питання до іспиту (410)

Блок 1.

1. Штучний інтелект це -

2. Вкажіть неіснуючі причини розвитку робіт у галузі штучного інтелекту:

3. Які аспекти враховуються при проведенні робіт у галузі штучного інтелекту?

4. Мережна модель це:

5. Рефлексія в структурі смислового простору є:

6. До евристичних моделей подання знань належать:

7. Слот характеризує деяку властивість або зв'язок поняття, що подається у вигляді:

8. До переваг подання знань у вигляді фреймів не належать:

9. Функція належності є одна зі складових:

10. Після обробки сигналу, штучний нейрон на виході має:

11. Скільки основних особливостей відрізняє базу знань від бази даних?

12. Що називається навчанням:

13. Форма умовиводу, у якому на основі знання про окреме робиться висновок про загальне називається:

14. В процес побудови дерева рішень включені такі етапи:

15. Теорія ігор – це:

16. Евристичні моделі подання знань.

17. Функція належності є одна зі складових….

18. Штучна нейронна мережа.

19. Мережна модель це…

20. На які дві категорії поділяються знання?

21. До недоліків подання знань у вигляді мережі належать…

22. Інструментальна ЕС – це система, яка…

23. Деревом рішень називається…

24. Основним підходом, який використовується при проведенні робіт у галузі штучного інтелекту, є:

25. Вкажіть вірне трактування терміну предметна галузь:

26. Що таке Продукція?

27. До переваг подання знань у вигляді продукцій належать:

28. Ототожнення в структурі смислового простору є

29. Яку з евристичних моделей подання знань не можна подати у вигляді формули?

30. Когнітивні процеси

31. Процес виведення за логічними правилами, при якому здійснюється перехід від посилань, фактів до висновків, наслідків називається…

32. Типи розпізнавання відповідно до характеру розпізнавальних образів виділяють.

33. Які є методи виведення знань?

34. Що таке кластер, образ, множина?

35. Свідомість в структурі смислового простору є

36. На скільки зон умовно можна розділити смисловий простір?

37. Вкажіть вірне трактування терміну предметна галузь.

38. Недоліків подання знань у вигляді мережі належать:

39. Які системні аспекти впливають на архітектуру системи штучного інтелекту?

40. За допомогою якого механізму забезпечується пошук статистичного зв’язку між окремими словами у мовному повідомленні?

41. Мова і змінні сигнали відносяться до…

42. Методи виведення знань.

43. Задача розпізнавання образів – це…

44. В яких іграх учасники можуть робити ходи в наперед встановленому порядку?

45. Визначення способів подання та інтерпретації всіх видів знань та формалізація основних понять у ЕС відбувається на стадії:

46. Гра, в якій гравці не можуть збільшити або зменшити наявні ресурси називається:

47. В процес побудови дерева рішень включені такі етапи:

48. ЕС складається із таких модулів:

Блок 2.

1. Штучна система, що імітує вирішення людиною складних задач у процесі її життя це експертна система.

2. Множина об’єктів і умов, що взаємодіють із СШІ, але не контролюються нею називається оточенням

3. Одним із напрямків розробки СШІ є подання знань (проблеми джерел знань, подання та формалізація знань).

4. Чи можуть бути вузли мережної моделі подіями чи характеристиками, що описують властивості об’єктів.

5. Внутрішня інтерпретованість є особливість, яка поєднує знання і дані.

6. За користувачем розглядають експертні системи для: спеціалістів, нефахівців та для тих, що навчаються.

7. Системний аналіз ціленаправлених дій є одним із методів дослідження операцій.

8. Лінгвістичні та математичні методи не дозволяють провести достовірне розпізнавання образів.

9. Продукція виражається наступним чином

10. Невизначеність, випадковість і ризик враховують при аналізі можливих наслідків прийнятих рішень.

11. Порожня експертна система має базу знань, але не заповнює її.

12. Пряме виведення – це стратегія, при якій виведення виконується добором вихідних посилок.

13. Можливість здійснювати узагальнення це є інтерпретованість.

14. Сприйняття змісту мовного повідомлення реалізується трьома механізмами.

15. У нечіткій логіці знання подаються у вигляді висловлювань.

16. У мережній моделі легко знаходити факти, віддалені від початку пошуку.

17. Оточення являється одним із системних аспектів, що розглядаються при проведенні робіт у галузі систем штучного інтелекту.

18. Штучні нейронні мережі є електронними моделями нейронної структури мозку.

