Програма, що моделює хід роздумів експерта на основі знань, що знаходяться в базі знань називається…

1. інтелектуальний редактор

2. підсистема пояснень

3. вирішувач

4. вірної відповіді немає

Порівняння результатів спостережень з очікуваними результатами називається:

1. діагностика

2. спостереження

3. управління

4. прогноз

Проектування це:

1. управління поведінкою системи

2. визначення послідовності дій

3. побудова конфігурації об'єктів при заданих обмеженнях

4. вірної відповіді немає

У чому відмінність між базою даних і базою знань?

1. база даних містить тільки правила, а база знань – факти і правила

2. база знань містить тільки факти, база даних – факти і правила

3. база даних містить тільки факти, база знань – факти і правила

4. відмінностей немає

Хто є автором мови програмування LISP?

1. М. Мінськи

2. Н. Вінер

3. фон Нейман

4. Дж. Маккартні

Хто є автором ідеї тесту на інтелектуальність системи штучного інтелекту?

1. Н. Вінер

2. Тюрінг

3. К. Шеннон

4. фон Непман

Яка мова програмування з нижче перерахованих є мовою логічного програмування?

1. Lisp

2. Prolog

3. C++

4. Pascal

Яка з нижчеперерахованих мов програмування базується на логіці предикатів 1-го порядку?

1. Lisp

2. Prolog

3. Pascal

4. Smalltalk

Що лежить в основі рішення задачі системою штучного інтелекту?

1. обчислення

2. індексний пошук

3. пошук даних

4. трансляція

Чи можна назвати експертною системою програму діагностики серцево-судинних захворювань за результатами обстеження хворого?

1. так

2. ні

Чи можна назвати експертною систему без засобів пояснення?

1. так

2. ні

Які мови програмування можна віднести до мов інженерії знань?

1. Pascal

2. С++

3. Prolog

4. Lisp

Який метод представлення знань реалізований в мові програмування Prolog?

1. фрейми

2. семантичні мережі

3. логіка предикатів 1-го порядку

4. логіка предикатів 2-го порядку

Яку мову штучного інтелекту розроблено в Росії?

1. ФОРТРАН

2. РЕФАЛ

3. обидва варіанти правильні

4. обидва варіанти неправильні

Найбільш розповсюджені мови, призначені для вирішення задач штучного інтелекту:

1. Basic, Pascal

2. LISP, Prolog

3. C, C++

4. вірної відповіді немає

Хто розробив мову РЕФАЛ?

1. Д.О. Поспєлов

2. Г.С. Поспєлов

3. В. Ф. Турчин

4. А.І. Берг

Хто розробив теорію ситуаційного управління?

1. В. Ф. Турчин

2. Г.С. Поспєлов

3. Д.О. Поспєлов

4. Л.І. Микуліч

Що було створено нейромережі американськими вченими Г. Розен-Блаттом та П. Мак-Каллоком в кінці 50-х років?

1. перші нейромережі

2. перші нейрокібернетики

3. перші трансп’ютери

4. вірної відповіді немає

В якому році були створені перші нейромережі американськими вченими Г. Розен-Блаттом та П. Мак-Каллоком?

1. 40-ті р.р.

2. 50-ті р.р.

3. 60-ті р.р.

4. 70-ті р.р.

Персептрон – це пристрій…

1. розпізнання образів

2. створений в 50-ті роки моделюючий людське око і його взаємозв’язок з мозком

3. паралельні комп’ютери з великою кількістю процесорів

4. вірної відповіді немає

До якого типу мереж відноситься класичний багатошаровий персептрон виучуваний зворотним розповсюдженням помилки?

1. до мереж із зворотними зв'язками

2. до мереж з симетричними зв'язками

3. до мереж з прямими зв'язками

4. до мереж з латеральним гальмуванням

До якого типу навчання можна віднести навчання багатошарового персептрона зворотним розповсюдженням помилки?

