Системы искусственного интеллекта

Информация - Компьютеры, программирование

Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование

°ниц- игнорируется наследование

Указатель атрибутов показывает, является ли данный слот типом данных или служит указателем другого фрейма.

Значение слота должно совпадать с указанным типом данных и при этом выполняться указанный тип наследования.

Демон - процедура, автоматически запускаемая при выполнении некоторого условия. Запуск осуществляется при обращении к соответствующему слоту.

Механизм выбора реализуется через присоединительную процедуру. Данный механизм позволяет описывать иерархическую сетевую программу управления выводом.

Кроме этой процедуры используют два способа управления:

управление с помощью демона

управление с помощью механизма наследования

Преимущества и недостатки фреймов систем.

1) фреймовское представление позволяет описывать и управлять сложными знаниями больших объемов на основе описания концептуальных объектов;

) в целях увеличения гибкости системы, декларитивные и процедурные знания концептуальных объектов комбинируют;

) при решении сложных проблем используют комбинации управления выводом.

При описании систем, которые невозможно представить в виде фреймов, описание с помощью продукционных систем усложнено или невозможно, используют семантические фреймовые сети.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Искусственный интеллект - это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Основное направление искусственного интеллекта - это представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.

Самую существенную часть систем искусственного интеллекта составляют экспертные системы. Экспертная система обычно определяется как программа ЭВМ, моделирующая действия эксперта человека при решении задач в узкой предметной области: составление базы знаний и накопления их.

Продукционная модель позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Данная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

класс - элемент класса;

свойство - значение;

пример элемента класса.

Фрейм - это структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имeeт глубокое психологическое обоснование. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Фреймом называется также формализованная модель для отображения образа.

В качестве инструментальных средств построения экспертных систем выступают:

. Традиционные языки программирования. Наиболее удобными считаются объектно-ориентированные языки (С++, Pascal), это связано с тем, что парадигма объектно-ориентированного программирования тесно связана с фреймовой моделью представления знаний, кроме того традиционные языки используются для создания других классов инструментальных средств искусственного интеллекта.

. Языки искусственного интеллекта. Lisp, Prolog. Универсальность этих языков меньшая, чем у традиционных языков, но это компенсируется богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта. На основе языков искусственного интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп-машины).

. "Оболочки" (shells) - "пустые" версии существующих экспертных систем, то есть готовые экспертные системы без базы знаний. Они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуются только специалисты в предметной области для заполнения базы знаний. Однако если некоторая предметная область плохо укладывается в модель, используемую в некоторой оболочке, заполнить базу знаний в этом случае весьма непросто.

Сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его.

Опрос по данной теме

 

Опрос №1

Слышали ли вы о искусственном интеллекте?ВсегоВарианты ответовДаНетГде-то читалКоличество ответов103518Процентное соотношение560%

,

 

Опрос №2

Есть ли перспективы у искусственного интеллекта?ВсегоВарианты ответовДа, за ним будущие НетА что это?Количество ответов204125Процентное соотношение80%40%

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

1.Д.Ф. Люггер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, - Вильямс, 2003

2.В.В. Девятков. Системы искусственного интеллекта.

.Н. Нильсон. Принципы искусственного интеллекта, - Радио и связь, 1985

.С. Рассел, П. Норвиг. Искусственный интеллект. Соврем?/p>