- •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. Назовите основные признаки и функциональные возможности в соответствии с которыми систему можно отнести к интеллектуальной
К основным признакам интеллектуальной системы относят наличие базы знаний и системы логического вывода. В свою очередь основными теоретическими проблемами искусственного интеллекта являются проблема представления знаний и проблема логического вывода.
Всякая задача, для которой априорно неизвестен алгоритм решения, относится к искусственному интеллекту.
К сфере искусственного интеллекта относятся те, весьма различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения и которые обладают двумя характерными особенностями:
в них используется информация в символичной форме: буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область ИИ от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме;
в них предполагается наличие выбора – нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределённости, и это недетерминизм, который носит фундаментальный характер, эта свобода действия является существенной составляющей интеллекта.
2. Как применяются методы доказательства теорем к решению задач.
Билет №21
1. Опишите процедуру поиска метода генерация – проверка.
Метод “генерация-проверка” позволяет в процессе поиска в пространстве состояний или подзадач генерировать очередное возможное решение и тут же проверить, не является ли оно конечным. Генератор решений должен быть очень полным, т.е. обеспечивать получение всех возможных решений и в то же время неизбыточным, т.е. генерировать одно решение только один раз. Проверка очередных сгенерированных решений производится на основе эвристических знаний, заложенных в генератор. Увеличение количества этих знаний приводит к сокращению пространства поиска решений, но в то же время увеличивает затраты на генерацию каждого решения.
Для сложных ЭС применяются процедуры поиска, которые предназначены для роботы с теми видами сложности, которые присущи системе. Только для ЭС с большим размером пространства поиска целесообразно разбиение его на подпространства другого уровня иерархии. При этом могут выделяться подпространства, описывающие конкретные группы явлений предметной области, а также абстрактные пространства для описания каких-либо сущностей. Для последнего случая характерно использование неполных описаний, для которых в пространстве более низкого уровня дается определенная конкретизация.
К методам поиска, реализованным по требованию пользователя полный состав решений в рамках большого пространства состояний, относят поиск в факторизованном пространстве. Факторизованным пространством называют пространство, которое можно разбить на непересекающиеся подпространства частичными неполными решениями. Здесь используется метод “иерархическая генерация-проверка”. Генератор определяет текущее частичное решение, затем проверяется, может ли привести это решение к успеху. Если текущее решение отвергается, то из рассмотрения без генерации и проверки устраняются все решения данного класса.