1. до навчання з вчителем

2. до навчання без вчителя

3. до іншого типу

4. до навчання з заохоченням

Орієнтований граф, вершини якого – поняття, а дуги – відношення між мини має назву…

1. локальна мережа

2. глобальна мережа

3. семантична мережа

4. нейрона мережа

Оберіть правильний варіант назви поетапного плану дій для розв’язування поставленої задачі:

1. алгоритм

2. програма

3. Pascal

4. команди процесора

Обрати із заданого переліку мов програмування мову низького рівня:

1. Pascal

2. Basic

3. Assembler

4. Fortran

Обрати із заданого переліку назву мови програмування високого рівня:

1. Pascal

2. Assembler

3. MS Access

4. MS Word

Програма, призначена для перекладу програми, написаної одною мовою програмування, на іншу мову програмування, називається:

1. транслятор

2. компілятор

3. інтерпретатор

4. програматор

Програма для перекладу програми високого рівня у програму в машинних кодах називається:

1. Компілятор

2. інтерпретатор

3. алгоритмі затор

4. налагоджувач

Процес перекладу програми високого рівня у програму в машинних кодах називають:

1. програмування

2. компіляція

3. інтерпретація

4. алгоритмізація

Програма, призначена для покомандної трансляції та виконання вихідної програми високого рівня, називається:

1. Компілятор

2. інтерпретатор

3. транслятор

4. налагоджувач

Процес покомандної трансляції та виконання вихідної програми високого рівня називають:

1. Програмування

2. компіляція

3. інтерпретація

4. алгоритмізація

Програми, створені спеціально для зручного написання та налагодження інших програм, називають:

1. інтегровані середовища

2. редактори вихідного тексту программ

3. CASE-засоби

4. програмні процесори

Програми, створені для спрощення аналізу та проектування майбутньої програми, а також для створення каркасу майбутньої програми, називають:

1. Інтегровані середовища

2. редактори вихідного тексту програм

3. CASE-засоби

4. програмні процесори

Які задачі неможливо вирішити з допомогою багатошарової нейронної мережі

1. класифікація

2. розпізнання образів

3. аппроксимізація функції

4. реплікація

При вченні мережі пред'являється набір повчальних прикладів, що є парою: вектор вхідних значень і бажаний вихід мережі. В ході вчення вагові коефіцієнти мережі підбираються так, щоб по цих входах давати виходи, максимально близькі до правильних.

1. вчення з учителем

2. вчення без учителя

3. вчення з заохоченням

4. вчення з пріоритетом

Метод вчення з допомогою алгоритму поширення помилки є варіантом

1. Вчення з учителем

2. вчення без учителя

3. вчення з заохоченням

4. вчення з пріоритетом

Як міняються ваги зв'язків між нейронами в мережі Хопфілда за правилом Хебба?

1. зв'язки між нейронами, що знаходяться в однакових станах посилюються, а між нейронами, що знаходяться в протилежних станах – слабшають

2. зв'язки між нейронами, що знаходяться в однакових станах слабшають, а між нейронами що знаходяться в протилежних станах – посилюються

3. зв'язки між нейронами, що знаходяться в однакових станах слабшають, а між нейронами що знаходяться в протилежних станах – не змінюються

4. зв'язки між нейронами, що знаходяться в однакових станах не змінюються, а між нейронами що знаходяться в протилежних станах – посилюються

До якого типу навчання можна віднести навчання мережі Хопфілда за правилом Хебба?

1. До навчання з вчителем

2. до навчання без вчителя

3. до вчення з заохоченням

4. вірної відповіді немає

До якого типу мереж відноситься мережа Хопфілда навчання за правилом Хебба?

1. До мереж з прямими зв'язками

2. до мереж із зворотними зв'язками

3. до мереж з симетричними зв'язками

4. до повнозв’язаних мереж із симетричними зв'язками

При навчанні мережі Хопфілда за правилом Хебба модифікуються:

1. тільки ваги зв'язків між нейронами

2. тільки пороги спрацьовування нейронів

3. і ті та інші

4. вірної відповіді немає

Як впливає зменшення кількості нейронів в мережі Хопфілда на її властивості?

