Номера журнала "Новости ИИ"за 2004 год

"Новости Искусственного Интеллекта", №1, 2004

Тема номера: Модели времени в интеллектуальных системах

Научный обзор

• А.П.Еремеев, В.В.Троицкий. Концепции и модели представления времени и их применение в интеллектуальных системах.

Интеллектуальные технологии

• В.П.Гладун.. Растущие пирамидальные сети.

Робототехника

• Л.А.Станкевич. Когнитивные структуры и агенты в системах управления интеллектуальных роботов.

Применение искусственного интеллекта в компьютерных сетях

• И.В.Котенко. Многоагентные технологии для анализа уязвимостей и обнаружения вторжений в компьютерных сетях.

Интеллектуальный поиск в INTERNET

• Н.П.Харин. Учет гипертекстовых связей при ранжировании документов.

Интерфейс с базами данных на естественном языке

• С.С.Курбатов. Автоматический анализ схемы и данных реляционных баз.

Хроника

• А.П.Еремеев. Х международная конференция "ЗНАНИЯ-ДИАЛОГ-РЕШЕНИЕ" KDS 2003.

• П.И.Соснин, Н.Г.Ярушкина. V международная конференция "Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия" IS-2003.

• Аннотации докладов, прочитанных на семинаре "Проблемы искусственного интеллекта", проводимом российской ассоциацией искусственного интеллекта в 2003г..

Анонс событий

• Девятая национальная конференция по искусственному интеллекту КИИ-2004 (с международным участием).

Abstract

"Новости Искусственного Интеллекта", №3, 2004

Тема номера: Анализ данных в компьютерных системах

Cлово редактора

• В.К. Финн Об интеллектуальном анализе данных

Методы машинного обучения и анализа данных

• С.О.Кузнецов. Методы теории решеток и анализа формальных понятий.
• М.О.Корлякова. Исследование алгоритмов обобщения для организации описания предметной области.
• С.М.Гусакова. Подход к решению задач атрибуции исторических источников с помощью ДСМ-метода.

Анализ данных в медицине

• В.А.Дюк. Технологии Data Mining в медико-биологических исследованиях.
• Б.А.Кобринский. Извлечение экспертных знаний: групповой вариант.
• Е.С.Панкратова. Общие принципы построения интеллектуальных ДСМ-систем для клинической и лабораторной диагностики.
• О.Ю.Реброва. Применение методов интеллектуального анализа данных для решения задачи медицинской диагностики.

В мире искусственного интеллекта

• Анонс событий

Abstract

"Новости Искусственного Интеллекта", №2, 2004

Слово редактора

Памятные даты

• К 90-летию со дня рождения Г. С. Поспелова
• К пятнадцатилетию образования Советской ассоциации искусственного интеллекта

Научный обзор

Новости ИИ №1, 2004. Слово Редактора

Мы можем сообщаться только с мирами, имеющими такое же направление времени.

Норберт Винер

Пространство и время – основные категории, без которых немыслимо существование всего живого и неживого. О важности наличия средств представления времени в кибернетических системах говорится практически с момента появления таких систем. Н. Винер в своей всемирно известной «Кибернетике» отмечал, что «…многие нынешние автоматы имеют связь с внешним миром, выражающуюся как в восприятии впечатлений, так и в выполнении действий.…Не удивительно, что автоматы и физиологические системы можно охватить одной теорией. Отношение этих механизмов ко времени требует тщательного изучения….».

Особенно актуальна проблема представления времени и временных (темпоральных) зависимостей встала в связи с появлением и развитием динамических систем, типичными представителями которых являются интеллектуальные системы (ИС), ориентированные на открытые и динамические предметные области, в частности, экспертные системы поддержки принятия решений реального времени. Эти системы предназначены для помощи лицам, принимающим решения, при управлении сложными объектами и процессами различной природы в условиях жестких временных ограничений и наличия различного рода неопределенности - неполноты, нечеткости и противоречивости исходной информации, недетерминизма стратегии поиска решений и т.д.

В рубрике «Научный обзор» вашему вниманию предлагается статья заведующего кафедрой прикладной математики Московского энергетического института (технического университета), лауреата премии Президента РФ, д.т.н., профессора Еремеева А.П. и аспиранта Троицкого В.В. «Концепции и модели представления времени и их применение в интеллектуальных системах», в которой рассматриваются различные подходы к представлению времени в ИС. Основных концепций времени две – это статическая концепция времени (СКВ), согласно которой ни один из моментов времени не имеет преимуществ перед другим, а разделение событий на прошлые, настоящие и будущие условно и зависит от выбора точки отсчета; и динамическая концепция времени (ДКВ), постулирующая существование выделенного момента времени - настоящего, однозначно разделяющего прошлое и будущее, причем прошлое считается уже не существующим, а будущее – еще не существующим, и согласно которой время непрерывно «течет», т.е. настоящее смещается в прошлое, ближайшее будущее становится настоящим и т.д.

