерии знаний в некоторой конкретной проблемной области.

На основе комплекса ЭКО было разработано более 100 прикладных экспертных систем. Среди них отметим следующие:

Инструментарий синтеза русской речи

Упоминавшийся выше инструментарий синтеза русской речи по тексту позволяет читать вслух смешанные русско-английские тексты. Инструментарий представляет собой набор динамических библиотек (DLL), в который входят модули русского и английского синтеза, словарь ударений русского языка, модуль правил произнесения английских слов. На вход инструментария подается слово или предложение, подлежащее произнесению, с выхода поступает звуковой файл в формате WAV или VOX, записываемый в память или на жесткий диск.

Интеллектуальный интерфейс

Предположим, что на вход ИС поступает текст. Будем говорить, то ИС понимает текст, если она дает ответы, правильные с точки зрения человека, на любые вопросы, относящиеся к тому, о чем говорится в тексте. Под "человеком" понимается конкретный человек-эксперт, которому поручено оценить способности системы к пониманию. Это вносит долю субъективизма, ибо разные люди могут по-разному понимать одни и те же тексты.

Интерфейс с конечным пользователем

Система G2 предоставляет разработчику богатые возможности для формирования простого, ясного и выразительного графического интерфейса с пользователем с элементами мультипликации. Предлагаемый инструментарий позволяет наглядно отображать технологические процессы практически неограниченной сложности на разных уровнях абстракции и детализации. Кроме того, графическое отображение взаимосвязей между объектами приложения может напрямую использоваться в декларативных конструкциях языка описания знаний.

RTworks не обладает собственными средствами для отображения текущего состояния управляемого процесса. Разработчик приложения вынужден использовать систему Dataview фирмы VI Corporation, что в значительной степени ограничивает его возможности.

Интерфейс с пользователем TDC Expert ограничен возможностями системы TDC 3000, т.е. взаимодействие с конечным пользователем

ограничивается текстовым режимом работы.

Интонационное обеспечение

Функция разработанных правил состоит в том, чтобы определить временные и тональные характеристики базовых элементов компиляции, которые при обработке синтагмы выбираются из библиотеки в нужной последовательности специальным процессором (блоком кодировки). Необходимые для этого предварительные операции над синтезируемым текстом: выделение синтагм, выбор типа интонации, определение степени выделенности (ударности-безударности) гласных и символьного звукового наполнения слоговых комплексов осуществляются блоком автоматического транскриптора.

Во временной процессор входят также правила, задающие длительность паузы после окончания синтагмы (конечной/неконечной), которые необходимы для синтеза связного текста. Предусмотрена также модификация общего темпа произнесения синтагмы и текста в целом, причем в двух вариантах: в стандартном - при равномерном изменении всех единиц компиляции - и в специальном, дающем возможность изменения длительности только гласных или только согласных.

Тональный процессор содержит правила формирования для одиннадцати интонационных моделей: нейтральная повествовательная интонация (точка), точковая интонация, типичная для фокусируемых ответов на вопросы; интонация предложений с контрастивным выделением отдельных слов; интонация специального и общего вопроса; интонация особых противопоставительных или сопоставительных вопросов; интонация обращений, некоторых типов восклицаний и команд; два вида незавершенности, перечислительная интонация; интонация вставочных конструкций.

Язык формальной записи правил синтеза

Для создания удобного и быстрого режима изменения и верификации правил, включенных в разные блоки синтезирующей системы, был разработан формализованный и в то же время содержательно прозрачный и понятный язык записи правил, который легко компилируется в исходные тексты программ. В настоящее время блок автоматического транскриптора насчитывает около 1000 строк, записанных на формализованном языке представления правил.

Экспертные системы реального времени - основное направление искусственного интеллекта

Этапы разработки экспертных систем

Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату.

Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований: существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;

Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

Классификация систем распознавания речи

Классификация по назначению: командные системы системы диктовки текста

По потребительским качествам: диктороориентированные (тренируемые на конкретного диктора) дикторонезависимые распознающие отдельные слова распознающие слитную речь.

По механизмам функциониро-вания: простейшие (корреляционные) детекторы экспертные системы с различным способом формирования и обработки базы знаний вероятностно-сетевые модели принятия решения, в том числе нейронные сети.

Классификация уровней понимания

В существующих ИС можно выделить пять основных уровней понимания и два уровня метапонимания.

Первый уровень характеризуется схемой, показывающей, что любые ответы на вопросы система формирует только на основе прямого содержания, введенного из текста. Если, например, в систему введен текст: "В восемь утра, после завтрака, Петя ушел в школу. В два часа он вернулся домой. После обеда он ушел гулять", то на первом уровне понимания система обязана уметь отвечать правильно на вопросы типа: "Когда Петя ушел в школу?" или "Что сделал Петя после обеда?". В лингвистическом процессоре происходит морфологический, синтаксический и семантический анализ текста и вопросов, относящихся к нему. На выходе лингвистического процессора получается внутреннее представление текста и вопросов, с которыми может работать блок вывода. Используя специальные процедуры, этот блок формирует ответы. Другими словами, уже понимание на первом уровне требует от ИС определенных средств представления данных и вывода на этих данных.

Второй уровень: На втором уровне добавляются средства логического вывода, основанные на информации, содержащейся в тексте. Это разнообразные логики текста (временная, пространственная, каузальная и т. п., которые способны породить информацию, явно отсутствующую в тексте. Для нашего примера на втором уровне возможно формирование правильных ответов на вопросы типа: "Что было раньше: уход Пети в школу или его обед?" или "Гулял Петя после возвращения из школы?" Только построив временную структуру текста, ИС сможет ответить на подобные вопросы.

Схема ИС, с помощью которой может быть реализован второй уровень понимания, имеет еще одну базу знаний. В ней хранятся закономерности, относящиеся к временной структуре событий, возможной их пространственной организации, каузальной зависимости и т. п., а логический блок обладает всеми необходимыми средствами для работы с псевдофизическими логиками.