1. знижує місткість мережі

2. збільшує час відновлення образу

3. зменшує час відновлення образу

4. ніяк не впливає

У чому перевага використання моделі Гроссберга при рішенні задачі класифікації?

1. не треба визначати правила розбиття на класи

2. не треба навчати

3. швидко працює

4. простий алгоритм

До якого типу навчання можна віднести навчання моделі Гроссберга-Карпентера?

1. До навчання з вчителем

2. до навчання без вчителя

3. до навчання з заохоченням

4. вірної відповіді немає

Збільшення порогу при функціонуванні моделі Гроссберга впливає таким чином:

1. збільшується кількість сформованих класів при навчанні

2. зменшується кількість сформованих класів

3. збільшується швидкість навчання

4. зменшується швидкість навчання

Інформаційна місткість мережі Гроссберга дорівнює:

1. кількості вхідних нейронів

2. кількості вихідних нейронів

3. подвоєній кількості вихідних нейронів

4. подвоєній кількості вхідних нейронів

Чи може в мережі Гроссберга кількість вихідних нейронів перевищувати кількість вхідних нейронів?

1. Так

2. ні

Чим принципово відрізняється структура моделі Гроссберга-Карпентера від структури багатошарового персептрону?

1. наявністю всього двох шарів нейронів

2. у моделі Гроссберга кількість нейронів у вихідному шарі міняється

3. наявністю зворотних зв'язків між нейронами

4. вірної відповіді немає

Чим принципово відрізняється навчання моделі Гроссберга-Карпентера від навчання багатошарового персептрону методом зворотного роз поширення помилки?

1. змінюються всі ваги при навчанні

2. не пред'являється при навчанні необхідна відповідь мережі

3. вчитель ретельно повинен підбирати приклади

4. приклади при навчанні є одночасно і тестовими прикладами

Чим принципово відрізняється рішення задачі класифікації в моделі Гроссберга від моделі Кохена?

1. в моделі Кохена фіксована кількість класів, а в моделі Гроссберга – змінна

2. в моделі Кохена розраховується відстань образу до класу, а в Гроссберга – до зразку

3. модель Кохена вирішує задачу класифікації, а Гросберга - кластерізації

4. вірної відповіді немає

Скільки вихідних нейронів містить мережа Гроссберга, ідеально навчена для розпізнавання трьох букв: А.Б.В?

1. 2

2. 3

3. 4

4. 8

Перший підхід при моделюванні штучного інтелекту має на увазі:

1. створення програмного забезпечення, яке вирішує інтелектуальні задачі

2. використання філософської теорії мислення

3. дослідження психофізіологічних особливостей мислення людини

4. розробку людино-комп’ютерних систем

У другому підході при моделюванні штучного інтелекту використовуються:

1. програмні принципи

2. психофізіологічні особливості

3. фізичні основи мислення

4. людино-комп’ютерні системи

Третій підхід при моделюванні штучного інтелекту базується на:

1. психофізіологічних особливостях

2. програмних принципах

3. людино-комп’ютерних системах

4. фізичних основах мислення

Фрейм призначений для:

1. передачі неструктурованої інформації

2. умовного визначення об’єкту без властивостей

3. зберігання числової інформації в базі даних

4. описання об’єкту з усіма його властивостями

Декларативне знання це:

1. алгоритм розв’язування задачі

2. спосіб перетворення даних

3. спосіб описання алгоритму

4. сукупність фактів та евристик

Яка форма представлення знань в логічній моделі?

