Харківський національний університет імені Василя Назаровича Каразіна

Iсторiя кафедри штучного інтелекту і програмного забезпечення

Кафедра «штучного інтелекту і програмного забезпечення» спочатку і до 2008 року мала назву «штучного інтелекту та інтерактивних систем» та була сформована разом з ще двома кафедрами при створенні факультету комп’ютерних наук. Потреба в створенні кафедри виникла в зв’язку з очікуваннями прискореного розвитку індустрії систем штучного інтелекту. В зв’язку з потребами розробки різноманітних технологій такого типу, які б активно впроваджувалися в численних галузях народного господарства.

Мова йде не тільки про зв’язок, транспорт, банкінг та онлайновий брокінг, військову техніку та сучасні атомні станції. Вже в наш час треба очікувати використання систем штучного інтелекту в побуті, в індустрії розваг та відпочинку. Класичні університети повинні готувати спеціалістів, які б були спроможні не тільки використовувати всі надбання сучасної науки та техніки. Вони повинні бути готовими активно розвивати теоретичні основи систем штучного інтелекту, взяти на себе теоретичну розробку нових систем та технологій, знайти нові можливості впровадження технологій штучного інтелекту в наукоємні види діяльності та дати можливість людині звільнитися від малопродуктивної розумової праці.

Оскільки факультет комп’ютерних наук було створено на базі фізико-технічного та механіко-математичного факультетів, викладачі цих факультетів без оплати та без відриву від основного місця роботи зайнялись проблемами ремонту, розташуванням учбових класів, обладнанням та організацією учбового плану. Цей учбовий план містив значну долю фізичних та математичних дисциплін, які через деякий час було замінено на більш відповідні спеціальностям типу «інформаційні технології». Тільки в 2005 році в зв’язку з переїздом факультету в Північний корпус на площі Свободи 6, було сформовано кадровий склад факультету і трьох кафедр, серед яких була кафедра штучного інтелекту та інтерактивних систем.

На кафедрі з самого початку її фактичного утворення працювали професори доктора наук Куклін В.М, який виконував обов’язки завідувача кафедри, відомий вчений професор Кіндратенко А. М. і деякий час член-кор. НАН України Слюсаренко Ю.В. Великий обсяг роботи взяли на себе старший викладач Лазурик В.М. та співробітник ННЦ «ХФТІ» Горбань А.М. На кафедрі вели викладацьку роботу аспірант механіко-математичного факультету Гахов А.В., і декілька років співробітник ФТФ доц. Середа К.М. Дещо пізніше, після успішного захисту дисертації в учбових аудиторіях кафедри з’явився Акімов Ю.А. З 2005 року першим завідувачем кафедри було призначено проф. Кукліна В.М., переведено з ФТФ проф. Кіндратенко А М., повністю перейшли на викладацьку роботу Лазурик В.М та Акімов Ю.А. Всі останні співробітники (старші викладачі Гахов А.В., Горбань А.М.) працюють на засадах сумісництва. З 2009 року замість Акімова Ю.А., який виїхав в довгострокове відрядження, на кафедрі з’явився старший викладач Сілкін М.Ю. Плідно працюють на кафедрі також доценти Зарєцкая І.Т. та Владимирова М.В.

Перші на факультеті аспіранти, випускники факультету Бєлкін Є.В. та Петренко О.С. почали своє навчання на кафедрі штучного інтелекту і програмного забезпечення. Захист їхніх дисертацій планується в 2010 році. Крім досить успішної наукової роботи по моделюванню фізичних явищ за допомогою систем штучного інтелекту, вони розробили курси «Організація експертних систем» та «Розробка нейронних мереж», які впроваджено до учбового процесу з 2009 року. З’явились на кафедрі нові аспіранти – Гущін І.В. та Мішин О.

