- •Назовите основные способы реализации искусственных интеллектуальных систем.
- •Приведите структуру доказательств на основе резолюции
- •Назовите основные сферы приложения искусственного интеллекта и охарактеризуйте их.Извлечение информации из баз данных
- •Комбинаторные задачи и составление расписаний
- •Доказательство теорем
- •Автоматическое программирование
- •Роботика
- •Экспертные консультирующие системы
- •Обработка естественного языка
- •2. Дайте определение понятию общеинтеллектуальная процедура (метапроцедура). Опишите процедуру целенаправленного поиска в лабиринте возможностей.
- •1. Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие. Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •Приведите основные этапы процесса извлечения ответа.
- •Опишите синтаксис и семантику языка предикатов.
- •Опишите процедуру поиска методом редукции.
- •1. Дайте определение понятию "искусственный интеллект". Охарактеризуйте основные теоретические проблемы искусственного интеллекта.
- •2.Охарактеризуйте понятие резолюции в общем виде.
- •Другими словами, помня, что
- •Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие.Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •Опишите структуру продукционного правила.
- •Перечислите основные виды знаний и охарактеризуйте их.
- •2. Что такое логический вывод? в чем заключается метод решения задач, использующий аппарат логики предикатов
- •1. Что такое предикатная функция?
- •2. Опишите процедуру поиска в глубину. Опишите процедуру поиска в ширину.
- •1. Дайте определение семантической сети.
- •Что такое унификация?
- •1. Перечислите семантические отношения и дайте им определения.
- •2. В чем заключается задача представления некоторой системы в виде системы продукций?
- •1. Перечислите основные типы объектов в семантической сети и дайте им определения.Приведите пример семантической сети.
- •2. Как вычисляются коэффициенты определенности посылок и заключений?
- •Если (а1 а2), то в.
- •В нашем случае
- •Перемножив все компоненты этой формулы, мы увидим, что
- •Дайте определение фрейму
- •Опишите стратегию управления на основе принципа “классной доски”.
- •1. Дайте определение продукционному правилу.
- •2. Как представляется система доказательств в системе опровержения на основе резолюции?
- •1. Назовите группы и типы фреймов. Приведите пример фрейма.
- •2. Опишите стратегию “подъема на гору”.
- •1.Опишите структуру ядра продукционного правила.
- •2.Опишите правило исключения кванторов существования и дайте определение функции Сколема.
- •Опишите основные компоненты системы продукций и связь между ними.
- •2. Опишите процедуру поиска в факторизованном пространстве.
- •1. Что такое интерпретация формулы, область интерпретации?Приведите примеры правильно построенных формул.
- •Приведите последовательность основных этапов тождественных преобразований исходной формулы во множество клауз.
- •1. Что такое продукции?
- •2. Что представляет собой дерево опровержения?
- •1. Что такое стратегия управления в системе продукций?
- •2. Назовите основные стратегии поиска на дереве опровержения.
- •1. Назовите основные признаки и функциональные возможности в соответствии с которыми систему можно отнести к интеллектуальной
- •2. Как применяются методы доказательства теорем к решению задач.
- •1. Опишите процедуру поиска метода генерация – проверка.
- •2. В чем сущность процесса извлечения ответа?
- •1. Опишите методику выработки заключения на основе вероятностных характеристик.
- •2. Опишите используемые в системах продукций стратегии управления.
- •Опишите структуру вывода заключения на основе байесовского подхода.
- •2. Опишите процедуру поиска с использованием нескольких моделей
- •1. Опишите основные принципы дедукции на основе байесовского подхода.
- •2. В чем, на современном этапе исследований, отличие искусственного интеллекта от естественного?Чем отличаются формализованные знания от неформализованных?
- •1. Нечеткие и приближенные высказывания? Что такое коэффициент определенности?
- •Если (а1 а2), то в.
- •2. Приведите структуру доказательств на основе резолюции.
- •Другими словами, помня, что
- •1 Учет нескольких признаков при расчете вероятности гипотезы? Для чего и как рассчитывается цена свидетельств? Как учитывается неопределенность в ответе пользователя?
- •2. Интерпретация формулы, область интерпретации, примеры правильно построенных формул.
1. Что такое предикатная функция?
Основой логических моделей является понятие формальной системы, задаваемой четвёркой:
M=(T, P, A, F),
где T – множество базовых элементов (например, буквы некоторого алфавита);
P – множество синтаксических правил, на основе которых из T строятся формулы;
A – множество априорно истинных выражений (аксиомы);
F – семантические правила вывода, которые из множества А позволяют получить новые, правильно построенные формулы – теоремы.
Наиболее широко используются модели, опирающиеся на исчисления высказываний и предикатов. Предикатом называется функция от любого числа аргументов, принимающая истинностные значения. Аргументы принимают значения из произвольного конечного или бесконечного множества М, называемого предметной областью.
Алфавит исчисления предикатов состоит из следующего набора символов:
знаки пунктуации { ( , ) . };
логические связи {, , , };
знаки кванторов {, };
символы переменных {a, b, x, v, …};
функциональные буквы {f, g, s, …};
предикатные буквы {P, Q, N, …}.
2. Опишите процедуру поиска в глубину. Опишите процедуру поиска в ширину.
Билет №9
1. Дайте определение семантической сети.
Семантические сети представляют более сложные структуры. Такая сеть состоит из множества концептуальных графов, представляющих логические формулы. Она позволяет визуализировать множество отношений между концептуальными графами, ее составляющими. Ею описывается также универсум, в который погружены концептуальные графы (что является глобальной областью экспертизы).
Концептуальные графы и семантические сети составляют графическую версию исчисления предикатов.
Самые первые семантические сети были разработаны в качестве языка-посредника для систем машинного перевода, а многие современные версии до сих пор сходны по своим характеристикам с естественным языком. Однако последние версии семантических сетей стали более мощными и гибкими и составляют конкуренцию фреймовым системам, логическому программированию и другим языкам представления.
Начиная с конца 50-ых годов были создано и применены на практике десятки вариантов семантических сетей. Несмотря на то, что терминология и их структура различаются, существуют сходства, присущие практически всем семантическим сетям:
1. узлы семантических сетей представляют собой концепты предметов, событий, состояний;
2. различные узлы одного концепта относятся к различным значениям, если они не помечено, что они относятся к одному концепту;
3. дуги семантических сетей создают отношения между узлами-концептами (пометки над дугами указывают на тип отношения);
4. некоторые отношения между концептами представляют собой лингвистические падежи, такие как агент, объект, реципиент и инструмент (другие означают временные, пространственные, логические отношения и отношения между отдельными предложениями;
5. концепты организованы по уровням в соответствии со степенью обобщенности так как, например, сущность, живое существо, животное, плотоядное
Однако существуют и различия: понятие значения с точки зрения философии; методы представления кванторов общности и существования и логических операторов; способы манипулирования сетями и правила вывода, терминология. Все это варьируется от автора к автору. Несмотря не некоторые различия, сети удобны для чтения и обработки компьютером, а также достаточно мощны, чтобы представить семантику естественного языка.