
- •Введение в информатику
- •1. Классификация эвм
- •1.1 Классификация эвм по принципу действия
- •1.2 Классификация эвм по этапам создания
- •1.3 Классификация эвм по назначению
- •1.4 Классификация эвм по размерам и функциональным возможностям
- •Рабочие станции представляют собой однопользовательские мощные микроЭвм, специализированные для выполнения определенного вида работ (графических, инженерных, издательских и др.).
- •2. Персональные компьютеры
- •3. Основные блоки пк и их назначение
- •3.1 Понятие архитектуры и структуры
- •3.2 Структура персонального компьютера
- •3.3 Элементы конструкции пк
- •4. Представление информации
- •5. Программное обеспечение
- •6. Операционная система ms dos.
- •6.1 Основные понятия
- •Иерархическая структура организации каталога.
- •6.2 Модульная структура ms dos.
- •6.3 Система прерываний.
- •7. Cервисное программное обеспечение
- •7.1 Программы-архиваторы
- •7.2 Программы обслуживания магнитных дисков
- •Восстановление поврежденных файлов и дисков.
- •Устранение фрагментации дисков и ускорение их работы.
- •Основные виды вирусов
- •Файлово-загрузочные вирусы заражают как файлы, так и загрузочные сектора дисков.
- •Вирусы-репликаторы, называемые червями, распространяются по компьютерным сетям, вычисляют адреса сетевых компьютеров и записывают по этим адресам свои копии.
- •7.3.2 Программа обнаружения и защита от вирусов
- •8. Искусственный интеллект.
- •8.1 История развития ии
- •8.2 Направления развития искусственного интеллекта
- •Направления искусственного интеллекта
- •8.3 Экспертные системы
- •8.3.1 Структура экспертных систем
- •8.3.2 Классификация экспертных систем
- •Классификация по решаемой задаче
- •9.Компьютерные сети
- •9.1 Обобщенная структура кс
- •9.2 Классификация вычислительных сетей
- •9.3 Локальные вычислительные сети
- •9.3.1Основные топологии лвс
- •Кольцевая топология
- •9.3.2 Локальная вычислительная сеть Novell Netware
- •Назначение сетевой ос Netware
- •Организация защиты сетевых ресурсов в Netware
- •9.4 Глобальная сеть Internet
- •Система адресации
- •10. Программы экономического назначения
- •Системы легкого класса.
- •Системы среднего класса.
- •Системы тяжелого класса.
- •Специализированные комплексы.
- •Пример: «Домашний эконом», «Куда уходят деньги», «Black @ White», Декарт.
- •11. Классификация языков и систем программирования
- •Языки программирования
- •Операторные
- •Функциональные
8. Искусственный интеллект.
8.1 История развития ии
Сам термин «искусственный интеллект» введен в 1956 г. После признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей в единое целое.
Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом: единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.
Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями или нейросетями.
Первые нейросети были созданы в конце 50-х годов американскими учеными Розенблаттом и Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Это устройство получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию. Например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годы количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться, т. к. слишком неутешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.
Однако в середине 80-х годов в Японии в рамках проекта разработки компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры – параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров – распознавание образов.
В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:
аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;
программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;
гибридный – комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), а часть – программные средства.
В основу кибернетики «черного ящика» лёг принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг. Подходы к созданию моделей «черного ящика»:
Модель лабиринтного поиска (конец 50-х гг.). Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. В решении практических задач эта идея большого распространения не получила.
Эвристическое программирование (начало 60-х гг.). Эвристика – правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование – разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик.
В 70-х годах к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом, в 1973 г. создаётся язык Пролог.
Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний.