/ О пятом этапе – размещение бд /

Надо учитывать:

1. как разместить отдельные ресурсы по узлам

2. как будет происходить обновление данных – одновременно во всех узлах или только 1 узел

3. при / (шестой этап) проектировании локальной физической БД / основная задача – выбор стратегии доступа:

а) создание общего индекса поиска: по ключу записи идет поиск в общем индексном файле, по которому находится индексный показатель и по нему идет поиск в общем файле

б) создание отдельных индексов: по идентефикатору записи идет поиск дифференцированных файлов; если запись не найдена, то поиск идет в основном файле

в) создание отдельных индексов и поискового фильтра: например по идентефикатору записи

32. Искусственный интеллект.

ИИ – способность правильно реагировать на новую ситуацию. ИИ – это програмная система, имитирующая на компьютере мышление чела; создание таких систем – большой скачок. Системы электронной обработки данных входят в область, которая считаются сферой деятельности чела; т.е. в те области, где для решения конкретных задач требуются знания чела.

Первые "системы ИИ" (Тоша: даже через 50 лет настоящий ИИ не будет создан, т.к. сейчас нельзя создать подобие ИИ, которое прошло бы тест Тьюринга) появились 50 лет назад. Это "общий решатель задач" и "логик-теоретик".

Основная идея – полностью перенести работу человеческого мозга при решении конкретных задач.

Дальнейшее развитие в области систем ИИ связано с роботами. От разработки идей создания ИИ перешли к идее "механико-логической" операции. Например, задача о "миссионерах и людоедах".

Дальнейшее развитие систем ИИ.

Машины, производящие системы ИИ привели к созданию штучных экспертных систем, которые программируют некоторые задачи управления.

Области применения систем ИИ.

Лингвистика: распознание речи, машинный перевод, обучение языку, интеллектуальный интерфейс;

Математика: система символьных и алгебраических вычислений, доказательства теории;

Программирование игр: шахматы;

Моделирование;

Обработка сигналов и распознание образов;

Робототехника и автоматизация производственных процессов;

Машинное проектирование;

Автоматизация программирования;

Экспертные системы: прогнозирование, управление производством, проектирование, обучение (например медицина или юриспурденция).

33. Знание и интеллект: место знаний, типы знаний.

Основная проблема создания систем ИИ – представление знания – проблема сводится к языкам представления знаний. Как представить в формализованном виде знания. Знания основываются на трех вещах: нужно много видеть, много учить, много перестрадать. Это можно представить в виде следующей схемы:

Данные, основанные на фактах

Промежуточная гипотеза

Заключительная гипотеза

Знания

Формируется знание

Рис. 1

Из схемы , что знание – результат, полученный на основе системы суждений, на которую ссылаются и используют в процессе логического вывода.

Искусственное знание делят на факты и правила. Факты указывают на хорошо известные и не требующие доказательств обстоятельства, независимо от того, к какой структуре они представлены. Правила – процедуры выводов или суждений.

Выводы, но основе которых из данных получаются знания. Различают 8 типов знаний.

1. Базовые элементы – знания об объектах реального мира, не требуют обсуждения, добавлены в виде фактов в том виде, в котором они были получены.

2. Утверждения и определения – это вид знания который основывается на базовых определениях и заранее рассматривается как достоверный.

3. Конценпции – получены на основе обобщения базовых элементов, на основе их перегруппировок. Методы, приемы.

4. Отношения – выражают элементарные свойства объектов, отношения между концепциями. Этот вид знаний близок к реляционным моделям.

5. Теоремы и правила – (частный случай прод. правил)

6. Алгоритмы решения – последовательность действий, процедур при решении какой-либо задачи.

7. Стратегии и эвристика – врожденные или приобретенные правила поведения системы, которые позволяют нам принять решения в конкретной ситуации.

8. Метазнания – знания того, что известно, и что определяет значения коэффициента доверия.

Все типы знаний должны быть организованы.

34. Организация знаний в интеллектуальном интерфейсе.

Основная компонента любой интеллектуальной системы - интерфейс - взаимодействие человека с РС на языке, близком к профессиональному языку, позволяет организовать общение человека на естественном языке.

Компоненты интеллектуального интерфейса:

I. БЗ о языке общения

II. БЗ о естественно-языковом описании предметной области

III. БЗ о диалоге

IV. БЗ о языке представления знаний

V. Система управления БЗ.

I.

Профессиональные знания о языке общения:

А. Декларативные:

1. морфологические

2. синтаксические

3. семантические

4. прагматические

Б. Процедурные:

1. морфологические

2. синтаксические

3. семантические

4. прагматические

Декларативные знания - описание какой-либо процедуры, которую необходимо выполнить. Каждое описание сопровождается условиями и ограничениями, которые дают возможность выполнить процедуру.

А.1. - знания, которые описывают структуру слов языка общения

А.2. - структура предложений и текстов

А.3. - указывают на взаимосвязь значений слов, их смысла в предложениях и текста

А.4. - описывают употребление слов, предложений и текстов с точки зрения и целей решаемой задачи

Б.1. - перечень неизменяемых слов, синтаксис и т.д.

II. - делится на:

- частично формализуемые тексты

- произвольные тексты

II:

А. декларативные

Б. процедурные:

1. процедура классификации

2. процедура кодирования

3. процедура анализа текста

III:

- установление целей

- достижение/отказ от целей

- преследование целей

III:

А. Декларативные:

1. сведения об участниках диалога

2. их имена

3. их характеристики

4. сведения о структуре диалога в виде логической схемы с указанием инициаторов диалога

5. сведения о начале/конце диалога

6. сведения о выполненных шагах

Б. Процедурные:

1. анализ и характеристика участников диалога

2. процедура выбора типа диалога

3. процедура опознания пользователей/участников диалога

IV:

А. Декларативные:

1. сведения о четырех множествах: базовых элементов системы, синтаксических правил, конструкций аксиом, семантических правил вывода

Б. Процедурные:

1. все сведения о применении синтаксических и семантических правил преобразования базовых элементов

V:

1. лингвистический процессор:

2. программа создания базы лингвистических знаний:

- програмные средства первоначального заполнения/пополнения БД

- програмные средства определения первоначальных структур и хранения и т.д.

3. система ведения БЗ:

- поиск, пополнение и т.д.

4. средства администрирования БЗ:

- процедура целостности, безопасности, защиты БЗ

36. Семантические сети

Термин семантическая означает смысловая, а сама семантика - это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков,

Семантическая сеть- это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения - это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

класс - элемент класса;

свойство - значение;

пример элемента класса.

Можно ввести несколько классификаций семантических сетей. Например, по количеству типов отношений:

однородные (с единственным типом отношений);

неоднородные (с различными типами отношений).

По типам отношений:

бинарные (в которых отношения связывают два объекта);

парные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

связи типа "часть-целое" ("класс-подкласс", "элемент-множество" и т.п.);

функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет"...);

количественные (больше, меньше, равно...);

пространственные (далеко от, близко от, за, под, над...);

временные (раньше, позже, в течение...);

атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение...);

логические связи (и, или, не) и др.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Пример: На рисунке изображена семантическая сеть. В качестве вершин понятия: Человек, Иванов, Волга. Автомобиль, Вид транспорта. Двигатель.

Рисунок «Семантическая сеть».

Основное преимущество этой модели - в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели - сложность поиска вывода на семантической сети.

Для реализации семантических сетей существуют специальныесетевые языки, например NET[12] и др. Широко известны экспертныесистемы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний - PROSPECTOR, CASNBT, TORUS [8,10].