- •1. Определение искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ии) можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения.
- •. Тест Тьюринга.
- •3. Искуственный интеллект Обзор прикладных областей искусственного интеллекта. Основные сферы применения искусственного интеллекта.
- •4. Интеллектуальные информационные системы: определение и области применения.
- •5.Интеллектуальный анализ данных( определение ,задач, особенности )
- •10.Интеллектуальные информационно-поисковые системы.
- •11. Экспертные системы. Краткая характеристика. Общие задачи.
- •Исследовательский цикл разработки.
- •. Концептуальная модель.
- •Поиск на основе данных и цели. Графы.
- •Поиск в глубину и ширину.
- •12. Экспертные системы, основанные на правилах(эс на основе цели, объяснение и прозрачность при рассуждении на основе цели, Эс на основе данных, примечание)
- •17. Экспертные системы, основанные на данных.
- •13. Рассуждения на основе моделей.
- •14. Рассуждения на основе опыта.
- •16. Рассуждения на основе правил (достоинства и недостатки).
- •Рассуждения на основе опыта (достоинства и недостатки).
- •Рассуждения на основе моделей (достоинства и недостатки).
- •24. Гибридные системы.
- •20. Семантические сети.
- •21. Фреймы.
- •22. Концептуальные графы: введение, типы, экземпляры, имена.
- •Обобщение и специализация.
- •17.Нейронные сети(определение,основы,нйрон,персептрон(недостаток) )
- •Нейрон Мак-Каллока-Питтса.
- •Персептрон ф. Розенблата.
- •18. Карты Кохонена.
- •7.Деревья решений
- •Правило остановки. Разбивать дальше узел или отметить его как лист?
- •8. Деревья решений - математический аппарат (алгоритм с 4.5).
- •Например если один из атрибутов содержит фио клиентов, то gain(X) скорее всего выберет его.
- •9. Деревья решений - математический аппарат (алгоритм cart).
- •Правила разбиения
- •6. Ассоциативные правила. Алгоритм ограниченного перебора.
- •19.Генетические алгоритмы( Социальные и эмерджентные модели обучения,Игра жизнь,генетические алгоритмы,системы классификации на основе га)
- •Системы классификации
20. Семантические сети.
Это система знаний имеющая определенный смысл в виде целостного образа сети, узлы которые соответствуют понятиям и объектам, а дуги отношениям между объектами.
Термин «семантическая сеть» обозначает семейство представлений, основанныхна графах. Эти представления отличаются главным образом именами вершин,связей и выводами, которые можно делать в этих структурах.
История:Наиболее ранней работой имеющей прямое влияние на современные семантические сети, была система экзистенциальных графов , разработанная Чарльзом Пирсом в 19 В.
Графы давно использовались в психологии для представления структур понятий и ассоциаций .), Отто Зельц (Otto Selz), 1922 год - , который использовал графы для представления иерархий и наследования свойств,он также разработал теорию схематического упреждения , которая повлияла на работу по фреймам схемам
Андерсан,Норманн ,Румильхарт , использовали сети чтобы моделировать человеческую память и интеллектуальные проявления (70е годы 20 века)
Первые компы реализации семантических сетей были созданы в начале 1960 х для использования в системах автоматического (машинного)перевода
Первые компьютерные реализации семантических сетей были созданы в начале 1960-х для использования в системах автоматического (машинного) перевода. В конце 1960-х была написана известная программа Куиллиана, которая иллюстрирует многие особенности ранних семантических сетей. Эта программа характеризовала английские слова примерно таким же образом, как это делает словарь: слово определяется в терминах других слов, и так же формулируются составляющие этих определений
Отношения в семантических сетях наиболее часто иерархические.
В иерархической структуре понятий существует отношение 2х типов:
отношение включения или совпадения (IS - A);
отношение «целое – часть» (PART - OF).
«человек» IS - A «млекопитающее»
основной мыслью является, что человек принадлежит к классу млекопитающих. Это означает, что имеет место отношение включения или совпадения. Для этих отношений характерным является то, что экземпляры понятий нижнего уровня содержат все атрибуты понятий верхнего уровня. Это свойство называется наследованием атрибутов между уровнями иерархии IS - A..
Отношение «целое – часть» можно иллюстрировать предложением
«нос» PART - OF «тела»,
которое характеризует то, что экземпляры понятия «нос» являются частью любого экземпляра понятия «тело».
Наиболее часто используется графическое представление семантических сетей в виде диаграммы. Так предложение
«все ласточки – птицы»
можно представить графом, содержащим две вершины соответствующие понятиям и дугу, указывающую отношение между ними (рис. 1.15).
Рис. 1.15. Семантическая сеть - 1
Е
сли
ласточка имеет конкретное имя, например,
Ласта, то семантическая сеть может быть
расширенна (рис. 1.16).
Рис. 1.16. Семантическая сеть - 2
Наряду с тем, что с помощью данной сети описаны два факта
«Ласта – ласточка»
«ласточка – птица»
из нее можно вынести, используя отношение наследования, факт
«Ласта – птица»
Этот факт показывает, что способ представления семантической сетью позволяет легко делать выводы благодаря иерархии наследования.
С
емантическими
сетями можно также представлять знания,
касающиеся атрибутов объекта. Например,
факт «Птицы имеют крылья» можно отобразить
в виде рис. 1.17.
Рис. 1.17. Семантическая сеть - 3
Это означает, что, используя отношения «IS – A» и «PART – OF» можно вывести факт «Ласта имеет крылья».
При расширении семантической сети в ней возникают дополнительные отношения. Например, если рассматриваемую сеть дополнить фактами «Ласта владеет гнездом» и «Ласта владеет гнездом с весны по осень», то получим семантическую сеть, изображенную на рис. 1.18. Здесь гнездо i – это конкретное гнездо, которым владеет Ласта, а для вершины ситуации (владеет j) определено несколько связей. Такая вершина называется надежной рамкой и определяет различные аргументы предиката ситуации.
Рис. 1.18. Семантическая сеть - 4
Элементы семантической сети
Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф с помеченными (поименованными) дугами и вершинами. Основными элементами сети являются вершины и дуги. При этом вершинам семантической сети соответствуют понятия, события и свойства (рис. 1.20).
Рис. 1.20. Вершины семантической сети
Понятия представляют собой сведения об абстрактных или физических объектах предметной области (реального мира).
События представляют собой действия, происходящие в реальном мире и определяют:
указание типа действия;
указание ролей, которые играют объекты в этом действии.
Свойства используются для уточнения понятий и событий. Применительно к понятиям они описывают их особенности и характеристики (цвет, размер, качество), а применительно к событиям - продолжительность, время, место.
Дуги графа семантической сети отображают многообразие семантических отношений, которые условно можно разделить на четыре класса (рис. 1.21).
Рис. 1.21. Классификация семантических отношений
Лингвистические отношения отображают смысловую взаимосвязь между событиями, между событиями и понятиями или свойствами. Лингвистические отношения бывают:
глагольные (время, вид, род, залог, наклонение);
атрибутивные (цвет, размер, форма);
падежными (см. ниже).
Логические отношения - это операции, используемые в исчислении высказываний (алгебра логики): дизъюнкция, конъюнкция, инверсия, импликация.
Теоретико-множественные отношения - это отношение подмножества, отношение части целого, отношение множества и элемента. Примерами таких отношений являются IS-A, PART-OF.
Квантифицированные отношения - это логические кванторы общности и существования. Они используются для представления таких знаний как «Любой станок надо ремонтировать», «Существует работник А, обслуживающий склад Б».