Недостатком большинства известных в настоящее время систем планирования является их жесткая привязка к схеме планирования. Любая из них всегда ищет решение либо SS-проблемы, либо PR-проблемы. Связано это с фиксацией формы представления информации для планирования. Для классических моделей SS- и PR-проблем эти формы различны. Ясно, однако, что человек в своей деятельности успешно комбинирует шаги планирования из решения SS- и PR-проблем. Вторым недостатком является детерминированность систем планирования. В реальных ИС детерминированность планирования, как правило, не имеет места. Обобщение нечетких SS- и PR-проблем заключается в допущении нечетких состояний и нечетких операторов перехода из состояния в состояние. Разбиение задачи на подзадачи имеет весовые коэффициенты на дугах со значениями из [0, 1], которые интерпретируются как достоверности решения соответствующих подпроблем. Достоверность решения PR-проблемы определяется как минимум достоверностей решения ее подпроблем.

При переходе к обобщенной стратегии из решений нечетких подпроблем PR-проблемы, рассматриваемых как нечеткие SS-проблемы, можно получить решение нечеткой PR-проблемы, рассматриваемой также как нечеткая SS-проблема.

Схемой SS-проблемы называется пара M=(S,G), где S-множество состояний, G-множество отображений g: S->S, называемых операторами. Путем из состояния s0эS в состояние srэS называется конечная последовательность p=(( s0, , g0), (s1, g1),...,(sk-1, gk-1) sk ) , такая, что giO si= si+1 для i=0,..., k-1. SS-проблема-это четверка Р=(S, G, i ,f), где (S, G)-схема SS-проблемы, i, fэS-соответственно начальное и заключительное состояние. Путь х, ведущий из i в f, есть решение Р, а множество всех подобных путей составляет множество решений.

Схемой PR-проблемы называется пара .N=(S , Г), где S -множество проблем, Г-множество отображений g : S ->S+, называемых операторами. Если РэS , p эS+, то gр(p)-отображение, представляющее проблему Р в виде цепочки подпроблем p = P1...Pn. Для схемы N=(S , Г) накрывающий путь q из проблемы s0 в конечное множество проблем Sk= {s1,...,sn} эS+ является конечной последовательностью, где q= ((x0 , y0), (x1, y1),..., (xk-1, yk-1), xk), xi э S+ для i=0,...,k, yэS+ для i=0,..., k-1, так что x0=s0, xkэS+k.
Подчеркнем, что как синтаксис, так и семантика подхода разбиения проблемы на подпроблемы не предполагают предварительного определения проблемы. Поэтому можно в качестве проблемы выбрать SS-проблему.

Рассмотрим понятие, объединяющее подходы разбиения проблемы на под-проблемы и поиска в пространстве состояний. 1-проблемой (объединенной проблемой) называется четверка R=(B, Г, Р0, Т), где В-множество SS-проблем;

(В, Г)-схема PR-проблем; Р0эB -основная проблема;T-импликативная сеть, такая, что WTЗB"Ж. Кроме того, R есть решение SS-проблемы Р0. Учитывая связь между существованием импликативной сети и разрешимостью проблемы, легко показать, что если для заданной I-проблемы найден накрывающий путь х из Р0 на множество Ф'Н В, проблемы Ф' разрешимы как SS-проблемы, если х частично представляет импликативную сеть Т, то и проблема R разрешима как SS-проблема.

Рассмотрим головоломку "Ханойская башня" . Имеются три стержня 1, 2 и 3 и три диска различных размеров А, В, С с отверстием в центре, которые могут одеваться на стержни. В исходной позиции диски находятся на стержне 1; самый большой диск С-внизу, самый маленький диск А- наверху. Требуется перенести все диски на стержень 3, перемещая за один раз только один диск. Брать можно только самый верхний диск на стержне, причем его нельзя класть на диск, меньший по размерам. Используем для записи состояний и операторов классическую формализацию. Выражение ijk обозначает конфигурацию, при которой диск С находится на стержне i, диск В - на стержне j и диск А-на стержне k. Выражение xij обозначает действие, при котором диск х перемещается со стержня i на стержень j. С помощью этого формализма можно просто записать все состояния и переходы головоломки в виде треугольного графа, где вершины соответствуют расположению дисков на стержнях, а дуги-возможным перекладываниям дисков (рис.1). На этой головоломке легко проиллюстрировать все основные понятия обобщенной стратегии проблем.

Представим головоломку в виде модели I-проблемы.


Рассмотрим I-проблему R=(B, Г, P0T), где B={Р0, P1,...,P9}; Г={g }; T=={L1,L2,L3}. SS-проблемы Р0,P1..., P9 определяются следующим образом. На рис. 1 показана схема SS-проблемы M==(S, G), где

P0=(S, G, 111, 333), P1=(S, G, 111, 122), P2=(S, G, 122, 322),

Рз=(S, G, 322, 333), P4=(S, G, 111, 113), P5,=(S, G, 113, 123),

P6==(S, G, 123, 122), P7=(S, G, 322, 321), P8=(S, G, 321, 331),

P9=(S G, 331,333).

Схема PR-проблемы N= (В, Г) приведена на рис. 2; импликативная сеть Т- на рис.3, причем L1=(P0, P1Р2Р3, Y), L2= (P1, P4P5P6, Y), L з== (Р3, P7P8P9,Y ), где Y (x1,x2,x3)=x1x2x3.

Проблемы Р2 и P4-P9 решаются перекладыванием одного диска и являются элементарными. Проблемы P1 и Р3 решаются с помощью манипуляций только с дисками В и А и являются более простыми, чем Р0. Проблемы P1 и Р3 решаются, а проблема Р0 сводится к P1, P2 и Р3 аналогичной манипуляцией с дисками, синтаксис которой выражен оператором g, а семантика - отображением Y .

Представление этой головоломки в виде PR-проблемы (рис.2) является более компактным и наглядным, чем представление в виде SS-проблемы (рис.1), а представление в виде I-проблемы (рис..3) сочетает достоинство обоих и показывает взаимосвязь подпроблем и тех действий, которые нужно выполнить, чтобы решить головоломку.

Приведенные определения обобщаются на нечеткий случай, когда состояние системы, для которой строится модель решения проблемы, не является точно заданным, а результаты действий системы

неоднозначны.

Компоненты продукционных систем

В общем виде под продукцией понимается выражение следующего вида: (i); Q;P;AЮB;N.

Здесь i - имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукций. В качестве имени может выступать некоторая лексема, отражающая суть данной продукции (например, "покупка книги " ), или порядковый номер продукций в их множестве, хранящимся в памяти системы.

