53.Искусственный интеллект. Основные понятия.

Термин интеллект — означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах (ИС) — технических или программных системах, способных решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предмет ной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы. Системы искусственного интеллекта состоят из трех основных блоков: базы знаний, решателя и интеллектуального интерфейса.

Решатель — система, способная благодаря встроенной в нее общей стратегии нахождения решения (например, путем логического вывода) находить решение задач.

Интеллектуальный интерфейс — интерфейс, в который включены средства, позволяющие человеку вести общение с ЭВМ, не используя для ввода специальные программы.

В целом системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого и очень важного класса задач.

В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления:

1. Программно-прагматическое — занимается созданием программ, с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключительно прерогативой человека.

2. Бионическое — занимается проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком.

В настоящее время традиционным (классическим) принято считать программ но прагматическое направление, при котором не ставится вопрос об адекватности используемых структур и методов тем, которыми пользуется в аналогичных случаях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения задачи.

54.Искусственный интеллект. Модели представления знаний.

Модели представления знаний – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе.

На сегодняшний день разработано уже достаточное количество моделей. Каждая из них обладает своими плюсами и минусами, и поэтому для каждой конкретной задачи необходимо выбрать именно свою модель. От этого будет зависит не столько эффективность выполнения поставленной задачи, сколько возможность ее решения вообще.

Рассмотрим три наиболее часто используемые и популярные на сегодняшний день модели представления знаний:

1. продукционные модели – модели основанные на правилах, позволяют представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Продукционные модели обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа правил, они начинают противоречить друг другу;

2. сетевые модели или семантические сети – как правило, это граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами;

3. фреймовые модели – основывается на таком понятии как фрейм (англ. frame – рамка, каркас). Фрейм – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слоты могут быть терминальными либо являться сами фреймами, т.о. образуя целую иерархическую сеть.