6. Генетические алгоритмы (генетическое программирование) (см. Мет. По лр). Игра Жизнь

Генетический алгоритм - это эвристический (не имеющий строгого обоснования) алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Является разновидностью эволюционных вычислений, с помощью которых решаются оптимизационные задачи с использованием методов естественной эволюции, таких как наследование, мутации, отбор и пересечение. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Генетическое программирование (ГП) - автоматическое создание или изменение программ с помощью генетических алгоритмов. С помощью этой методологии «выращиваются» программы, всё лучше и лучше (в соответствии с определенной функцией приспособленности для хромосом) решающие поставленную вычислительную задачу.

Основная идея игры ЖИЗНЬ состоит в том, чтобы, начав с какого-нибудь простого расположения фишек (организмов), расставленных по различным клеткам доски, проследить за эволюцией исходной позиции под действием "генетических законов" Конуэя, которые управляют рождением, гибелью и выживанием фишек.

Главные правила:

1. Недолжно быть неограниченного роста популяции.

2. Должны быть начальные конфигурации для беспредельного развития.

3. Должны существовать простые начальные конфигурации, которые в течение значительного промежутка времени растут, претерпевают разнообразные изменения и заканчивают свою эволюцию одним из трёх способов:

1) полностью исчезают

2) переходят в устойчивую конфигурацию и перестают изменяться вообще

3) выходят на колебательный режим, при котором они совершают некий бесконечный цикл превращений с определённым периодом.

Правила игры:

1. Выживание - каждая фишка, у которой имеются две или три соседние фишки, выживает и переходит в следующее поколение.

2. Гибель - каждая фишка, у которой оказывается больше трёх соседей, погибает. Каждая фишка, вокруг которой свободны все соседние клетки или же занята только одна клетка, погибает от одиночества.

3. Рождение - если число фишек, с которыми граничит какая-нибудь пустая клетка, в точности равно трём (не больше и не меньше), то на этой клетке происходит рождение нового "организма".

7. Определение ии. Тест Тьюринга. Основные области применения ии. Технология Data Mining.

ИИ – область компьютерной науки, которая занимается автоматизацией разумного поведения.

Тест Тьюринга (опубликован в 1950г.). Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест.

Сферы применения ИИ:

1. Область игр.

2. Автоматические рассуждения и доказательства теорем.

3. Экспертные системы (создаются с помощью заимствования знаний у человека эксперта и кодирования их формул, которые компьютер может применить к аналогичным проблемам). Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблемы и набора, эвристических правил для её решения.

4. Область понимания естественных языков и семантическое моделирование.

5. Область моделирования работы человеческого интеллекта.

6. Планирование и робототехника.

7. Машинное обучение.

8. Нейронные сети и генетические алгоритмы.

9. Data Mining

Технология Data Mining (появилась в 1978г, стала популярной в 90-х) – включает в себя следующие направления: ИИ, теория БД, статистика, визуализация данных и тд.

Data Mining – процесс обнаружения сырых данных, ранее не известных, не тривиальных, практически полезных и доступных для интерпретации знаний необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

8. ИИПС

Этапы поиска информации: 1) формирование пользователем поискового запроса. 2) предварительный отбор текстовых документов. 3) анализ отображаемых документов. 4) оценка смыслового содержания.

Под ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ (ИС) в широком смысле понимают систему, которая решает задачи, считающиеся творческими или интеллектуальными.

Для таких задач характерны следующие особенности.

1. Свойство НЕДЕТЕРМИНИЗМА (свободы действий), т.е. необходимость или возможность ВЫБОРА одного (или нескольких) из множества вариантов решения задачи. Часто такой выбор осущ-ся в условиях неопределенности. Это свойство обусловлено отсутствием алгоритма решения задачи и имеет фундаментальный характер.

2. Обработка информации в СИМВОЛЬНОЙ ФОРМЕ (при решении таких задач) - буквы, слова, знаки, рисунки (в отличие от традиционных обл-тей информатики, где информация обраб-ся, в основном, в числовой форме).