Главная страница

общение

Перейти на форум

события

Расписание

Приветствия

Пленарные заседания

"Круглые столы"

Мастерские

Участники конференции

Экспоненты выставки

Фотогалерея

секции

Оглавление

I.1, I.2, I.3

II.1, II.2, II.3, II.4

III.1, III.2

- IV -

- V -

- VI -

Непрошедшие экспертизу

Алфавитный список авторов

статистика
Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100 AllBest.Ru Яндекс цитирования

Вид доклада: [устное выступление и публикация]

ИТО-2001/Секция I /Подсекция 3

ВЗАИМОВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ОБРАЗОВАНИЯ

Мартынов Денис Владимирович, Смольникова Ирина Алексеевна

Институт информатизации образования Российской академии образования (ИИО РАО), Управление информационных технологий в образовании Минобразования России, г.Москва

Подготовлен к изданию гипертекстовый справочник, посвященный стержневому направлению современной информатики «искусственному интеллекту» (ИИ), образованию и связанными с ними областями знаний. Предусмотрен электронный дистанционный вариант, обладающий мультимедийностью, гибкостью и открытостью.

Информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) расширяют возможности обучения, самовыражения и управления. Переход от индустриального к информационному обществу (ИО) привел к смене парадигм:

  • научной: 20 век — анализа, 21 век — синтеза с реализацией в сопровождении ИКТ
  • профессиональной: 20 век — узких специалистов, 21 век — системное решение созидательных проблем с интеграцией посредством ИКТ
  • образовательной: от книжных знаний в виде истины к экранной информационной культуре и обновлению образа мира как способа мышления благодаря моделированию.

Новые задачи системы образования в ИО, обоснование актуальности справочника, принципы отбора содержания, метод представления материала, назначение — см в [1].

Приведём основные термины – для преодоления разночтений:

Данные – сформированные в результате восприятия сигналов отдельные факты, сведения о предметах (явлениях, классах, категориях (по возрастанию общности)), их свойствах, отношениях, функциях («отображенное разнообразие» — Е.Н.Пасхин).

Знания – метаданные: структурированные в 3-х отношениях (синтаксическом, семантическом и прагматическом) текстовые, звуковые и графические данные разных уровней абстракции (поверхностные (отдельные) и глубинные (структуры и процессы) закономерности предметной области (принципы, связи, законы). Знания являются результатом интеллектуальной деятельности и позволяют человеку или системе ИИ решать задачи (А.И.Ракитов).

Информация – актуализированные передаваемые в процессе коммуникаций данные и знания («передача изменений» — Ю.И.Шемакин).

Парадигма (греч. учение) – общие принципы интерпретации объекта исследования.

Методология – путь достижения цели + база: совокупность моделей (форм), средств и методов.

Модель – образец или схема объекта (структура: элементы, отношения между ними) и его функционирования (процессы).

Средства – инструменты создания модели и оперирования ею в рамках задач.

Метод – упорядоченные способы решения класса задач.

Парадигмы представления знаний и языков программирования: декларативная, процедурная и объектная.

Типы знаний и возможности их формализации на языке профессиональной прозы указаны в [2]. Модели хранения и символьной обработки:

  • данных → сетевая, иерархическая и реляционная базы (БД) и хранилища разнотипных и упорядоченных по времени,
  • знаний → сетевая, фреймовая, продукционная, логическая базы (БЗ).

Операционные БД используются для сбора и коррекции данных. На БЗ основаны экспертные системы (ЭС), системы поддержки принятия решений (СППР) и интеллектуальные агенты для поиска и предложений в сети.

Этапы переработки воспринятого с целью понимания:

  • предварительное приведение к стандартному виду,
  • выделение семантически и прагматически значимых информационных единиц,
  • распознавание объектов и ситуаций,
  • получение новых знаний и объяснение пути их получения,
  • коррекция внутренней модели мира (пополнение и логика связей).
  • Сравнение технологий обработки данных и инженерии знаний (Уотермен):
  • представление и использование данных — знаний
  • алгоритмы — эвристики
  • повторный прогон – процесс логического вывода
  • обработка больших БД – БЗ.

Достоинства систем ИИ (СИИ) по сравнению с обычными программами обработки данных:

  • компетентность (опытность и умелость эксперта, робастность (не только глубокое, но и широкое понимание предмета, дающее постепенное снижение качества работы при приближении к границе компетентности или допустимой надежности данных))
  • самосознание (метазнание: исследование своих рассуждений и объяснение своих действий)
  • рефлексия (метауровень управления собственной моделью или моделью "всей окружающей действительности" (в рамках поставленной задачи): контроль состояния, анализ функционирования, прогнозирование)
  • "многоуровневая рефлексия" (построение моделей самой системой с помощью оперировать структурами данных любой конечной сложности).

Преимущества человеческого и искусственного интеллекта (Уотермен):

  • человеческий: ввод и восприятие речи и быстро меняющихся сцен, широта охвата знаний, адаптивность, активность, творчество (10% творческого естественного интеллекта еще не познано и не автоматизировано), воля, интуиция, эмоции, мировоззрение и душа, хотя возможности задействованы не на всю мощь (в т.ч. из-за лишних знаний и рефлексии)
  • искусственный: надежность, устойчивость, воспроизводимость, большой объем памяти и быстродействие, способность к обучению, причем характеристики СИИ улучшаются.

Научная новизна справочника — выделение теоретических аспектов и практических методов получения знаний, преимуществ структурирования знаний для преподавателя и обучаемого при обучении.

Теоретическая значимость — выявление педагогической целесообразности и методов формализации знаний для создания интеллектуальных обучающих систем (ИОС), дидактических принципов, схем и тенденций развития систем ИИ в образовании.

Практическая значимость — анализ программ подготовки, переподготовки и повышения квалификации инженеров по знаниям, в том числе, для создания ИОС в образовании, список электронных адресов отечественных и зарубежных Web-сайтов.

Ваши отзывы, предложения, замечания и рекомендации по расширению справочника и совершенствованию данного подхода просим направлять авторам.

Литература

  1. МартыновД.В., СмольниковаИ.А. Искусственный интеллект и образование. / Сб. 9-ой конференции-выставки "Информационные технологии в образовании-99", ч. II — М.: лицей при МИФИ, 1999, с.172-174.
  2. МартыновД.В., МартыновЮ.В., СмольниковаИ.А. Типы знаний и гипертекстовый справочник по искусственному интеллекту. / Сб. 8-й Международной конференции "Применение новых технологий в образовании". — Троицк: ЦНПТ, 1997, с. 103-106.
Сервер поддерживается фирмой НПП "БИТ про"
Лучшие программы для образовательного процесса