
- •1. Искусственный интеллект и история развития систем, основанных на ??.
- •2. Характеристика моделей мышления.
- •3. Доклад Лаитхилла и его влияние на историю развития ии.
- •4. Краткая характеристика истории развития ии в России.
- •5. Основные направления развития ии.
- •6. Вклад Европы, сша и Японии в развитие ии.
- •7. Основные отличия ситуационного управления и представления знаний
- •8. Дать краткую характеристику существующим направлениям ии.
- •9. Разработка естественно- языковых интерфейсов и машинный перевод.
- •10. Различные подходы к построению систем ии.
- •11. Понятие «мышление человека», знание и особенности.
- •12. История создания и развития робототехники
- •13. Существующие особенности мышления человека
- •14. Формы мышления человека
- •15. Виды памяти и механизм запоминания информации.
- •16. Особенности Формализованных и не Формализованных знаний
- •17. Принципы организации хранения информации в чел-й памяти.
- •18. Понятие «мыслительные операции». Виды мышления.
- •19. Характеристика существующих систем обработки инф. Чел-м.
- •20. Основные понятия и классификация систем, основанных на знаниях.
- •21. Классификация эс по решаемой задаче.
- •22. Характеристика эс как элемента искусственного Интеллекта
- •23. Краткое описание теоретических аспектов извлечения знаний.
- •24.Характеристика понятий «эксперт» и «инженер по знаниям». Их взаимосвязь друг с другом в процессе извлечения знаний.
- •25.Факторы, влияющие на процесс извлечения знаний.
- •26. Основные уровни общения между людьми
- •27. Коммуникативные методы извлечения знаний
- •28. Факторы, влияющие на выбор методы извлечения знаний
- •32. Специфика текстологических методов извлечения знаний
- •33. Алгоритм извлечения знаний из текста
- •34. Эс, История развития, характерные черты эс.
- •35. Области применения эс, задачи, решаемые с использованием и сравнение эс с экспертами.
- •36. Отличия эс от прикладных программ.
- •37. Общая классификация эс.(20й)
- •38. Классификация эс по названию и предметной области (см 21).
- •39. Классификация эс по пз, динамичности и сложности.
- •40. Структура экспертных систем
- •41. Подходы к созданию э. С.
- •1. Подход, базирующийся на поверхностных знаниях
- •2. Структурный подход
- •3. Глубинный подход
- •4. Смешанный подход
- •42. Основные этапы разработки э. С.
- •43. Основные этапы разработки э. С. 1.2.3.
- •4. Структуризация приложения на основе иерархии «часть/целое»
- •44. Основные этапы разработки э. С. 4.5.6
- •45. Привести примеры э.С в различных областях науки и техники
45. Привести примеры э.С в различных областях науки и техники
Пример экспертной системы в информатике
CODES. Экспертная система помогает разработчику базы данных, желающему использовать подход IDEF1 для определения концептуальной схемы базы данных Разработчик описывает, какие свойства и взаимосвязи желательны в базе данных, под руководством системы CODES, осуществляемым в форме диалога. Затем система применяет свои знания в виде правил и эвристик IDEF1 для построения концептуальной схемы разрабатываемой базы данных. Знания в CODES представлены в виде правил с применением обратной цепочки рассуждений в качестве стратегии управления. CODES реализована на языке UCI LISP. Она была разработана в Университете штата Южная Калифорния и доведена до уровня демонстрационного прототипа.
Пример экспертной системы в компьютерных системах
MIXER. Экспертная система оказывает помощь программистам в написании микропрограмм для разработанной Texas Instruments СБИС TI990. MIXER содержит знания по микропрограммированию для TI990, взятые из руководства и из анализа микропрограммы управляющего ПЗУ TI990. MIXER определяет какие микрооперации являются лучшими для реализации микропрограммы. Система представляет знания в виде правил и данных, обладает унификацией, управляемой механизмом вывода, и динамическим возвратом. MIXER реализована на языке Пролог. Она была разработана в Токийском университете и доведена до уровня демонстрационного прототипа.
Пример экспертной системы в электронике
ACE. Экспертная система определяет неисправности в телефонной сети и дает рекомендации по необходимому ремонту и восстановительным мероприятиям. Система работает без вмешательства пользователя, анализируя сводки-отчеты о состоянии, получаемые ежедневно с помощью CRAS, программы, следящей за ходом ремонтных работ в кабельной сети. ACE обнаруживает неисправные телефонные кабели и затем решает, нуждаются ли они в планово-предупредительном ремонте и выбирает, какой тип ремонтных работ вероятнее всего будет эффективным. Затем ACE запоминает свои рекомендации в специальной базе данных, к которой у пользователя есть доступ. Система принимает решения, применяя знания относительно телефонных станций, сообщения системы CRAS и стратегии анализа сетей. Представление знаний в системе основано на правилах, используется схема управления посредством прямой цепочки рассуждений. АСЕ реализована на языках OPS4 и FRANZ LISP и работает на микропроцессорах серии AT&T 3B-2, размещенных в подстанциях наблюдения состояния кабеля. Она разработана в Bell Laboratories. АСЕ прошла опытную эксплуатацию и доведена до уровня коммерческой экспертной системы.
Примеры экспертных систем в военном деле
ACES. Экспертная система выполняет картографические работы по нанесению обстановки на карты. Система получает в качестве исходных данных карту и выдает ее, уже содержащую все желаемые условные обозначения и подписи, размещенные без взаимного наложения. ACES применяет объектно-ориентированную схему представления знаний и реализована на языке Loops для работы на
ASTA. Экспертная система помогает аналитику определить тип радара, пославшего перехваченный сигнал. Система анализирует этот сигнал в свете имеющихся у нее общих знаний о физике радаров и специальных знаний о конкретных типах радарных систем. Знания в системе представлены в виде правил. Эта система разработана компанией Advanced Information & Decision Systems и доведена до уровня исследовательского прототипа.
DART. Экспертная система помогает обрабатывать разведданные о центрах командования, управления и связи противника. Она дает советы аналитикам по идентификации критических узлов сети командования, управления и связи и помогает обрабатывать сообщения о боевой обстановке.