Методы взаимодействия с активным агентом обучающей среды

    Дисциплина: Педагогика
    Тип работы: Реферат
    Тема: Методы взаимодействия с активным агентом обучающей среды

    Федеральное агенство по образованию РФ

    Государственное образовательное учереждение высшего профессионального образования Уральский государственный университет им. А.М. Горького Математико-механический факультет, кафедра

    математической экономики

    Методы взаимодействия с активным агентом

    Квалификационная работа на степень бакалавра наук по направлению \"математика, компьютерные науки\" студента группы КН-402

    Дернова Григория Сергеевича _________________________

    Научный руководитель: КТН, старший преподаватель КИПУ

    Авербух Владимир Лазаревич _____________________

    Екатеринбург, май 2008 г.

    Реферат

    Заголовок

    Дернов Гр.С. \"Методы взаимодействия с активным агентом\", квалификационная работа на степень бакалавра: стр. 30, рис. 5, табл. 2, библ. 20 назв.

    Ключевые слова

    Спонтанная интерактивность, обучающая система, интеллектуальный агент, многоагентная система, JADE, искусственный интеллект.

    Содержание

    Исследование и разработка методов взаимодействия с активным агентом обучающей системы.

    Работа имеет экстенсивный характер: последовательное рассмотрение всех этапов разработки обучающей интеллектуальной информационной системы с акцентом на языке взаимодействия с

    пользователем.

    Введение

    Постановка проблемы Агент

    Традиционно под

    агенто

    м понимается некоторая автономная сущность в составе информационной системы, решающая определенную подзадачу. В силу автономности он наиболее характерен для систем

    искуственного интеллекта (о чем сигнализирует известный эффект Пигмалиона). Чаще всего

    искуственны

    интеллект (artificial intelligence) определяется как алгоритм, решающий некоторую мыслительную задачу. Это бихевиористская концепция, или концепция \"черного ящика\",

    которая избегает исследования самих мыслительных процессов. По мнению Рассела (\"Искуственный интеллект\"), указанный класс шире реальной области рассмотрения ИИ: например, включает

    вычислительные задачи. Аналогично определение при помощи известного теста Тьюринга оставляет больше вопросов, чем ответов. Особенно это касается агентного взаимодействия, потому

    что остается непонятным скачок от дифференциальных (в данном случае агентных) характеристик к интегративным (решение интеллектуальной задачи), который исследуется в системном

    анализе. Ведь этот переход является ключевым для проектирования алгоритма.

    Интеллектуальный агент

    В специализированных монографиях предлагается оптимизационная модель ИИ. В этом случае агент оперирует понятиями (реализуемыми как переменные), закодированными

    человеком, и в зависимости от истории (\"последовательности актов восприятий\") и текущего состояния, которое само интерпретируется понятийно, стремится к наиболее эффективному

    поведению (\"действию в среду\"). Критерий эффективности (\"функция полезности\") задается человеком. То есть главным критерием ИИ служит вариативность его действий (выбор на

    множестве). К примеру, автомобиль должен добраться в определенное место, варьируя выбор маршрута и соблюдая ПДД.

    РИСУНОК АГЕНТА Таким образом, вместо парадигмы \"знание и вывод\" получаем парадигму \"знания и правдоподобные рассуждения\" (то есть релевантные тому положению, которое требуется

    доказать) (см. Шемякин \"Компьютерная семантика\").

    Взаимодействие агентов

    Однако, агенты предоставляют себе прежде всего новый подход к проектированию интеллекта, в котором ведующую роль занимает взаимодействие (interaction) их друг с

    другом и с пользователем. Попытаемся точнее определить предмет нашего исследования.

    Анализ существа указанной темы вызывает трудности у авторов учебников и монографий в связи с недостаточным диалогом гуманитаристики и информатики. Поэтому многие разработки по

    человеко-машинному взаимодейсвтию (HCI) пребывают в интуитивной форме, аппелируя к здравому смыслу (common sense) и не достигая научной строгости. Возьмем на себя смелость

    определиться с теорией.

    ИИ реализуется в качестве информационной системы -множества информации, воспринимаемого как целое. Первое время информация понималась как негоэнтропия (Шеннон, Планк) или как

    атрибут материи (см. Бирюков \"Кибернетика и методология науки\"). Лишь в 80-е годы информатика обозначила свою обособленность от математики, физики и техники: главную роль в

    определении информации стал играть человек. В современном понимании информация доступна только в процессе интерпретации символьных структур, реализуясь на ментальном и языковом

    уровнях. В случае исследования взаимодействия нас будет прежде всего интересовать языковой уровень, представленный словами, предложениями, текстами, новыми языками и речью.

    Специализация агентов

    Однако, этого недостаточно. По мнению экспертов на данный момент языки

    общего характера исчерпали себя и возникла необходимость в специализированных языках (языках конкретных наук). Кроме того, современные экспертные системы (то есть основанные на

    знаниях), которые нас больше всего интересуют, значительно различаются в зависимости от предметной области. В связи с тем, что агенты прежде всего моделируют социальные

    взаимодействия, было решено обратиться к педагогической науке.

    В этом случае интеллектуальная система называется обучающей системой (learning system) и мы приходим к одному из центральных положений данной работы. А именно, предложенный

    выше критерий интеллектуальности следует теперь понимать в роли агента, оперирующего дидактическими параметрами и реализующего дидактический критерий полезности. Данный тезис,

    безусловно, будет рассмотрен подробнее.

    Определение проблемы

    Итак, теперь мы глубже понимаем заявленную тему: как исследование и разработку языковых средств агентов в составе обучающей мультиагентной интеллектуальной

    информационной системы, взаимодействующих с точки зрения максимизации дидактической функции полезности.

    Актуальность проблемы

    Прежде чем решать задачу, следует понять, является ли она проблемной, то есть не имеющей пока должного решения? В принципе, уже то, что большинство задач

    интеллектуальных систем еще не имеет устоявшейся теории и программной поддержки говорит о проблемности вопроса. Однако, рассмотрим подробнее темы взаимодействия, обучения, и

    многоагентности в интеллектуальной среде.

    Интерес к вопросам взаимодействия подтверждается множеством положений. К примеру, на международной конференции по общим вопросам развития техники в 2004 году учеными

    Стэнфордского университета была озвучена тенденция смещения интересов в область человеко-машинных систем, Билл Гейтс в качестве лидера компании \"Майкрософт\" (Microsoft) назвал

    интерфейс персональных компьютеров главным вызовом для отрасли в 21 веке. Речь идет не только об увеличения роли человека в отношении \"человек-компьютер\", но и тем, что

    усложняющийся функционал современных программ уже не может быть эффективно представлен традиционным статичным интефейсом.

    Относительно обучения можно отметить возрастающую роль систем дистанционного образования и так называемых информационных технологий обучения (например,

    мультимедиа-презентаций). По сведениям ЮНЕСКО 70% знаний приобретаются сейчас вне классических форм обу...

    Забрать файл

    Похожие материалы:


ПИШЕМ УНИКАЛЬНЫЕ РАБОТЫ
Заказывайте напрямую у исполнителя!


© 2006-2016 Все права защищены