1. числовий код

2. функція, що повертає істину чи хибність

3. предикат другого та більше порядку

4. формула предиката першого порядку

Мережева модель знань визначає знання як:

1. структуру системи

2. сукупність понять та зв’язків

3. набір формальних зв’язків

4. множину відношень між фактами

У фреймовій моделі знання представляються у вигляді:

1. абстрактних образів та ситуацій

2. структури даних

3. сукупності зв’язків

4. алгоритму розв’язування задачі

Основними елементами експертної системи є:

1. машина виводу, семантична мережа

2. суть, зв’язки

3. датчики, база знань

4. база знань, машина виводу

База знань це сховище для:

1. окремих фактів

2. різного роду даних

3. фактів та правил їх перетворення

4. інформації, форма представлення якої не визначена

Експертна система призначена для:

1. повної заміни людини

2. консультування спеціалістів

3. машинального розв’язування задач

4. зберігання даних

Вкажіть властивості експертних систем, що виділяють їх серед інших систем для ЕВМ

1. робота з нечіткими даними, накопичування знань

2. чітка логіка, машинальність поведінки

3. розвинений інтерфейс, потужність вичислення

4. ступінь розумності, дані в символьному вигляді

База даних необхідна експертній системі для:

1. перетворення відомостей, що поступають у систему

2. тимчасового збереження гіпотез та фактів

3. збереження знань

4. постійного збереження фактів та гіпотез

Для контролювання ходу міркувань в експертній системі служить:

1. база знань

2. машина пояснень

3. машина логічного виводу

4. система звертання

Яку діяльність можна віднести до експертної?

1. репродукційну

2. прогностичну, алгоритмічну

3. дослідницьку

4. проектувальну

Механізм міркувань, який оперує знаннями та даними з ціллю отримання нових даних, має назву

1. Машина пояснень

2. система придбання знань

3. система спілкування

4. машина логічного виводу

Необхідні факти поступають до експертної системи за рахунок

1. Бази знань

2. машини логічного виводу

3. системи спілкування

4. машини пояснення

Процедура прийняття рішень передбачає наявність:

1. ЛПР

2. експерта

3. інженера

4. аналітика

Основними теоретичними проблемами ШІ є:

1. проблема представлення знань

2. комп’ютерна логіка

3. розробка комп’ютерних методів та алгоритмів

4. розробка комп’ютерної лінгвістики

Вкажіть відомі Вам етапи розвитку досліджень по ШІ:

1. спроба моделювати психологію людини

2. розробка методів та систем, що підсилюють інтелектуальну діяльність людини

3. розробка логічних моделей

4. спроба моделювати функціонування мозку

По кількості типів відношень семантичні мережі поділяють на:

1. унарний, бінарний, тренажний типи

2. з кінечним числом відношень та з безкінечним

3. однорідні та неоднорідні

4. вірної відповіді немає

Основний недолік семантичної мережі це:

1. великі вимоги до ресурсів пам’яті

2. складність побудови

3. складність виводу

4. вірної відповіді немає

Типовими задачами для застосування семантичної мережі є:

1. медична діагностика

2. аналіз природної мови

3. розрахунки на міцність

4. розрахунки на точність

Характерною особливістю семантичних мереж є обов’язкова наявність наступних типів відношень:

1. властивість – значення

2. частина – ціле

3. клас – елемент класу

4. приклад елементу класу

Експертні системи призначені для вирішення:

1. слабо структурованих задач

2. вузького кругу спеціалізованих задач

3. медичних задач

4. задач, алгоритм розв’язування яких взагалі невідомий

Вкажіть основні характеристики для продукційної моделі:

1. жорсткі знання

2. поверхневі знання

3. м’які знання

4. глибинні знання

Вкажіть основні характеристики для логічної моделі:

1. Жорсткі знання

2. поверхневі знання

3. м’які знання

4. глибинні знання

Вкажіть основні характеристики для семантичної мережі:

1. Жорсткі знання

2. поверхневі знання

3. м’які знання

4. глибинні знання

Розробка експертної системи включає наступні етапи:

1. вибір проблеми

2. оцінка ЕС

3. підтримка

4. розробка прототипу

В квазидинамічних експертних системах час:

1. змінюється з більшою швидкістю, ніж в реальності

2. не враховується і не змінюється

3. змінюється неперервно

4. змінюється з фіксованим інтервалом

Типовий склад ЕС включає:

