- •1.Назначение эс
- •Важность эс состоит в следующем
- •К неформальным задачам относятся такие, кот обладают одной или неск хар-ми:
- •Особенности неформальных задач
- •Формальные основы эс (хрень, но вдруг пригодится)
- •2.Архитектура эс
- •3.Этапы разработки эс
- •Требования
- •Технология разработки эс
- •4.Основные направления исскуственного интелекта
- •5. Состояние работ в области экспертных систем и направлениям искусственного интеллекта.
- •Состояние работ в области экспертных систем
- •Состояние работ по новым напр-ям искусственного интеллекта
- •6.Клас-ция эс
- •7. Клас-ция инструм-ных ср-в
- •8. Характеристики типов задач
- •9. Представление знаний в эс
- •10.Состав и организачия знаний в эс Круг задач решаемых при представлении знаний включает след положения
- •11.Модели представления знаний
- •12.Логическая модель предст-я зн-й
- •Осн. Понятия логики предикатов
- •13.Семантические сети
- •14.Фреймы
- •15.Правила продукции
- •16.Модель доски объявлений
- •17.Модель прецедентов
- •18.Методы поиска решений в эс
- •19.Стратегии поиска решений в эс
- •20.Эвристические методы поиска в эс
- •21. Понятие нейроинформатики, история развития
- •22. Биологический и формальный нейрон.
- •23.Элементы нейронных сетей их обозначение
- •24. Типы нейронных сетей их обозначение
- •25 Основные достоинства и недостатки нс по сравнению с эс
- •26. Состав и структура нейросетевого интеллектуального блока
- •28. Интерпретатор нейросетевого блока
- •29 Блок «Учитель» нейроимитатора
- •30 Блок «Оценка»
- •34. Задачник нейросетевого блока
- •40. Понятие логически прозрачных нейронных систем.
- •1) Контрастирование нс – сведение ее связей до минимума для данных 2)Вербальное описание (формирование явных знаний).
- •Метод дифференциального обучения Хэбба
- •Теорема об обучении персептрона.
- •45 Многослойный перцептрон и его обучение
- •Обучение методом обратного распространения ошибок.
- •Формула1.
- •Формула 2
- •Формула 3
- •46.Карта самоорганизации Кохонена.
- •47. Гибридные модели представления знаний
4.Основные направления исскуственного интелекта
1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
(разработка моделей представления знаний, созданием БЗ, образующих ядро экспертных систем. (сливается с инженерией знаний. )
2. Программное обеспечение систем ИИ разрабатываются спец. языки для решения интелл-ных задач, в которых упор делается на преобладание логической и символьной обработки над вычисл-ми процедурами.
3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод
модели:
• применение «языков-посредников» или языков смысла, в результате происходит доп. трансляция «исходный язык оригинала — язык смысла — язык перевода»;
• ассоциативный поиск аналогич. фрагментов текста и их переводов в спец. текстовых БД;
• структурный подход, вкл. анализ и синтез естественно-языковых сообщений.
4. Интеллектуальные роботы
Роботы — это электротехнические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Поколения в истории создания и развития робототехники:
I поколение. Роботы с жесткой схемой управления.
II поколение. Адаптивные роботы с сенсорными устройствами.
III поколение. Самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы.
5. Обучение и самообучение
ориентированно на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных. Вкл. обучение по примерам, а также традиционные подходы из теории распознавания образов. В последние годы к этому направлению примыкают системы анализа данных и поиска закономерностей в БД.
6. Распознавание образов
подход — описание классов объектов через определенные значения значимых признаков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Процедура распознавания использует спец. мат-кие процедуры и функции, разделяющие объекты на классы( нейрокибернетикой).
7. Новые архитектуры компьютеров
создаются Пролог- и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам БД, параллельным и векторным компьютерам. Высокая стоимость, недостаточное программное оснащение и аппаратная несовместимость с традиционными компьютерами существенно тормозят широкое использование новых архитектур.
8. Игры и машинное творчество
сочинение компь. музыки, стихов, сказок и даже афоризмов. Основным методом подобного «творчества» является метод пермутаций (перестановок) плюс использование некоторых БЗ и БД, содержащих результаты исследований по структурам текстов, рифм, сценариям и т. п.
А еще направления: генетические алгоритмы; когнитивное моделирование; интеллектуальные интерфейсы; распознавание и синтез речи; дедуктивные модели.
5. Состояние работ в области экспертных систем и направлениям искусственного интеллекта.
Выделяют следующие основные направления в искусственном интеллекте (ИИ):
• экспертные системы - "системы, основанные на знаниях" (СОЗ);
• нейронные сети (НС);
• естественно-языковые системы (ЕЯ-системы).
Состояние работ в области экспертных систем
Американские специалисты распределяют ИС для создания ЭС (СОЗ) по следующим секторам рынка: персональные компьютеры (ПК) и компьютеры фирмы "Макинтош" (МАК), рабочие станции (РСт), большие ЭВМ (БЭВМ), символьные ЭВМ (СЭВМ), проблемно/предметно-ориентированные (ППО). По нашему мнению, здесь смешаны различные основания классификации: тип ЭВМ и тип ИС. Некоторым оправданием может служить тот факт, что большинство проблемно/предметно-ориентированных ИС разработано для рабочих станций. Необходимо подчеркнуть, что в настоящее время к рабочим станциям относят как собственно рабочие станции, работающие под ОС Unix, так и ПК типа 486 и Pentium, работающие под ОС Unix и Windows NT.
Интегральная диаграмма, отображающая тенденции практического использования ЭС см. рис.
1. При некотором росте объемов продаж ИС для ПК и МАК доля ИС этого типа в общем объеме продаж ничтожна и составляет чуть более 2%.
2. Объем продаж ИС для РСт устойчиво и имеет устойчивую тенденцию к росту
3. Объем продаж ИС для БЭВМ имеет устойчивую тенденцию к небольшому снижению.
4. Объем продаж ИС для СЭВМ (в основном имеются в виду Лисп-машины) относительно стабилен.
5. Объем продаж проблемно/предметно-ориентированных ИС растет наиболее быстрыми темпами. Все ведущие производители ИС для ЭС) безоговорочно признали и реализуют проблемно-предметную ориентацию ИС.
В проблемно/предметно-ориентированных ИС можно выделить следующие поднаправления:
1) ИС для динамических экспертных систем реального времени,
2) ИС для систем-советчиков
3) ИС для систем, основанных на прецедентах.