- •1. Понятия «система».
- •2. Понятия, «информация», «неопределенность»
- •3. Особенности и признаки интеллектуальных информационных систем
- •4. Функции информационных систем. Двойственная природа знаний, используемых в информационных системах
- •5. Способы объединения операционного и фактуального знания в традиционных информационных системах.
- •6. Способы объединения операционного и фактуального знания в интеллектуальных информационных системах. Сравнение с традиционными системами
- •7. Интеллектуальные информационные системы с базами данных
- •8. Интеллектуальные информационные системы, основанные на моделях
- •9.Понятия «предметная область» и «проблемная область»
- •Представление знаний.
- •Поведение.
- •10.Признаки интеллектуальности информационных систем
- •Понятие «искусственный интеллект (ии)». Задачи ии. История развития и основные этапы исследований по ии.
- •Основные направления исследований в области искусственного интеллекта (задачи)
- •13.Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •14. Системы с естественно-языковым интерфейсом
- •15.Интеллектуальные базы данных. Гипертекстовые системы. Системы контекстной помощи
- •16. Системы когнитивной графики (общая характеристика)
- •19. Способы обучения в интеллектуальных системах
- •20. Индуктивные системы (основные понятия). Системы, основанные на прецедентах (общая характеристика)
- •21.Нейронные сети (основные понятия)
- •22.Хранилища данных
- •Дизайн хранилищ данных
- •Процессы работы с данными
- •23.Адаптивные информационные системы
- •24.Формализация и неформальные знания.Понятие “’экспертная система”.
- •25. Основные особенности экспертных систем. Основные модели представления знаний в классических экспертных системах
- •26. Структура экспертной системы
- •29. Общая характеристика математического аппарата теории нечетких множеств.
- •30. Основные идеи теории нечетких множеств. Сравнение обычных и нечетких множеств.
- •31. Операции над нечеткими множествами (кроме алгебраических)
- •33. Нечеткая и лингвистическая переменные.
- •34. Нечеткие отношения
- •35. Операции над нечеткими отношениями
- •36. Операции композиции нечетких отношений и нечеткой импликации, их значение для нечеткого логического вывода.
- •37. Нечеткий логический вывод.
- •38. Особенности нечеткого логического вывода по Мамдани и Ларсену.
- •Алгоритм Мамдани
- •40. Основные проблемы, решаемые при помощи искусственных нейронных сетей.
- •42. Понятие и основные идеи коннекционизма
- •43. Схема формального нейрона. Роль его составных частей
- •44. Функции активации формального нейрона, их смысл и основные виды.
- •1. Жесткая ступенька :
- •3. Гиперболический тангенс
- •4. Пологая ступенька
- •5. Экспонента:
- •7. Участки синусоиды:
- •8. Гауссова кривая:
- •Сравнение ветвей компьютерной эволюции
- •Архитектура нейронных сетей. Понятие, основные виды. Примеры
- •(Звезды Гроссберга, модели Липпмана-Хемминга)
- •Обучение нейронных сетей, сущность и основные алгоритмы обучения
- •Обучение нейронных сетей как задача оптимизации.
14. Системы с естественно-языковым интерфейсом
Естественно-языковой интерфейс (ЕЯИ) - разновидность пользовательского интерфейса, который принимает запросы на естественном языке, а также, возможно, использует ЕЯ и для вывода информации (реакции системы на запрос пользователя).
Одна из основных задач искусственного интеллекта - сделать общение человека с машиной проще, в частности, предоставить возможность общения на естественном языке. Реализации этой цели служит создание естественно-языковых интерфейсов - программ, которые воспринимают текстовое естественно-языковое сообщение и либо переводят его в некоторый формальный язык, либо выполняют некоторое действие в соответствии с принятым сообщением. Примерами формальных языков могут служить языки запросов к базам данных, языки управления роботами и т.д. Естественно-языковой интерфейс представляет собой достаточно сложную программу, состоящую из нескольких компонент, выполняющих последовательную обработку и распознавание теста на основе лингвистических методов и использующих один или несколько словарей. Одними из важнейших компонент естественно-языкового интерфейса являются продукционная компонента, предназначенная для обработки продукционных правил, определяющих лингвистические правила, и словарная компонента, осуществляющая работу с имеющимися словарями.
Разработка этих компонент была реализована в рамках работ по созданию системы построения различных естественно-языковых интерфейсов, ориентированных на классификацию текстов в иерархически структурированной предметной области и на поддержку естественно-языковых запросов к базам данных. В этих работах используется так называемый семантически-ориентированный анализ естественного языка, в котором понимание основано, прежде всего, на содержательной информации, характеризующей данную предметную область, то есть построенные системой естественно-языковые интерфейсы предназначены для конкретных предметных областей. Настройка интерфейса на предметную область производится разработкой соответствующего набора словарей и созданием соответствующего набора продукционных правил. Эти компоненты построены на языке Java, что позволяет обеспечить платформонезависиость разрабатываемой системы и легкое использование в интернет-приложениях.
Для реализации системы построения естественно-языковых интерфейсов была создана программа TreeBuilder, позволяющая работать с иерархически устроенной информацией. Основа TreeBuilder'a - атрибутированное дерево, его сохранение осуществляется в формате xml. С помощью атрибутов программа позволяет связывать с узлом исполняемый Java-класс и исходные файлы на языке Java, которые необходимо компилировать.
Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. Так, морфологический анализ предполагает распознавание и проверку правильности написания слов по словарям, синтаксический контроль - разложение входных сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей и, наконец, семантический анализ - установление смысловой правильности синтаксических конструкций. Синтез высказываний решает обратную задачу преобразования внутреннего представления информации в естественно-языковое. Естественно-языковый интерфейс используется для: -?доступа к интеллектуальным базам данных; контекстного поиска документальной текстовой информации;. голосового ввода команд в системах управления; машинного перевода с иностранных языков.