 

Про штучний інтелект та інформаційні технології
Моделювання процесів на основі нових інформаційних технологій та систем штучного інтелекту

Нові інформаційні технології, системи штучного інтелекту дозволяють велику частину інтелектуальної роботи та роботи з систематизації даних окремої людини, що працює в науково-технологічній системі, взяти на себе. Вони можуть звільнити людину від кропіткої діяльності. Це може посилити науково-дослідний потенціал наукових колективів, зробити можливим існування самодостатніх наукових груп, що раніше залежали від багатьох допоміжних структур та підрозділів, які раніше ретельно обробляли великі масиви інформації, оформляли її в досить компактних формах.

Замість великих колективів, над проблемами можуть працювати нечисленні вчені, які не потребують підтримки потужних колективів спеціалістів відносно низької кваліфікації. Це може значно спростити роботу над проблемами, та помітно скоротити об’єм коштів, які потрібні на розв’язання важливих задач.

Підвищення якості наукових досліджень завжди пов’язано з новими інструментами та методами. Їх використання дозволяє знайти нові ефекти та явища. Такі інструменти та методики здатні представити сучасні комп’ютерні системи та інформаційні технології. Це нові можливості для:

— швидкої та різнобічної обробки інформації;

— поточного внутрішнього аналізу та покращення обчислювальних моделей.

Конструктивним є використання систем штучного інтелекту для:

— створення нових методів обробки великих масивів поточної інформації;

— внесення змін інтелектуальною системою в алгоритми в процесі розрахунків з одного боку для підвищення коректності, а з другого – для економії ресурсів, зокрема для скорочення часу розрахунків;

— пошуку об’єктів, формуванню на основі такого пошуку статистичних розподілів та класифікацій.


Системи штучного інтелекту

Хоча до створення повноцінного штучного інтелекту поки що далеко, присутній певний прогрес у формуванні так званих експертних систем і нейронних мереж. Сучасні експертні системи використовують знання та інтуїцію експертів — людей, які глибоко розбираються у вирішенні певного кола завдань (спеціалістів у даній предметній області). Експертні системи являють собою обчислювальну структуру, яка самостійно формує алгоритм рішення з можливого набору сконструйованих за пропозицією експертів підсистем логічного відбору та обчислювальних операцій. Вибір тих чи інших підсистем операторів відбувається згідно з оцінками і порівняннями, які сформульовані раніше експертами.

Цікаві нейронні мережі. Раніше було прийнято називати нейронну мережу персептроном (perseptio — сприйняття), так як основним завданням при їх формуванні було розпізнавання образів. Нейронні мережі використовують як елементи нелінійні математичні моделі нейронів, яких в мережі може бути дуже багато. Більшу частину нейронів можна настроювати, змінюючи їх реакцію на надійшовший на вхід сигнал. Якщо в потрібному і обширному класі задач є достатня кількість таких, вирішення яких заздалегідь відомо, можна приступати до навчання нейронної мережі — нейрокомп’ютера. Мережу налаштовують — навчають, пропускаючи через неї всі відомі рішення і домагаючись отримання необхідних відповідей на виході. Налаштування полягає в підборі параметрів нейронів. Після налаштування мережа здатна правильно відповісти на питання з тієї ж серії завдань.

Математики не без підстави вважають, що механізм вирішення завдань у експертних систем і нейронних мереж практично подібний. Але якщо у випадку нейронної мережі навіть її настроювач не розуміє, як в її структурі при навчанні та самонавчанні формується знання (тобто, мережа являє собою т.зв. «чорний ящик»), то в експертну систему її творці повинні ці знання попередньо закласти у певній формі (використовуючи певний формалізм). При роботі експертна система, звичайно, створює нове знання, яким потім і користується. До речі, можна завжди ці знання експертної системи переглянути та перевірити рішення кожної задачі на всіх її етапах. Але проблема прихована в очевидних недоліках формалізму, придуманого людиною, самої структури представлення знань, що може просто не відповідати необхідному рівню опису реальних завдань. Нейронна мережа формалізмами не користується і багато в чому веде себе як природний інтелект.

Розділи

Сторінки