ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

в хімії, науковий напрям, що розробляє методи автоматизир. пошуку рішень інтелектуальних творчих (формалізації) завдань, а також діалогові (ЕОМ - користувач, який не володіє мовами програмування) програмно-апаратні ср-ва імітування інтелекту - т. зв. інтелектуальні системи. Осн. напрямку І. і. : Моделювання на ЕОМ знань, т. Е. Машинне подання смислової інформації про сутність понять, явищ, теорій і т. Д. В області хімії; імітування окремих видів інтелектуальної творчої діяльності людини (формулювання понять, міркування, розпізнавання, прогнозування, пам'ять, навчання та ін.); створення т. зв. обмежених природ. мов для деякої конкретної галузі хімії, що забезпечують інтелектуальний діалог користувача з ЕОМ. Інтелектуальна система являє собою сукупність швидкодіючих ЕОМ, оснащених спец. методич. і програмним забезпеченням, і термінальних пристроїв (напр., графічних і алфавітно-цифрових дисплеїв) для взаємодій. користувача і машини на обмеженому (в межах професійної лексики) природ. мовою. Головні компоненти методич. і програмного забезпечення - т. зв. інтелектуальний банк даних, блок виведення (отримання) рішень і лінгвістіч. процесор. До складу банку даних входять три бази: знань (смислова інформація про зовн.світі і про конкретну області хімії); цілей (смислова інформація про завдання в цій галузі і про можливості застосування інтелектуальної системи для пошуку рішень зазначених завдань); даних (кількостей. і фактографіч. інформація у вигляді таблиць, графіків і т. п.). Для створення осн. частини банку - бази знань - використовують спец. моделі, наз. топологічними. Вони надають інформацію у вигляді т. Зв. фреймів (мінім. смислові опису в словесній впорядкованої питально-відповідної формі понять, операцій і ситуацій в області хімії), а також семантич. графів (див. графів теорія ). Ці моделі дозволяють інтелектуальної системі спільно з користувачем виводити з конкретної галузі хімії нові рішення, к-які не зафіксовано в базі знань, а також генерувати нові знання. Для практич. реалізації на ЕОМ моделей уявлення знань розроблені спец. мови -FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Representation Language), ATNL (Augmented Transition Network Language) і ін. Для обробки символьної інформації в інтелектуальних системах широко застосовують мову LISP (Listing Processing) - базовий для зазначених вище мов. Блок виведення рішень здійснює операції вилучення з бази знань необхідної інформації і застосування її для генерації смислових вирішенні формалізації задач. Висновок семантич. рішень здійснюється на основі логіко-аналіт. правил або "здорового глузду", що враховує особливості конкретної галузі хімії. Для реалізації логічний. операції пошуку рішень використовується мова PROLOG (Programming in Logic). Кожному семантич. рішенням можна поставити у відповідність певну мат. модель, к-раю дозволить знайти необхідну числову інформацію. Лінгвістіч. процесор забезпечує реалізацію операцій інтелектуального діалогу ЕОМ і користувача при генерації семантич.рішення. Для проведення такого діалогу інтелектуальна система повинна мати здатність "розуміти" сенс всіх впроваджуються в неї знань. Це досягається шляхом переведення їх на недо-рий внутр. мова ЕОМ, що використовує різноманітні моделі подання знань; крім того, користувачеві видається сгенерированное смислове рішення на обмеженому природ. мовою. Інтелектуальні системи застосовують для ідентифікації структур молекул по досвідченим даним; планування складного орг. синтезу; прогнозування реакц. здібності і фіз. св-в хім. з'єднань; планування складних фіз. -хімія. експериментів і автоматизир. розробки моделей складних хіміко-технол. процесів по досвідченим даним; автоматизир. техн. діагностики передаварійних станів обладнання з метою забезпечення надійності та безпеки хім. вироб-в; автоматизир. розробки складних пакетів прикладних програм; пошуку рішень деяких творчих завдань проектування хім. вироб-в (напр., вибір доцільних комбінацій типових процесів, що дозволяють проводити бажані фіз. -хімія. перетворення в-в і енергії); створення оптим. конструкцій апаратів і структури технол. зв'язків між ними; оптимальної компоновки обладнання; розпізнавання розташування геом. фігур і образів при створенні роботів і управлінні ними (напр., в произове шин і при переробці пластмас); планування роботи в складних ситуаціях, напр. , Складання графіків функціонування і циклограм гнучких хіміко-технол. систем і складально-конвеєрних ліній; розробки систем управління багатофункціональними об'єктами (окремі підприємства, галузі народного господарства, територіально-пром. комплекси та регіони, магістральні газопроводи) в умовах неповної інформації і т.д. Наїб. важливий клас інтелектуальних систем - т. зв. експертні системи. Літ. : Поспєлов Г. С., в кн. : Кібернетика. Необмежені можливості і можливості обмеження, кн. 4 - Кібернетика. Справи практичні, М., 1984, с. 141-51; Нільсон Н., Принципи штучного інтелекту, пров. з англ. , М., 1985; КафаровВ. В., Мешалкин В. П., «Докл. АН СРСР", 1987, т. 293, № 4. с. 933-37, № 6, с. 1432-36; Штучний інтелект: застосування в хімії, пер. з англ. , М., 1988. В. В. Кафаров, В. П. Мешалкин.


Хімічна енциклопедія. - М.: Радянська енциклопедія. Під ред. І. Л. Кнунянц. 1988.