Элемент Q характеризует сферу применения продукции. Такие сферы легко выделяются в когнитивных структурах человека. Наши знания как бы "разложены по полочкам". На одной полочке хранятся знания о том, как надо готовить пищу, на другой как добраться до работы, и т.п. Разделение знаний на отдельные сферы позволяет экономить время на поиск нужных знаний. Такое же разделение на сферы в базе знаний ИИ целесообразно и при использовании для представления знаний продукционных моделей.

Основным элементом продукции является ее ядро: AЮB. Интерпретация ядра продукции может быть различной и зависит от того, что стоит слева и справа от знака секвенции Ю. Обычное прочтение ядра продукции выглядит так: ЕСЛИ А, ТО В, более сложные конструкции ядра допускают в правой части альтернативный выбор, например , ЕСЛИ А, ТО В1, ИНАЧЕ B2. Секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования В из истинного А (если А не является истинным выражением, то о В ничего сказать нельзя). Возможны и другие интерпретации ядра продукции, например А описывает некоторое условие, необходимое для того, чтобы можно было совершить действие В.

Элемент Р есть условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (как правило предикат). Когда Р принимает значение "истина", ядро продукции активизируется. Если Р "ложно", то ядро продукции не может быть использовано.

Элемент N описывает постусловия продукции. Они актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Постусловия продкции описывают действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации В.
Выполнение N может проиходить сразу после реализации ядра продукции.

Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций. В системе продукций должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит актуализация продукций и выбор для выполнения той или иной продукции из числа актуализированных. В ряде систем ИИ используют комбинации сетевых и продукционных моделей представления знаний. В таких моделях декларативные знания описываются в сетевом компоненте модели, а процедурные знания - в продукционном. В этом случае говорят о работе продукционной системы над семантической сетью.

Классификация ядер продукции.

Ядра продукции можно классифицировать по различным основаниям. Прежде всего все ядра делятся на два больших типа: детерминированные и недетерминированные. В детерминированных ядрах при актуализации ядра и при выполнимости А правая часть ядра выполняется обязательно; в недетерминированных ядрах В может выполняться и не выполняться. Таким образом, секвенция Ю в детерминированных ядрах реализуется с необходимостью, а в недетерминированных - с возможностью. Интерпретация ядра в этом случае может, например, выглядеть так: ЕСЛИ А, ТО ВОЗМОЖНО В.

Возможность может определяться некоторыми оценками реализации ядра. Например, если задана вероятность выполнения В при актуализации А, то продукция может быть такой: ЕСЛИ А, ТО С ВЕРОЯТНОСТЬЮ р РЕАЛИЗОВАТЬ В. Оценка реализации ядра может быть лингвистической, связанной с понятием терм-множества лингвистической переменной, например: ЕСЛИ А, ТО С БОЛЬШЕЙ ДОЛЕЙ УВЕРЕННОСТИ В. Возможны иные способы реализации ядра.

Детерминированные продукции могут быть однозначными и альтернативными. Во втором случае в правой части ядра указываются альтернативные возможности выбора, которые оцениваются специальными весами выбора. В качестве таких весов могут использоваться вероятностные оценки, лингвистические оценки, экспертные оценки и т.п.

Особым типом являются прогнозирующие продукции, в которых описываются последствия, ожидаемые при актуализации А, например: ЕСЛИ А, ТО С ВЕРОЯТНОСТЬЮ р МОЖНО ОЖИДАТЬ В.



Дальнейшую классификацию ядер продукции можно провести, опираясь на типовую схему СИИ (рис. 1) Если x и y обозначают любой из блоков рисунка (О,Д,З,Л), то ядро АxЮBy означает, что информация об А берется из блока x, а результат срабатывания продукции В посылает в блок y. Комбинации x и y, осмысленные с точки зрения СИИ, отмечены в табл.1 знаком "+"

 Т а б л и ц а 1

Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ.

Начало исследований в области ИИ (конец 50-х годов) связывают с работами Ньюэлла, Саймана и Шоу, исследовавших процессы решения различных задач. Результатами их работ явились такие программы как "ЛОГИК-ТЕОРЕТИК", предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и "ОБЩИЙ РЕШАТЕЛЬ ЗАДАЧ". Эти работы положили начало первому этапу исследований в области ИИ, связанному с разработкой программ, решающих задачи на основе применения разнообразных эвристических методов.

Эвристический метод решения задачи при этом рассматривался как свойственный человеческому мышлению "вообще", для которого характерно возникновение догадок о пути решения задачи с последующей проверкой их. Ему противопоставлялся используемый в ЭВМ алгоритмический метод, который интерпретировался как механическое осуществление заданной последовательности шагов, детерминированно приводящей к правильному ответу. Трактовка эвристических методов решения задач как сугубо человеческой деятельности и обусловила появление и дальнейшее распространение термина ИИ. Так, при описании своих программ Ньюэлл и Саймон приводили в качестве доводов, подтверждающих, что их программы моделируют человеческое мышление, результаты сравнения записей доказательств теорем в виде программ с записями рассуждения человека. В начале 70-х годов они опубликовали много данных подобного рода и предложили общую методику составления программ, моделирующих мышление. Примерно в то время, когда работы Ньюэлла и Саймона стали привлекать к себе внимание, в Массачусетсском технологическом институте, Стэнфордском университете и Стэнфордском исследовательском институте также сформировались исследовательские группы в области ИИ. В противоположность ранним работам Ньюэлла и Саймона эти исследования больше относились к формальным математическим представлениям. Способы решения задач в этих исследованиях развивались на основе расширения математической и символической логики. Моделированию же человеческого мышления придавалось второстепенное значение.

