- •Литература:
- •Введение
- •Введение
- •Т → тi (тi– отображения текста)
- •ТекстАрхетипы – вещи для того, чтобы объяснить японцу, в чьем
- •Основные направления ии.
- •8. Мультиагентные с-мы (мас). Метод решения проблем
- •Основные этапы развития Интеллектуальных Систем. Направления ии. Направления
- •Развитие эс.
- •Классификация эс как приложения.
- •1. По типу приложения:
- •2. По типу проблемной области:
- •3. По стадии существования.
- •4. На какую вс ориентировано приложение.
- •Основные отличия данных от знаний
- •Обработка плохооопределеннлой информации в эс (соз)
- •Метод обработки неопределенности на основе субъективных коэффициентов уверенности (метод mycin).
- •Метод обработки неопределенности в guru
- •Обработка плохоопределенной информации с использованием Дерева Решений
- •Обработка неопределенностей лингвистического характера.
- •Операции на шкалах.
- •Извлечение знаний
- •Классификация методов извлечения знаний.
- •Методы и системы приобретения знаний.
- •Инструментальные средства. Конструирование эс
- •Классификация инструментальных средств конструирования эс (ис)
Литература:
Справочник ИИ в 3-х томах:
Том 1. ЭС и с-мы общения под ред. Попова Э.В.
Том 2. Модели и методы под ред. Поспелова Д.А.
Том 3. Программные и аппаратные средства. Захаров В.И., Хорошевский В.Т. Издат. Радио и связь
Лорьер Ж.Л. С-мы ИИ. Перевод с франц. Мир.
Статические м динамические ЭС. Попод Э.В., Фоменых И.Б. Радио и связь. 1996 г.
Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Т. Базы знаний интеллектуальных с-м (учкбник). С.-Пб. Изд-во Питер. 2000 г.
Джексон П. Введение в ЭС. Учебн. пособие. Перевод с англ. М. Изд-во Вильямс 2001 г.
Новости Искусственного Интеллекта.
Введение
Международный конгресс «ИИ в XXIвеке»:
Конф. I. «Знания: обнаружение, представление и обработка»
Секц. 1. «Знания и рассуждения»
Секц. 2. «Интеллект и анализ инф-ции» (data mining, knowledge discovery)
Конф. II. «ИС: теория и приложение»
Секц. 1. «Многоагентные и динамич. с-мы»
Секц. 2. «Прикладные ИС»
Секц. 3. «С-мы поддержки принятия решений» (СППР)
Конф. III. «Эволюционное моделирование и гибридные ИС»
Секц. 1. «Гибридные ИС»
Секц. 2. «Генетич. алгоритм»
Секц. 3. «Эволюционное моделирование»
Введение
Artificial Intelligence (AI) – символьные вычисления (J. McCarthy автор LISP) – способность машины (ЭВМ) решать задачи, которые относятся к творческим.
Информатика – наука, связанная с компьютерной оьработкой информации. AI– область информатики, связанная с разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то естьсистем, связанных с человеческим разумом:
* понимание языка;
* способность рассуждать;
* обучение и т.д.
Возможность считать нечисловые, творческие задачи. Специфика:
Оперирование символьными данными;
Недетерминизм в процессе поиска решений;
Примеры таких задач:
а) Док-во Th в формальных системах (системах предикатов), теорема представляется в символьном вид.
Специалисты Newell, Show, Simon
системы: логик-теоретик ее развитие – GeneralProblemSolver(GPS) – неэффективный.
б) Игровые задачи, шахматы, шашки,крестики-нолики (большие переборные пространства)
Попытки сокращения перебора, введения эврестических функций.
в) Естественно-Языковые (ЕЯ) проблемы – формализация, понимание, синтаксис ЕЯ
3 состовляющих языковой системы:
Синтаксис формализуется
ЕЯ Семантика слабо, не полностью формализ.
Прагматика (цель использования, назначение) практически не формализ.
Т → тi (тi– отображения текста)
Иногда для понимания необходим контекст.
ТекстАрхетипы – вещи для того, чтобы объяснить японцу, в чьем
контекст
архетип
М
менталитет
иначе смысл может разниться.
Вообще, количество колец не определено, их может быть много.
В семиотике есть понятие знака (символа), содержащего все 3:
Десигнат – Концепт – Детонат
(дом, (раскрывает (раскрывает образ,
автомобиль) смысл) множество понятий)
Треугольник Фрике дополняется до четырехугольника Поспелова. (+ прагматика). Можно договорно менять все элементы. Моделируют при помощи фреймов.