19. Під терміном «Штучний інтелект» прийнято вважати роботи, що ведуться в галузі індуктивних та дедуктивних методів вирішення знань, перекладу текстів, робототехніки.

20. Система штучного інтелекту складається із технічних засобів, програмних засобів та інформаційного забезпечення.

21. Смисловий простір складається з 5 зон та 3 ділянок.

22. Пізнавальна активність обумовлюється виявленням протиріч у знаннях.

23. Підсистема накопичення знань застерігає від помилок введення та не автоматизує процес наповнення ЕС знаннями.

24. Нечіткі знання мають два три значення: низьке (помилка), середнє і високе (істина).

25. Дослідження операцій не дозволяє порівняти можливі варіанти організації операцій.

26. Імовірне виведення – це стратегія, яка використовує всі стратегії виведення разом.

27. Фрейми можуть бути представлені у вигляді формули, таблиці чи дерева.

28. Розумність системи штучного інтелекту оцінюється за аналогією з поведінкою людини в подібних ситуаціях.

29. Чи показує архітектура системи штічного інтелекту зв’язок між компонентами системи та між компонентами і оточенням?

30. Побудова умовиводів та запам’ятовування інформації , що надходить від різних рецепторів не відносяться до результатів розумової діяльності інтелектуальної системи.

31. Існує два типи зв’язків між словами у повідомленні: тривіальний і інформативний.

32. Найчастіше експертні системи застосовуються в таких галузях як консультації, проектування, медична діагносттика, автоматизація програмування.

33. Розробка ЕС відбувається у довільному порядку і не обов’язково притримуватись проектних стадій.

34. Кластерний аналіз призначений для розбивки множини об’єктів на задану кількість класів на підставі певного математичного критерію якості класифікації.

35. Продукція виражається наступним чином .

36. Організація спілкування та навчання розв’язанню задач не являються напрямками розробки СШІ.

37. Існує три принципи створення СШІ: системність, гнучкість, ефективність.

38. До результатів розумової діяльності відносяться розуміння зв’язаних текстів, спілкування та переклад з однієї мову на іншу.

39. Предметні галузі можуть бути внутрішніми та зовнішніми по відношенню до людини.

40. Існує три типи продукцій: прямі, обернені та парні.

41. У мережній моделі подання знань дуги можуть бути лінгвістичними (час, вид, колір і т.д.) або логічними (заперечення, кон’юнкція, диз’юнкція, імплікація).

42. Фрейм не можна представити у вигляді формули.

43. Знаннями другого роду є факти, вища, закономірності.

44. Добувати знання для ЕС можна двома методами: інтуїтивним та спостереженням.

45. Системні ресурси знаходяться в межах штучної системи і не контролюються нею.

46. Відповідно до характеру розпізнавальних образів є розпізнавання конкретних та абстрактних об’єктів.

47. У методах дослідження операцій не використовують об’єктну порівняльну оцінку можливих результатів дій.

48. На стадії тестування ЕС перевіряють розв’язання декількох прикладів.

49. Інженер знань – це розробник ЕС, який займається приведенням знань, здобутих від експерта, до вигляду придатного для розміщення в БЗ.

50. У штучній нейронній мережі може бути тільки три прихованих прошарки.

51. - кортеж, що задає лінгвістичну змінну.

52. Смисловий простір складається з 8 зон та 3 ділянок.

53. Галузі систем штучного інтелекту не використовують системний підхід

54. Модель подання знань може бути логічною або евристичною (мережна, фреймова, продукційна)

Блок 3.

1. Схематично зобразити біологічний нейрон та пояснити його структуру. Описати процес проходження сигналів.

2. Дати повний опис проектних стадій розробки експертної системи: концептуалізація, виконання, тестування.

3. Дати повний опис стратегій виведення знань.

4. Схематично зобразити штучний нейрон та пояснити його структуру. Описати процес проходження сигналів.

5. Пояснити процес виведення знань та дати повний опис стратегій виведення.

6. На яких принципах будується процес розпізнавання образів? Опишіть ці принципи.

7. Пояснити мережну модель подання знань. Форма запису, види, переваги та недоліки. Навести приклад.

8. Описати архітектуру експертної системи.

9. Які існують галузі знань? Зробити опис галузей знань.

1. Схематично зобразити штучну нейронну мережу та пояснити її структуру. Описати процес проходження сигналів.

2. Проведіть повну класифікацію експертних систем за призначенням та виведенням.

3. Пояснити фреймову модель подання знань. Форма запису, види, переваги та недоліки. Навести приклад.