- •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.
Автоматическое программирование
Задача написания программы для ЭВМ связана как с доказательством теорем, так и с роботикой. Существующие компиляторы уже осуществляют в некотором смысле «автоматическое программирование». Они воспринимают полную спецификацию во входном коде того, что программа должна делать и пишут программу в объектном коде, которая это делает. То, что мы подразумеваем под автоматическим программированием, может быть описано как «суперкомпилятор» или программа, которая могла бы воспринимать описание на очень высоком уровне того, что требуется от искомой программы. Указанное описание на высоком уровне могло бы быть точным утверждением в некотором формальном языке, таком, как исчисление предикатов, или приблизительным описанием, скажем, на русском языке, которое потребовало бы проведения дополнительного диалога между системой и пользователем для исключения неоднозначностей.
Задача автоматического написания программы для достижения результата тесно связана с задачей доказательства того, что программа достигает этого результата. Последняя получила название верификации программы.
Роботика
Может показаться, что управление физическими действиями подвижного робота не требует большого интеллекта. Даже маленькие дети способны успешно находить дорогу в окружающей их обстановке и манипулировать предметами. Однако некоторые из этих задач, практически бессознательно выполняемые людьми, требуют для их решения тех же многих способностей, которые необходимы для решения проблем, нуждающихся в большом интеллекте.
Основной характеристикой интеллектуального робота является целенаправленное поведение в сложном плохо организованном внешнем мире. С точки зрения ИИ целенаправленное поведение модно организовать путём преобразования знаний о текущем состоянии мира, полученных с помощью сенсорных систем, в последовательность действий, направленных на достижение заданной цели. Такое преобразование должно опираться на априорные знания о мире и способах его преобразования. Это значит, что центральными звеньями интеллектуального робота являются система представления знаний и развитие системного планирования действий.
Экспертные консультирующие системы
Такие системы обеспечивают пользователя компетентными заключениями, касающимися определённых предметных областей. Были созданы автоматические консультирующие системы, способные диагностировать заболевания, оценивать потенциальные золотоносные месторождения, предлагать варианты возможных структур для сложных органических химических элементов и даже давать советы о том, как пользоваться другими ВС. Ключевая проблема построения экспертных консультирующих систем состоит в том, как представить и использовать знания, которыми, очевидно, располагают и пользуются люди, являющиеся экспертами в этих областях. Эта проблема осложняется ещё тем фактом, что экспертные знания во многих важных областях часто являются неточными, неопределёнными или анекдотичными.
Во многих экспертных консультирующих системах применяются методы ИИ, связанные с логическим выводом, основанным на правилах. В таких системах экспертные знания представлены в виде большого множества простых правил, которые применяются при организации диалога между системой и пользователем, а также для вывода заключений. Дедукция, основанная на правилах, является одним из главных вопросов, который рассмотрим в дальнейшем в нашей книге.