- •Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта. Тест Тьюринга.
- •Системы с интеллектуальной обратной связью.
- •3.Автоматизированные системы распознавания образов.
- •4. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений.
- •5. Экспертные системы
- •1. Постоянство
- •2. Лёгкость передачи
- •3. Устойчивость и воспроизводимость результатов
- •6. Нейронные сети
- •7. Генетические алгоритмы и моделирование эволюции.
- •Область применения сии.
- •9. Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта. Проблемы ии связаны с ресурсами
- •Ии в Стране восходящего солнца
- •Военные технологии
- •10. Информация, данные, знания. Классификация сии.
- •Понятие: "Система искусственного интеллекта", место сии в классификации информационных систем
- •1.1.2.3. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания
- •1.1.2.3.2. Классификация систем искусственного интеллекта
- •11.Бд для поддержки принятия решений
- •12. Источники эконом. Эфф-ти сис-м искус. Интел. И интел. Обработки данных.
- •13. Перспективы инф-ых технологий: интел-ция, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся сис-м
- •14. Особенности технологии создания сис-м искус. Интел.
- •15. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности (Вопрос № 15).
- •16. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла
- •18. Интеллектуальный интерфейс информационной системы
- •19. Проблема распознавания образов.
- •20. Применение распознавания образов для идентификации и прогнозирования.
- •22. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами.
- •23. Управление как задача, обратная идентификации и прогнозированию.
- •24. Многообразие задач принятия решений. Принятие решений, как реализация цели.
- •25. Связь принятия решений и распознавания образов
- •26. Выбор в условиях неопределенности
12. Источники эконом. Эфф-ти сис-м искус. Интел. И интел. Обработки данных.
Инф-ия, содержащаяся в сис-е, непосредственно связана с энтропией этой сис-мы (обратно пропорционально), а та, в свою очередь, – с кол-ом энергии в сис-ме (пропорционально). Поэтому инф-ия имеет энергетический эквивалент, т.е. в принципе возможна формула, связывающая кол-во инф-ии с кол-ом энергии, наподобие знаменитой формулы Альберта Эйнштейна E=mc2, однако современной науке она неизвестна.
При сообщении некот. сис-е определенного кол-ва инф-ии ее уровень системной организации возрастает и энтропия уменьшается, что приводит к выделению или экономии энергии (охлаждению системы).
Например, при внедрении системы оперативного управления процессом уборки зерновых в масштабах одного района Краснодарского края в 1983-1988 годах за счет повышения ровня системной организации объекта управления экономилось топлива на сумму около 400 тысяч рублей. Автором данной работы эти мысли высказывались в предложенной им инф-ой теории стоимости еще в 1979 году.
13. Перспективы инф-ых технологий: интел-ция, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся сис-м
Сегодня мы все чаще видим как вместе или по отдельности реализуются и другие подходы:
1. Адаптивные и самообучающиеся сис-мы настраиваются на решение тех или иных задач за счет учета априорной инф-ии и инф-ии, поступающей в сис-му в процессе ее эксплуатации. Можно считать, что подобные сис-мы развиваются на основе опыта их эксплуатации и что усвоение этого опыта есть один из технологических этапов создания таких сис-м.
2. Саморазвивающиеся открытые сис-мы очень большого масштаба, кот. не спроектированы какой-либо одной группой разработчиков и развиваются не по какому-либо плану, созданному кем-либо заранее. Эти сис-мы создают как бы инф-ую среду общего доступа в развитие кот. могут вносить свой вклад разработчики и даже пользователи, независимо от своего места нахождения.
Таким образом перспектива инф-ых сис-м в создании технологий их создания и развития с учетом опыта эксплуатации, часто без заранее разработанного плана и в этом процессе могут принимать участие не только разработчики, но и пользователи, находящиеся где угодно в мире. Такие сис-мы будем называть открытыми распределенными адаптивными саморазвивающимися сис-ми.
14. Особенности технологии создания сис-м искус. Интел.
Сис-ма искус. интел. в кач-ве существенной своей части включает базу знаний, которая является рез-ом обобщения опыта эксплуатации данной сис-мы в пределенных конкретных условиях. Это значит, что программистом м. б. разработана только "пустая оболочка" сис-мы искус. интел., кот. превращается в работоспособную сис-му в рез-те процесса обучения, кот., таким образом, является необх. технологическим этапом создания подобных сис-м. Можно провести аналогию между такой сис-ой и ребенком: ребенок не может идти работать, т.к. ему для этого предварительно требуется длительное обучение в школе, а затем часто и в вузе, чтобы он смог выполнять определенные виды работ.
Технология создания и использования сис-м искус. интел. и виртуальной реальности включает след. основные направления:
- инженерия знаний, моделирование рассуждений;
- методы принятия решений на основе знаний;
- интел. интерфейс;
- когнитивная графика и виртуальные миры, в т.ч. нечеткие сис-мы.
Более прикладной хар-р имеют: создание ЭС второго поколения; интегрированные интел. сис-мы; интел. обучающие системы; интел. сис-мы принятия решений (в т.ч. прикладная семиотика), интел. сис-мы автоматизации научных исследований и интел. САПР; новые аппаратные принципы создания интел. сис-м; новые концептуальные модели принятия решений.