Лекции 2-3: Модели и методы решения задач

Лекции 7-8: Экспертные системы

Лекция 1: Введение

Лекция 4: Представление знаний в интеллектуальных системах

Лекция 5: Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2)

Лекция 6: Планирование задач

Лекция 9: Методы работы со знаниями

Лекция 10: Системы понимания естественного языка

Лекция 11: Системы машинного зрения

Лекция 12: Тенденции развития систем искусственного интеллекта

Лингвистическая модель

Лингвистический блок подразделяется на следующие ярусы (слои, уровни); фонетический, фонологический, морфологический, лексический,синтаксический, семантический.Всего их шесть. За основу взят русский язык. Все ярусы суть априорная информация о структуре естественного языка, а, как известно, любая априорная информация об интересующем предмете увеличивает шансы принятия верного решения. На том стоит вся статистическая радиотехника. А естественный язык несет весьма сильно структурированную информацию, из чего, кстати, вытекает, что для каждого естественного языка может потребоваться своя уникальная лингвистическая модель (предвижу трудности с русификацией сложных систем распознавания речи). В соответствии с данной моделью на первом - фонетическом- уровне производится преобразование входного (для лингвистического блока) представления речи в последовательность фонем, как наименьших единиц языка. Считается, что в реальном речевом сигнале можно обнаружить лишь аллофоны - варианты фонем, зависящие от звукового окружения. Но сути это не меняет. Обратите внимание, что фонемы сотоварищи могут перекочевать в лингвистический блок. На следующем - фонологическом - уровне накладываются ограничения на комбинаторику фонем (аллофонов). Ограничение - это правило наизнанку, значит, опять есть полезная априорная информация: не все сочетания фонем (аллофонов) встречаются, а те, что встречаются, имеют различную вероятность появления, зависящую еще и от окружения. Для описания этой ситуации используется математический аппарат цепей Маркова. Далее, на морфологическом уровне оперируют со слогоподобными единицами речи более высокого уровня, чем фонема. Иногда они называются морфемами. Они накладывают ограничение уже на структуру слова, подчиняясь закономерностям моделируемого естественного языка. Лексический ярус охватывает слова и словоформы того или иного естественного языка, то есть словарь языка, так же внося важную априорную информацию о том, какие слова возможны для данного естественного языка. Семантика устанавливает соотношения между объектами действительности и словами, их обозначающими. Она является высшим уровнем языка. При помощи семантических отношений интеллект человека производит как бы сжатие речевого сообщения в систему образов, понятий, представляющих суть речевого сообщения. Отсюда следует вывод, что система должна быть "умной". Чем лучше у нее будет построена модель семантических связей, эквивалента "системы мысленных образов", тем больше вероятность правильно распознать речь.

Лингвистический анализ

После процедуры нормализации каждому слову текста (каждой словоформе) необходимо приписать сведения о его произношении, то есть превратить в цепочку фонем или, иначе говоря, создать его фонемную транскрипцию. Во многих языках, в том числе и в русском, существуют достаточно регулярные правила чтения -правила соответствия между буквами и фонемами (звуками), которые, однако, могут требовать предварительной расстановки словесных ударений. В английском языке правила чтения очень нерегулярны, и задача данного блока для английского синтеза тем самым усложняется. В любом случае при определении произношения имен собственных, заимствований, новых слов, сокращений и аббревиатур возникают серьезные проблемы. Просто хранить транскрипцию для всех слов языка не представляется возможным из-за большого объема словаря и контекстных изменений произношения одного и того же слова во фразе.

Кроме того, следует корректно рассматривать случаи графической омонимии: одна и та же последовательность буквенных символов в различных контекстах порой представляет два различных слова/словоформы и читается по-разному (ср. выше приведенный пример слова "замок"). Часто удается решить проблему неоднозначности такого рода путем грамматического анализа, однако иногда помогает только использование более широкой семантической информации.

Для языков с достаточно регулярными правилами чтения одним из продуктивных подходов к переводу слов в фонемы является система контекстных правил, переводящих каждую букву/буквосочетание в ту или иную фонему, то есть автоматический фонемный транскриптор. Однако чем больше в языке исключений из правил чтения, тем хуже работает этот метод. Стандартный способ улучшения произношения системы состоит в занесении нескольких тысяч наиболее употребительных исключений в словарь. Альтернативное подходу "слово-буква-фонема" решение предполагает морфемный анализ слова и перевод в фонемы морфов (то есть значимых частей слова: приставок, корней, суффиксов и окончаний). Однако в связи с разными пограничными явлениями на стыках морфов разложение на эти элементы представляет собой значительные трудности. В то же время для языков с богатой морфологией, например, для русского, словарь морфов был бы компактнее. Морфемный анализ удобен еще и потому, что с его помощью можно определять принадлежность слов к частям речи, что очень важно для грамматического анализа текста и задания его просодических характеристик. В английских системах синтеза морфемный анализ был реализован в системе МIТа1к, для которой процент ошибок транскриптора составляет 5%.

Особую проблему для данного этапа обработки текста образуют имена собственные.

На основе данных, полученных от остальных модулей синтеза речи и от аллофонной базы, программа формирования акустического сигнала позволяет осуществлять модификацию длительности согласных и гласных. Она дает возможность модифицировать длительность отдельных периодов на вокальных звуках, используя две или три точки тонирования на аллофонном сегменте, осуществляет модификацию энергетических характеристик сегмента и соединяет модифицированные аллофоны в единую слитную речь.

На этапе синтеза акустического сигнала программа позволяет получать разнообразные акустические эффекты -такие как реверберация, эхо, изменение частотной окраски.

Готовый акустический сигнал преобразуется в формат данных, принятый для вывода звуковой информации. Используются два формата: WAV (Waveform Audio File Format), являющийся одним из основных, или VОХ (Voice File Format), широко используемый в компьютерной телефонии. Вывод также может осуществляться непосредственно на звуковую карту.

Литература

Логические модели.

Постановка и решение любой задачи всегда связаны с ее "погружением" в подходящую предметную область. Так, решая задачу составления расписания обработки деталей на металлорежущих станках, мы вовлекаем в предметную область такие объекты, как конкретные станки, детали, интервалы времени, и общие понятия "станок", "деталь", "тип станка" и т. п. Все предметы и события, которые составляют основу общего понимания необходимой для решения задачи информации, называются предметной областью. Мысленно предметная область представляется состоящей из реальных или абстрактных объектов, называемых сущностями.

Сущности предметной области находятся в определенных отношениях друг к другу (ассоциациях), которые также можно рассматривать как сущности и включать в предметную область. Между сущностями наблюдаются различные отношения подобия. Совокупность подобных сущностей составляет класс сущностей, являющийся новой сущностью предметной области.

Отношения между сущностями выражаются с помощью суждений. Суждение-это мысленно возможная ситуация, которая может иметь место для предъявляемых сущностей или не иметь места. В языке (формальном или естественном) суждениям отвечают предложения. Суждения и предложения также можно рассматривать как сущности и включать в предметную область.