1. Базу знань

2. редактор БЗ

3. підсистему пояснень

4. інтерфейс користувача

На сьогоднішній день основними мовами представлення знань є:

1. правила продукції

2. бінарні стосунки

3. семантичні мережі

4. фрейми

Вкажіть основні характеристики для фреймової моделі:

1. Жорсткі знання

2. поверхневі знання

3. м’які знання

4. глибинні знання

База знань це:

1. формалізовані знання про предметну область та про те як розв’язувати задачу

2. формалізовані знання про предметну область

3. база даних про предметну область

4. словник предметної області

Автором ідеї Фреймів являється:

1. Дж. Маккарті

2. М. Мінські

3. Н. Вінер

4. Мак-Каллок

Який з перерахованих методів обробки знань НЕ являється методом розв’язування задач в експертних системах?

1. дедуктивний зворотній логічний вивід

2. дедуктивний прямий логічний вивід

3. індуктивний логічний вивід

4. вірної відповіді не має

Для коефіцієнту достовірності правила продукції в будь-якій експертній системі використовується діапазон значень:

1. від 0 до 1

2. від -1 до 1

3. від 0 до 100

4. від - до +

Яка з перерахованих нейронних мереж описується повнозв’язним неорієнтованим графом?

1. багатошаровий персептрон

2. модель ART Гроссберга-Карпентера

3. модель Хопфілда

4. мережа Кохонена

При розгляду нейронної мережі з позиції коннекціонізму інформація в ній зберігається у:

1. порогах нейронів

2. вагах зв’язків між нейронами

3. пам’яті негроподібних елементів

4. пам’яті комп’ютера, зв’язаного нейронною мережею

Вкажіть яку з нижче перерахованих моделей нейронних мереж можна назвати навчаємою без вчителя (самонавчаємою):

1. Модель Хопфілда

2. багатошаровий перцептрон з навчанням зворотним розповсюдженням помилки

3. модель Гроссберга (ART)

4. модель Кохонена

Чому функціонування нейронної мережі являється рішенням задачі оптимізації? Тому що в процесі функціонування мережі:

1. мінімізується енергетична функція

2. мінімізується кількість активних нейронів

3. максимізується вірогідність правильної відповіді мережі

4. вірної відповіді немає

Головним недоліком нейронних мереж є:

1. відсутність логіки у роботі

2. відсутність чіткого алгоритму прийняття рішень

3. неоднозначність в прийняті рішень мережею

4. відсутність можливості пояснити прийняття рішень мережею

Головною перевагою застосування нейронних мереж є:

1. не треба формалізувати процедури прийняття рішень мережею

2. можливість обробляти сигнали нейронної мережі

3. можливість розпаралелити процес функціонування мережі

4. можливість розв’язування задач в умовах перешкод

Для нейронних мереж являється НЕвластивим вживання для:

1. діагностики в медицині

2. розв’язування шахових задач

3. розпізнання образів

4. аналіз та синтез мови

Ємкість нейронної мережі виражається в:

1. літрах

2. кубічних сантиметрах

3. кількості нейронів

4. в кількості образів, що запам’ятовує мережа

Функція, що найактивніше використовується в моделях нейронних мереж має назву:

1. раціональна сигмоіда

2. експоненціальна сигмоіда

3. гіперболічна функція

4. гіперболічний тангенс

Серер перерахованих мереж рекурентною являється:

1. персептрон

2. мережа Хопфілда

3. мережа радиальних базисних функцій

4. вірної відповіді немає

«Батьком» генетичних алгоритмів вважається:

1. Д. Голдберг

2. Д. Холланд

3. К. Де Йонг

4. вірної відповіді немає

Основи теорії нечітких множин заклав:

1. І. Мамдані

2. М. Блек

3. Л. Заде

4. Б. Коско

Перша експертна система мала назву:

1. MACSYMA

2. EMYCIN

3. PROSPECTOR

4. DENDRAL