- •Куперштейн л.М.
- •Та інтелектуальних систем
- •Рецензент: к.Т.Н., доцент Ревенок в.І.
- •Тема 1. Програмне забезпечення системного оброблення інформації
- •1.2 Системне програмування
- •1.3 Поняття мови програмування та їх історичний розвиток
- •1.4 Етапи підготовки програми
- •1.5. Поняття операційної системи
- •Тема 2. Засоби створення програмних додатків
- •2.1. Класифікація засобів розробки додатків
- •2.2. Класифікація додатків, що використовують бази даних
- •Тема 3: Структурована мова запитів sql
- •3.1. Компоненти скбд
- •3.2. Основні поняття sql
- •3.3. Типи даних sql
- •Символьні дані
- •Точні числа
- •Закруглені числа
- •Дата і час
- •3.4 Базові команди sql
- •Розділ group by
- •Розділ having
- •4.2. Перенесення додатку на інший комп'ютер.
- •5.3. Сталі та змінні.
- •5.4.Типи даних
- •5.5. Представлення значень у комп’ютері.
- •6.1.Арифметичні операції над даними
- •6.3.Команда присвоєння, суміщена з арифметичною операцією. Математичні функції
- •7.1. Умовні оператори Оператор if
- •7.3. Оператори вибору Оператор switch
- •Оператор break
- •Оператор continue
- •Оператор повернення
- •Оператор goto
- •Помічений оператор
- •Порожній оператор
- •Тема 9. Вступ до проблеми штучного інтелекту
- •9.1. Поняття та проблеми штучного інтелекту
- •Проблеми штучного інтелекту
- •9.2. Представлення знань
- •9.3. Рішення задач
- •9.4. Експертні системи
- •9.5. Засоби спілкування з еом на природній мові. Навчання.
- •9.6. Когнітивне моделювання. Обробка візуальної інформації і робототехніка
- •Тема 10. Експертні системи як різновид систем штучного інтелекту
- •10.1. Сучасний рівень розвитку експертних систем. Критерії вибору задач, що реалізуються методами і засобами штучного інтелекту
- •10.2. Ведення в експертні системи
- •10.3. Класифікація експертних систем
- •10.4. Інструментальні засоби для побудови експертних систем
- •Тема 11. Методологія проектування експертних систем
- •11.1. Етапи проектування експертних систем
- •Тема 12. Технологія проектування експертних систем на основі продукційної моделі
- •12.1. Продукційна модель експертних систем
- •Представлення знань.
- •12.2. Особливості організації логічного висновку
- •Запит користувача
- •12.3. Організація пошуку рішень у простих та складних ес
- •12.4. Приклади використання пм
- •Тема 13. Технологія проектування експертних систем на основі логічної моделі подання знань
- •13.1. Поняття логічної моделі знань
- •13.2. Характеристика мови предикатів першого порядку. Особливості подання знань
- •13.3. Апарат логічного висновку
- •13.4. Особливості машинної реалізації мови предикатів першого порядку
- •Тема 14. Поняття семантичної мережі та її використання в експертних системах.
- •14.1. Поняття та компоненти семантичних мереж
- •14.2. Класифікація семантичних мереж
- •14.3. Побудова та використання семантичних мереж
- •Тема 15. Технологія проектування експертних систем на основі фреймової моделі подання знань
- •Структура фрейма
- •15.2.Базові елементи фреймів
- •15.3. Загальний вигляд фреймової моделі.
- •Тема 16. Характеристика програмних засобів створення експертних систем
- •16.1. Експертна система «експерт»
- •16.2. Практична робота з системою «експерт». Робота користувача по створенню власної бази знань
- •16.3. Представлення знань і формування бази знань в системі internist
- •Тема 17: Базові концепції нейронних мереж
- •17.1. Історія нейронних мереж
- •17.2. Нейрон. Штучний нейрон. Принцип роботи
- •17.3. Активаційна функція та її різновиди
- •Лінійна функція активації з насиченням Лінійна передавальна функція
- •17.4. Обґрунтованість застосування нейромереж
- •Машина фон Неймана у порівнянні з біологічною нейронною системою
9.5. Засоби спілкування з еом на природній мові. Навчання.
Машини володіють своєю власною мовою для представлення знань і рішення задач.
Мова - це набір символів, що використовуються для представлення знань (семантика) і правил, призначених для обробки символів (синтаксис) і рішення задач. Людина працює найефективніше, якщо вона володіє спеціальними мовами, які розвиваються до рівня потреб конкретної предметної області.
Люди часто знаходять своє покликання в тому, щоб навчитися формулювати задачі на мові комп'ютера (тобто в зрозумілих комп'ютеру термінах). Точно також комп'ютер видає одержане рішення на своїй мові, якщо тільки воно попередньо не переведено назад на мову користувача.
Якщо правила перекладу виражені у вигляді сукупності знань (символів, процедур), то логічно припустити, що можуть бути розроблені засоби, що дозволяють комп'ютеру розуміти постановку задачі на природній мові, а потім на природній мові видавати її рішення. Це основна тема досліджень по розробці засобів спілкування з ЕОМ на природній мові.
Мета досліджень - встановити принципи взаємодії між людьми і на їх основі створити машини, з якими можна було б спілкуватися як з людьми. У цьому плані можна виділити чотири ключові проблеми:
Машинний переклад - використання ПК для перекладу текстів з однієї мови на іншу; в даний час в цій області використовується складна модель, що включає аналіз і синтез природно-мовних повідомлень, яка складається з декількох блоків. Для аналізу це: морфологічний аналіз (аналіз слів в тексті), синтаксичний аналіз (аналіз речень, граматики і зв'язків між словами), семантичний (аналіз значення кожного речення на основі деякої природно-орієнтованої бази знань), прагматичний аналіз (аналіз значення речень в навколишньому контексті на основі власної бази знань). Синтез включає аналогічні етапи, але трохи в іншому порядку.
Інформаційний пошук - забезпечення за допомогою ПК доступу до інформації з конкретної тематики, що зберігається у великій базі даних. В даний час можливий пошук тільки за ключовими словами. ПК не можуть поки знайти інформацію за контекстом або аналогічно.
Генерація документів - застосування ПК для перетворення документів, що мають певну форму або задані на спеціальній мові, в еквівалентний документ в іншій формі або на іншій мові.
Взаємодія з ПК - організація діалогу між непідготовленим користувачем і ПК.
Важливість розробки засобів взаємодії з ПК на природній мові обумовлена необхідністю їх поєднання з експертними системами, орієнтованими на непідготовленого користувача.
Сьогодні вже багато хто усвідомив, що здатністю навчання повинна володіти кожна прикладна програма. Поява ПК змінила взаємовідносини між користувачем і обчислювальною технікою, а, отже, змінилася роль програміста. Замість того, щоб примушувати користувача долати складнощі програмування, простіше навчити комп'ютер складнощам виконання тієї або іншої задачі, що стоїть перед користувачем.
З часом такі програмні продукти як електронні таблиці, системи управління базами даних, текстові процесори будуть розширені компонентами, володіючими властивостями систем штучного інтелекту, а машинна пам'ять і апаратура стануть дешевшими. Це область ШІ, що активно розвивається. Вона включає моделі, методи і алгоритми, орієнтовані на автоматичне накопичення знань на основі аналізу і узагальнення даних.