Языки, предназначенные для описания предметных областей, называются языками представления знаний. Универсальным языком представления знаний является естественный язык. Однако использование естественного языка в системах машинного представления знаний наталкивается на большие трудности ввиду присущих ему нерегулярностей, двусмысленностей, пресуппозиций и т. п. Но главное препятствие заключается в отсутствии формальной семантики естественного языка, которая имела бы достаточно эффективную операционную поддержку.

Для представления математического знания в математической логике давно пользуются логическими формализмами - главным образом исчислением предикатов, которое имеет ясную формальную семантику и операционную поддержку в том смысле, что для него разработаны механизмы вывода. Поэтому исчисление предикатов было первым логическим языком, который применили для формального описания предметных областей, связанных с решением прикладных задач.

Описания предметных областей, выполненные в логических языках, называются (формальными) логическими моделями.

Логический подход. Представление простых фактов в логических системах

Представление - это действие, делающее некоторое понятие воспринимаемым посредством фигуры, записи, языка или формализма. Теория знаний изучает связи между субъектом (изучающим) и объектом. Знание (в объективном смысле) - то, что известно (то, что знаем после изучения).

Представление знаний- формализация истинных убеждений посредством фигур, записей или языков. Нас особенно интересуют формализации, воспринимаемые (распознаваемые) ЭВМ. Возникает вопрос о представлении знаний в памяти ЭВМ, т.е. о создании языков и формализмов представления знаний. Они преобразуют наглядное представление (созданное посредством речи, изображением, естественным языком, вроде английского или немецкого, формальным языком, вроде алгебры или логики, рассуждениями и т.д.) в пригодное для ввода и обработки в ЭВМ. Результат формализации должен быть множеством инструкций, составляющих часть языка программирования.

Представлению знаний присущ пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память. В ИИ подчеркивается активный аспект представления: знать должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и извлекать воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе. Следовательно, истоки представления знаний - в науке о познании, а его конечная цель - программные средства информатики. Во многих случаях подлежащие представлению знания относятся к довольно ограниченной области, например: описание состояния человека, описание ситуации в игре (например, расположение фигур в шахматах), описание размещения персонала предприятия, описание пейзажа.

Для характеристики некой области говорят об "области рассуждений" или "области экспертизы". Численная формализация таких описаний в общем мало эффективна. Напротив, использование символического языка, такого, как язык математической логики, позволяет формулировать описания в форме, одновременно близкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из усвоенных.

Машина вывода, подсистема моделирования и планировщики

Главный недостаток прямого и обратного вывода, используемых в статических экспертных системах, - непредсказуемость затрат времени на их выполнение. С точки зрения динамических систем, полный перебор возможных к применению правил - непозволительная роскошь. В связи с тем, что G2 ориентирована на приложения, работающие в реальном времени, в машине вывода должны быть средства для сокращения перебора, для реакции на непредвиденные события и т.п. Для машины вывода G2 характерен богатый набор способов возбуждения правил. Предусмотрено девять случаев:

Если первые два способа достаточно распространены и в статических системах, а третий хорошо известен как механизм запуска процедур-демонов, то остальные являются уникальной особенностью системы G2. В связи с тем, что G2-приложение управляет множеством одновременно исполняемых задач, необходим планировщик. Хотя пользователь никогда не взаимодействует с ним, планировщик контролирует всю активность, видимую пользователем, и активность фоновых задач. Планировщик определяет порядок обработки задач, взаимодействует с источниками данных и пользователями, запускает процессы и осуществляет коммуникацию с другими процессами в сети.

Подсистема моделирования G2 - достаточно автономная, но важная часть системы.
На различных этапах жизненного цикла прикладной системы она служит достижению различных целей. Во время разработки подсистема моделирования используется вместо объектов реального мира для имитации показаний датчиков. Очевидно, что проводить отладку на реальных объектах может оказаться слишком дорого, а иногда (например, при разработке системы управления атомной станцией) и небезопасно.

На этапе эксплуатации прикладной системы процедуры моделирования выполняются параллельно функциям мониторинга и управления процессом, что обеспечивает следующие возможности:

верификация показаний датчиков во время исполнения приложения; подстановка модельных значений переменных при невозможности получения реальных значений (выход из строя датчика или длительное время реакции на запрос). Как видим, играя роль самостоятельного агента знаний, подсистема моделирования повышает жизнеспособность и надежность приложений. Для описания внешнего мира подсистема моделирования использует уравнения трех видов: алгебраические, разностные и дифференциальные (первого порядка).

 
 

Методы озвучивания речи

Теперь скажем несколько слов о наиболее распространенных методах озвучивания, то есть о методах получения информации, управляющей параметрами создаваемого звукового сигнала, и способах формирования самого звукового сигнала.Самое широкое разделение стратегий, применяемых при озвучивании речи, - это разделение на подходы, которые направлены на построение действующей модели речепроизводящей системы человека, и подходы, где ставится задача смоделировать акустический сигнал как таковой. Первый подход известен под названием артикуляторного синтеза. Второй подход представляется на сегодняшний день более простым, поэтому он гораздо лучше изучен и практически более успешен. Внутри него выделяется два основных направления- формантный синтез по правилам и компилятивный синтез.

Формантные синтезаторы используют возбуждающий сигнал, который проходит через цифровой фильтр, построенный на нескольких резонансах, похожих на резонансы голосового тракта. Разделение возбуждающего сигнала и передаточной функции голосового тракта составляет основу классической акустической теории речеобразования.

Компилятивный синтез осуществляется путем склейки нужных единиц компиляции из имеющегося инвентаря. На этом принципе построено множество систем, использующих разные типы единиц и различные методы составления инвентаря. В таких системах необходимо применять обработку сигнала для приведения частоты основного тона, энергии и длительности единиц к тем, которыми должна характеризоваться синтезируемая речь. Кроме того, требуется, чтобы алгоритм обработки сигнала сглаживал разрывы в формантной (и спектральной в целом) структуре на границах сегментов. В системах компилятивного синтеза применяются два разных типа алгоритмов обработки сигнала: LР (сокр. англ. Linear Рreduction - линейное предсказание) и РSOLA (сокр. англ. Рitch Sуnchronous Оvеrlap аnd Аdd). LP-синтез основан в значительной степени на акустической теории речеобразования, в отличие от РSOLA-синтеза, который действует путем простого разбиения звуковой волны, составляющей единицу компиляции, на временные окна и их преобразования. Алгоритмы РSOLA позволяют добиваться хорошего сохранения естественности звучания при модификации исходной звуковой волны.