Наиболее исследованы модели и методы СКВ, имеющие прикладную направленность и активно используемые при создании современных ИС. Однако специфика человеческих рассуждений и возможность их адекватного моделирования в компьютерных системах делает насущной проблемой и создание моделей времени на основе ДКВ. Выдающийся ученый в области кибернетики и искусственного интеллекта Д.А. Поспелов, уделявший большое внимание разработке так называемых псевдофизических логик, включающих пространственные, временные, причинно-следственные логики, а также логики цели и действий, в работе «О «человеческих» рассуждениях в интеллектуальных системах» подчеркивал, что «…в формальных системах вывод не обязан всегда идти от «причин» к «следствиям», ибо, как правило, в этих системах нет ориентированного вывода. Множество аксиом произвольно и дерево вывода можно строить из любого начального множества вершин. Именно поэтому во многих случаях применяют методы обратного вывода. Человеческие же выводы, как правило, необратимы. Ориентация цепи рассуждений для человека небезразлична. В основе этого лежит опыт, связанный с направленностью времени, движений, каузальных связей. Поэтому обратное движение от «следствий» к «причинам для человека дается с трудом» [Вопросы кибернетики. Логика рассуждений и ее моделирование /Под ред. Поспелова Д.А. – М.: АН СССР, 1982, с.23]. Таким образом, ДКВ, реализация которой в полном объеме, чрезвычайно сложна, более подходит для моделирования человеческих рассуждений, чем СКВ. В обзоре рассматриваются некоторые подходы к реализации ДКВ.

В рубрике «Интеллектуальные технологии» в статье д.т.н., профессора, ведущего специалиста Институт кибернетики им. В. М. Глушкова НАН Украины «Растущие пирамидальные сети» определяются основные требования к организации памяти ИС. В такой памяти одновременно с вводом информации должны осуществляться процессы формирования ассоциативных связей, иерархического упорядочения, классификации и формирования понятий. Показывается, что данным требованиям удовлетворяют растущие пирамидальные сети (РПС), являющиеся сетевой памятью, самонастраивающейся на структуру входной информации. Обсуждаются достоинства РПС, приводятся алгоритмы построения и обучения РПС, а также примеры их практического применения, показывающие широкие возможности РПС для решения аналитических задач.

Сравнительно недавно в нашем журнале появилась рубрика «Робототехника». В данном номере вашему вниманию предлагается статья д.т.н., профессора Санкт-Петербургского государственного технического университета Станкевича Л.А. «Когнитивные структуры и агенты в системах управления интеллектуальных роботов», в которой описывается организация управления поведением интеллектуальных роботов с использованием когнитивных структур и множества взаимодействующих агентов, что позволяет организовать сложное человекоподобное поведение роботов. Обсуждаются варианты когнитивных структур, базовые архитектуры агентов, а также нейрологические средства для их построения. Рассматриваются примеры построения и использования когнитивных агентов для имитационной среды футбола роботов и систем управления интеллектуальными роботами, показывающие эффективность предлагаемого подхода.

В статье д.т.н., профессора, ведущего научного сотрудника Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН Котенко И.В. «Многоагентные технологии для анализа уязвимостей и обнаружения вторжений в компьютерных сетях», помещенной в рубрике «Применение искусственного интеллекта в компьютерных сетях», предлагается перспективный подход к построению комплексных систем защиты информации в компьютерных сетях на основе технология интеллектуальных многоагентных систем. Данный подход позволяет по сравнению с традиционными методами существенно повысить эффективность защиты информации, в том числе устойчивость к деструктивным действиям, универсальность, гибкость и т.д. Рассматриваются приложения многоагентных систем к анализу уязвимости и обнаружению вторжений в компьютерных сетях, разработанные в Лаборатории интеллектуальных систем СПИИРАН, - системы моделирования атак и обнаружения и обучения обнаружению вторжений.

В рубрике «Интеллектуальный поиск в INTERNET» в статье к.т.н., ведущего научного сотрудника РосНИИ ИТ и АП Харина Н.П. «Учет гипертекстовых связей при ранжировании документов» рассматриваются возможности поиска текстовой информации в сети INTERNET с использованием методов искусственного интеллекта.

В рубрике «Интерфейс с базами данных на естественном языке» помещена статья к.т.н., ведущего научного сотрудника НИЦЭВТ Курбатова С.С. «Автоматический анализ схемы и данных реляционных баз», в которой описываются механизмы анализа схемы и данных произвольной реляционной базы данных с целью автоматического построения естественно-языкового интерфейса для базы данных.

В разделе хроники дается информация о прошедших в 2003 г. международных конференциях «Знания-Диалог-Решение» KDS 2003 и «Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия» IS-2003, приводятся аннотации докладов, прочитанных в 2003 г. на семинаре "Проблемы искусственного интеллекта", проводимом Российской ассоциацией искусственного интеллекта, дается информация о планируемой в этом году Девятой национальной конференции по искусственному интеллекту (с международным участием) КИИ-2004.

А.П. Еремеев