- •Понятие интеллекта и интеллектуальности системы. «Шкала интеллекта».
- •Антропные, антропоморфные и антропогенные интеллектуальные системы. Принципиальные особенности интеллектуальных систем антропоморфного типа. Абстрактное мышление в ис.
- •Естественные и искусственный интеллекты (ии). Тест а. Тьюринга. Логическое и бионическое (нейрокибернетическое) направления в ии.
- •Формы существования и представления информации. Сигналы, данные, знания. Прагматические и семантические атрибуты информации.
- •Продукционная модель, правила формирования условий и действий. Механизмы реализации исполняемых утверждений. Прямой и обратный логический вывод при использовании правил-продукций.
- •Семантические сети (метасети). Представление знаний в виде фреймов. Фреймы-прототипы и фреймы-примеры, процедуры-демоны и процедуры-слуги. Концептуальные структуры, онтологии и таксономии.
- •Нечеткие знания, их природа и классификация, способы обработки. Виды нечеткости знаний, способы их устранения и/или учета в интеллектуальных системах.
- •Нечеткие множества и нечеткие выводы. Лингвистические переменные. Функции принадлежности. Алгебра нечетких множеств.
- •Понятие экспертной системы (эс). Структура и классификация эс. Основы методологии экспертных систем. Архитектура экспертных систем.
- •Инструментальные средства разработки экспертных систем. Оболочки экспертных систем. Языки программирования экспертных систем. Инструментальные средства разработки эс (на примере Multi Studio).
- •Области приложения иис. Интеллектуальные роботы. Их обобщенная структура.
- •Иис в системах управления, экономике, финансах, делопроизводстве, науке, медицине. Ис в информационной безопасности и поддержке принятия решений.
- •Internet и Semantic Web. Интеллектуальные Интернет-технологии. Интеллектуальные информационно-поисковые системы. Машины поиска.
Инструментальные средства разработки экспертных систем. Оболочки экспертных систем. Языки программирования экспертных систем. Инструментальные средства разработки эс (на примере Multi Studio).
Инструментальное средство разработки экспертных систем – это язык программирования, используемый инженером знаний или (и) программистом для построения экспертной системы. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий.
Оболочки экспертных систем. Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную «обкатку» системы MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных – таблицы знаний и связанные с ними механизм индексации. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой.
Языки программирования высокого уровня. Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы – способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5. Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки. Следует отметить, что большинство подобных языков так и не было доведено до уровня коммерческого продукта и представляет собой скорее инструмент для исследователей
Области приложения иис. Интеллектуальные роботы. Их обобщенная структура.
Области применения ИС:
Решение проблем в диалоге с человеком. Человек сообщает сведения о текущей обстановке и решаемой задаче. Система уточняет , при необходимости, нужные ей сведения, и выдает решение проблемы так, как это бы мог сделать высококвалифицированный специалист – эксперт в этой области.
Интеллектуальный поиск информации. В современных ИС объемы информации все более и более разрастаются. В корпоративных ИС информация может храниться в разных местах, в разном виде и различных форматах. А для принятия решений может потребоваться и поиск, выходящий за границы собственно КИС. Интеллектуализация поиска становится одним из актуальных направления развития ИС.
Поддержка принятия (исполнения) решений. Интеллектуализация процессов автоматизированного принятия решений связана с возможностью генерации компьютером альтернатив действий (в том числе, с учетом потребностей и предпочтений лица , принимающего решения), выработкой рекомендаций и планов по реализации решений с учетом имеющихся ресурсов, а также отслеживанием процессов реализации решений с анализом их качества.
Интерпретация (объяснение), анализ данных и текстов, прогнозирование. Эта область деятельности связана с исследованием данных и текстов как в самих ИС, так и в глобальных телекоммуникационных сетях.
Распознавание образов. Задача распознавания состоит в отнесении объекта к тому или иному классу – образу. Наиболее актуальным для ИИС является распознавание визуальных образов (печатных, рукописных знаков и символов, текстов) , а также аудиобразов. Все это необходимо для автоматизации ввода данных в информационную систему (например, считывание рукописных текстов, перевод данных из табличных форм), а также для «бесклавиатурного» общения человека с компьютером.
Управление знаниями. Обучение. Организация сбора, хранения и последующего использования корпоративных знаний относится к одному из современных направлений развития корпоративных систем.
Интеллектуальный робот – это робот, в состав которого входит интеллектуальная система управления. Способен решать задачи, сформулированные в общем виде.