Методы поиска решений в экспертных системах

Методы решения задач, основанные на сведении их к поиску, зависят от

психодиагностика в психосоматике, а также другие системы. особенностей предметной области, в которой решается задача, и от требований, предъявляемых пользователем к решению. Особенности предметной области с точки зрения методов решения можно характеризовать следующими параметрами:

Требования пользователя к результату задачи, решаемой с помощью поиска, можно характеризовать количеством решений и свойствами результата и (или) способом его получения. Параметр "количество решений" может принимать следующие основные значения: одно решение, несколько решений, все решения. Параметр "свойства" задает ограничения, которым должен удовлетворять полученный результат или способ его получения. Так, например, для системы, выдающей рекомендации по лечению больных, пользователь может указать требование не использовать некоторое лекарство (в связи с его отсутствием или в связи с тем, что оно противопоказано данному пациенту). Параметр "свойства" может определять и такие особенности, как время решения ("не более чем", "диапазон времени" и т.п.), объем памяти, используемой для получения результата, указание об обязательности (невозможности) использования каких-либо знаний (данных) и т.п.

Методы решения задач.

Функционирование многих ИС носит целенаправленный характер (примером могут служить автономные интеллектуальные роботы). Типичным актом такого функционирования является решение задачи планирования пути достижения нужной цели из некоторой фиксированной начальной ситуации. Результатом решения задачи должен быть план действий - частично-упорядоченная совокупность действий. Такой план напоминает сценарий, в котором в качестве отношения между вершинами выступают отношения типа: "цель-подцель" "цель-действие", "действие-результат" и т. п. Любой путь в этом сценарии, ведущий от вершины, соответствующей текущей ситуации, в любую из целевых вершин, определяет план действий.

Поиск плана действий возникает в ИС лишь тогда, когда она сталкивается с нестандартной ситуацией, для которой нет заранее известного набора действий, приводящих к нужной цели. Все задачи построения плана действий можно разбить на два типа, которым соответствуют различные модели: планирование в пространстве состояний (SS-проблема) и планирование в пространстве задач (PR-проблема).

В первом случае считается заданным некоторое пространство ситуаций. Описание ситуаций включает состояние внешнего мира и состояние ИС, характеризуемые рядом параметров. Ситуации образуют некоторые обобщенные состояния, а действия ИС или изменения во внешней среде приводят к изменению актуализированных в данный момент состояний. Среди обобщенных состояний выделены начальные состояния (обычно одно) и конечные (целевые) состояния. SS-проблема состоит в поиске пути, ведущего из начального состояния в одно из конечных. Если, например, ИС предназначена для игры в шахматы, то обобщенными состояниями будут позиции, складывающиеся на шахматной доске. В качестве начального состояния может рассматриваться позиция, которая зафиксирована в данный момент игры, а в качестве целевых позиций - множество ничейных позиций. Отметим, что в случае шахмат прямое перечисление целевых позиций невозможно. Матовые и ничейные позиции описаны на языке, отличном от языка описания состояний, характеризуемых расположением фигур на полях доски. Именно это затрудняет поиск плана действий в шахматной игре.

При планировании в пространстве задач ситуация несколько иная. Пространство образуется в результате введения на множестве задач отношения типа: "часть - целое", "задача - подзадача", "общий случай - частный случай" и т. п. Другими словами, пространство задач отражает декомпозицию задач на подзадачи (цели на подцели). PR-проблема состоит в поиске декомпозиции исходной задачи на подзадачи, приводящей к задачам, решение которых системе известно. Например, ИС известно, как вычисляются значения sin x и cosx для любого значения аргумента и как производится операция деления. Если ИС необходимо вычислить tg x, то решением PR-проблемы будет представление этой задачи в виде декомпозиции tgx=sin x/cos x (кроме х=p /2+kp ).

Методы синтеза речи

Теперь, после оптимистического описания ближайшего будущего, давайте обратимся собственно к технологии синтеза речи. Рассмотрим какой-нибудь хотя бы минимально осмысленный текст. Текст состоит из слов, разделенных пробелами и знаками препинания. Произнесение слов зависит от их расположения в предложении, а интонация фразы - от знаков препинания. Более того, довольно часто и от типа применяемой грамматической конструкции: в ряде случаев при произнесении текста слышится явная пауза, хотя какие-либо знаки препинания отсутствуют. Наконец, произнесение зависит и от смысла слова! Сравните, например, выбор одного из вариантов "за 'мок" или " замо 'к" для одного и того же слова "замок".

Уже стартовый анализ проблемы показывает ее сложность. И в самом деле, на эту тему написаны десятки монографий, и огромное количество публикаций осуществляется ежемесячн. Поэтому мы здесь коснемся только самых общих, наиболее важных для понимания моментов.

Модели представления знаний. Неформальные (семантические) модели.

Существуют два типа методов представления знаний (ПЗ):

Очевидно, все методы представления знаний, которые рассмотрены выше, включая продукции (это система правил, на которых основана продукционная модель представления знаний), относятся к неформальным моделям. В отличие от формальных моделей, в основе которых лежит строгая математическая теория, неформальные модели такой теории не придерживаются. Каждая неформальная модель годится только для конкретной предметной области и поэтому не обладает универсальностью, которая присуща моделям формальным. Логический вывод - основная операция в СИИ - в формальных системах строг и корректен, поскольку подчинен жестким аксиоматическим правилам. Вывод в неформальных системах во многом определяется самим исследователем, который и отвечает за его корректность.

Каждому из методов ПЗ соответствует свой способ описания знаний.

1. Логические модели. В основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида: M = <T, P, A, B>. Множество T есть множество базовых элементов различной природы, например слов из некоторого ограниченного словаря, деталей детского конструктора, входящих в состав некоторого набора и т.п. Важно, что для множества T существует некоторый способ определения принадлежности или непринадлежности произвольного элемента к этому множеству. Процедура такой проверки может быть любой, но за конечное число шагов она должна давать положительный или отрицательный ответ на вопрос, является ли x элементом множества T. Обозначим эту процедуру П(T).

Множество P есть множество синтаксических правил. С их помощью из элементов T образуют синтаксически правильные совокупности. Например, из слов ограниченного словаря строятся синтаксически правильные фразы, из деталей детского конструктора с помощью гаек и болтов собираются новые конструкции. Декларируется существование процедуры П(P), с помощью которой за конечное число шагов можно получить ответ на вопрос, является ли совокупность X синтаксически правильной.

Модуль лингвистической обработки

Прежде всего, текст, подлежащий прочтению, поступает в модуль лингвистической обработки. В нем производится определение языка (в многоязычной системе синтеза), а также отфильтровываются не подлежащие произнесению символы. В некоторых случаях используются спелчекеры (модули исправления орфографических и пунктуационных ошибок). Затем происходит нормализация текста, то есть осуществляется разделение введенного текста на слова и остальные последовательности символов. К символам относятся, в частности, знаки препинания и символы начала абзаца. Все знаки пунктуации очень информативны.Для озвучивания цифр разрабатываются специальные подблоки. Преобразование цифр в последовательности слов является относительно легкой задачей (если читать цифры как цифры, а не как числа, которые должны быть правильно оформлены грамматически), но цифры, имеющие разное значение и функцию, произносятся по-разному. Для многих языков можно говорить, например, о существовании отдельной произносительной подсистемы телефонных номеров. Пристальное внимание нужно уделить правильной идентификации и озвучиванию цифр, обозначающих числа месяца, годы, время, телефонные номера, денежные суммы и т. д. (список для различных языков может быть разным).

Наиболее распространенные системы синтеза речи

Наиболее распространенными системами синтеза речи на сегодня, очевидно, являются системы, поставляемые в комплекте со звуковыми платами. Если ваш компьютер оснащен какой-либо из них, существует значительная вероятность того, что на нем установлена система синтеза речи - увы, не русской, а английской речи, точнее, ее американского варианта. К большинству оригинальных звуковых плат Sound Blaster прилагается система Сreative Техt-Аssist, а вместе со звуковыми картами других производителей часто поставляется программа Моnо1оgue компании First Byte.

TextAssist представляет собой реализацию формантного синтезатора по правилам и базируется на системе DECTalk, разработанной корпорацией Digital Eguipment при участии известного американского фонетиста Денниса Клана (к сожалению, рано ушедшего из жизни). DECTalk до сих пор остается своего рода стандартом качества для синтеза речи американского варианта английского. Компания Сrеаtive Technologies предлагает разработчикам использовать ТехtАssist в своих программах с помощью специального ТехtАssistАpi(ААРI). Поддерживаемые операционные системы - МS Windows и Windows 95; для Windws NT также существует версия системы DЕСТаlk, изначально создававшейся для Digital Units. Новая версия ТехtАssist, объявленная фирмой Аssotiative Computing, inс. и разработанная с использованием технологий DЕСTа1k и Сrеаtivе, является в то же время многоязычной системой синтеза, поддерживая английский, немецкий, испанский и французский языки. Это обеспечивается прежде всего использованием соответствующих лингвистических модулей, разработчик которых - фирма Lеrnout& Наuspie Sреесh Рrоducts, признанный лидер в поддержке многоязычных речевых технологий. В новой версии будет встроенный редактор словаря, а также специализированное устройство ТехtRеаdеr с кнопочным управлением работой синтезатора в разных режимах чтения текста.

Программа Моnоlоguе, предназначенная для озвучивания текста, находящегося в буфере обмена МS Windows, использует систему РrоVоiсе.
РrоVоiсе - компилятивный синтезатор с использованием оптимального выбора режима компрессии речи и сохранения пограничных участков между звуками, разновидность ТD-РS0LА. Рассчитан на американский и британский английский, немецкий, французский, латино-американскую разновидность испанского и итальянский языки. Инвентарь сегментов компиляции - смешанной размерности: сегменты - фонемы или аллофоны. Компания First Вуtе позиционирует систему РrоVоicе и программные продукты, основанные на ней, как приложения с низким потреблением процессорного времени. FirstByte также предлагает рассчитанную на мощные компьютеры систему артикуляторного синтеза РrimoVox для использования в приложениях телефонии. Для разработчиков: Моnо1оguе Win32 поддерживает спецификацию Мicrosoft SAPI. Мода на свободно распространяемые продукты не миновала и области приложений синтеза речи. МВR0LA- так называется система многоязычного синтеза, реализующая особый гибридный алгоритм компилятивного синтеза и работающая как под РС/ Windows 3.1, РС/Windows 95, так и под Sun4. Впрочем, система принимает на входе цепочку фонем, а не текст, и потому не является, строго говоря, системой синтеза речи по тексту. Формантный синтезатор Тru-Voicе фирмы Сеntigram Cоmmunication Соrporation(США) близок к описанным выше системам по архитектуре и предоставляемым возможностям, однако он поддерживает больше языков: американский английский, латино-американский, испанский, немецкий, французский, итальянский. Кроме того, в этот синтезатор включен специальный препроцессор, который обеспечивает быструю подготовку для чтения сообщений, получаемых по электронной почте, факсов и баз данных.
 

Назначение экспертных систем

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов".

Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

По мнению ведущих специалистов , в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

Область применения.

Планы на будущее в области применения ИИ: В сельском хозяйстве компьютеры должны оберегать посевы от вредителей, подрезать деревья и обеспечивать избирательный уход. В горной промышленности компьютеры призваны работать там, где возникают слишком опасные условия для людей. В сфере производства ВМ должны выполнять различного вида задачи по сборке и техническом контроле. В учреждениях ВМ обязаны заниматься составлением расписаний для коллективов и отдельных людей, делать краткую сводку новостей. В учебных заведениях ВМ должны рассматривать задачи, которые решают студенты, в поисках ошибок, подобно тому как ищутся ошибки в программе, и устранять их. Они должны обеспечивать студентов суперкнигами, хранящимися в памяти вычислительных систем. В больницах ВМ должны помогать ставить диагноз, направлять больных в соответствующие отделения, контролировать ход лечения. В домашнем хозяйстве ВМ должны помогать советами по готовке пищи, закупке продуктов, следить за состоянием пола в квартире и газона в саду. Конечно, в настоящее время ни одна из этих вещей не представляется возможной, но исследования в области ИИ могут способствовать их реализации.

Обобщенная функциональная структура синтезатора

Структура идеализированной системы автоматического синтеза речи состоит из нескольких блоков. Определение языка текста Нормализация текста Лингвистический анализ:синтаксический,морфемный анализ и т.д. Формирование просоидических характеристик Фонемный транскриптор Формирование управляющей информации Получение звукового сигнала

Она не описывает ни одну из существующих реально систем, но содержит компоненты, которые можно обнаружить во многих системах. Авторы конкретных систем, независимо от того, являются ли эти системы уже коммерческим продуктом или еще находятся в стадии исследовательской разработки, уделяют различное внимание отдельным блокам и реализуют их очень по-разному, в соответствии с практическими требованиями.

Оценки сложности задачи планирования

Приведем ряд результатов, касающихся сложности решения задач планирования.

1. Анализ вычислительных задач оказывается PSPACE-полной проблемой даже при условии, что "пустых" величин W нет .

2. Для вычислительных моделей без функциональных величин, т. е. с пустыми Db и F, проблема анализа вычислительных задач оказывается: а) PSPACE-полной для Н, содержащих функциональные и операторные зависимости без W ; б) NP-полной для Н, содержащих только функциональные и вариантные зависимости без "пустой" величины W ; в) полиномиальной (по времени работы планировщика) для Н, содержащих только функциональные и неявные зависимости; г) можно построить планировщики с линейным временем работы для Н только с функциональными зависимостями без W и для Н с функциональными и неявными зависимостями .

В системе ПГИЗ Db и F пусты, а в Н имеются только функциональные и операторные зависимости без "пустой" величины W. В системе автоматического синтеза программ СПОРА используется исчисление предикатов, для которого разработана специальная стратегия вывода .

Дерево анализа для вычислительной задачи - это дерево из формул используемого исчисления, в корне которого находится формула, представляющая исходную задачу, каждая нетерминальная вершина дерева может быть получена по одному из правил вывода "исчисления вычислительных задач" из формул, расположенных в дереве непосредственно ниже, а терминальные (висячие) вершины не являются заключением ни одного из правил вывода "исчисления вычислительных задач".

Показателем интеллектуальности системы с точки зрения представления знаний считается способность системы использовать в нужный момент необходимые (релевантные) знания. Системы, не имеющие средств для определения релевантных знаний, неизбежно сталкиваются с проблемой "комбинаторного взрыва". Можно утверждать, что эта проблема является одной из основных причин, ограничивающих сферу применения экспертных систем. В проблеме доступа к знаниям можно выделить три аспекта: связность знаний и данных, механизм доступа к знаниям и способ сопоставления.

Связность {агрегация) знаний является основным способом, обеспечивающим ускорение поиска релевантных знаний. Большинство специалистов пришли к убеждению, что знания следует организовывать вокруг наиболее важных объектов (сущностей) предметной области. Все знания, характеризующие некоторую сущность, связываются и представляются в виде отдельного объекта. При подобной организации знаний, если системе потребовалась информация о некоторой сущности, то она ищет объект, описывающий эту сущность, а затем уже внутри объекта отыскивает информацию о данной сущности. В объектах целесообразно выделять два типа связок между элементами: внешние и внутренние. Внутренние связки объединяют элементы в единый объект и предназначены для выражения структуры объекта. Внешние связки отражают взаимозависимости, существующие между объектами в области экспертизы. Многие исследователи классифицируют внешние связки на логические и ассоциативные. Логические связки выражают семантические отношения между элементами знаний. Ассоциативные связки предназначены для обеспечения взаимосвязей, способствующих ускорению процесса поиска релевантных знаний.

Основной проблемой при работе с большой базой знаний является проблема поиска знаний, релевантных решаемой задаче. В связи с тем, что в обрабатываемых данных может не содержаться явных указаний на значения, требуемые для их обработки, необходим более общий механизм доступа, чем метод прямого доступа (метод явных ссылок).
Задача этого механизма состоит в том, чтобы по некоторому описанию сущности , имеющемуся в рабочей памяти, найти , базе знаний объекты, удовлетворяющие этому описанию. Очевидно, что упорядочение и структурирование знаний могут значительно ускорить процесс поиска.

Нахождение желаемых объектов в общем случае уместно рассматривать как двухэтапный процесс. На первом этапе, соответствующем процессу выбора по ассоциативным связкам, совершается предварительный выбор в базе знаний потенциальных кандидатов на роль желаемых объектов. На втором этапе путем выполнения операции сопоставления потенциальных кандидатов с описаниями кандидатов осуществляется окончательный выбор искомых объектов. При организации подобного механизма доступа возникают определенные трудности: Как выбрать критерий пригодности кандидата? Как организовать работу в конфликтных ситуациях? и т.п.

Операция сопоставления может использоваться не только как средство выбора нужного объекта из множества кандидатов; она может быть использована для классификации, подтверждения, декомпозиции и коррекции. Для идентификации неизвестного объекта он может быть сопоставлен с некоторыми известными образцами. Это позволит классифицировать неизвестный объект как такой известный образец, при сопоставлении с которым были получены лучшие результаты. При поиске сопоставление используется для подтверждения некоторых кандидатов из множества возможных. Если осуществлять сопоставление некоторого известного объекта с неизвестным описанием, то в случае успешного сопоставления будет осуществлена частичная декомпозиция описания.

Операции сопоставления весьма разнообразны. Обычно выделяют следующие их формы: синтаксическое, параметрическое, семантическое и принуждаемое сопоставления. В случае синтаксического сопоставления соотносят формы (образцы), а не содержание объектов. Успешным является сопоставление, в результате которого образцы оказываются идентичными. Обычно считается, что переменная одного образца может быть идентична любой константе (или выражению) другого образца.Иногда на переменные, входящие в образец, накладывают требования, определяющие тип констант, с которыми они могут сопоставляться. Результат синтаксического сопоставления является бинарным: образцы сопоставляются или не сопоставляются . В параметрическом сопоставлении вводится параметр, определяющий степень сопоставления. В случае семантического сопоставления соотносятся не образцы объектов, а их функции. В случае принуждаемого сопоставления один сопоставляемый образец рассматривается с точки зрения другого. В отличие от других типов сопоставления здесь всегда может быть получен положительный результат. Вопрос состоит в силе принуждения. Принуждение могут выполнять специальные процедуры, связываемые с объектами. Если эти процедуры не в состоянии осуществить сопоставление, то система сообщает, что успех может быть достигнут только в том случае, если определенные части рассматриваемых сущностей можно считать сопоставляющимися.