Билеты к Экзамену / Последняя лекция

Последняя лекция

Искусственный интеллект – наука, которая появилась в середине 20 века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования и других областей знания; образец исследований, где соединились профессиональные интересы специалистов их различных предметных областей.

Искусственный интеллект – способность успешно реагировать на любую новую ситуацию, путем надлежащих корректировок поведения; способность понимать взаимосвязи между фактами действительности, ведущих к достижению поставленных целей.

Для создания такой системы необходимо изучить процесс мышление человека, решаемого определенные задачи или принимаемого решения в конкретной предметной области. После этого необходимо разработать конкретные программы, которые бы воспроизвели это на компьютере.

Совокупность научных исследований обретает права науки, когда выполняются следующие необходимые условия:

1. у этих исследований должен быть объект изучения, не совпадающий с объектами, которые изучают другие дисциплины.

2. должны существовать специальные методы, отличающиеся от других, уже сложившихся, методов.

Существует два подхода в создании искусственного интеллекта:

1. создание ЭВМ с максимально возможными характеристиками, которые получили название супер-ЭВМ

2. моделирование работы головного мозга человека.

Экспертная система – это диалоговая система искусственного интеллекта, способная получать, накапливать знания из некоторой предметной области, выводить новые сведения, которые близки по качеству к знаниям экспертов, и по запросу пользователя объяснять ход решения в понятной для пользователя форме.

Основное назначение экспертной системы: сохранение, пополнение опыта специалистов, которые работают в плохо формализационных областях.

Экспертная система хранит массу полезной информации, полученной из самых разных источников. Она может использовать эти сведения для консультаций, и при необходимости объяснить специалистам, как она пришла к таким выводам.

В настоящее время, применяя компьютерные технологии, стало возможным использование СППР в управлении по трем направлениям:

1. система поддержки принятия управленческого решения

2. проведение справочного анализа вариантов решения

3. поддержка выбора принятия управленческого решения

Типы задач, решаемых экспертными системами:

1. Интерпретация данных, т.е. распознавание смысла поступающих на вход данных

2. Предсказание – определение вероятностных последствий ситуаций, заданных на некоторых временных промежутках.

3. Диагностика – определение состояния объекта исследования, обнаружение в нем по наблюдаемым данным отклонений от нормы.

4. Планирование – составление плана действий для перехода из исходного состояния в целевое с помощью заданных средств при заданных ограничениях.

5. Проектирование – разработка четких предписаний по созданию объектов, удовлетворяющих заданным требованиям.

6. Контроль (мониторинг) – непрерывное наблюдение за поступающими данными, их интерпретация, выявление критических ситуаций.

7. Отладка – нахождение неисправностей и выработка решений по их устранению.

8. Исправление

9. Обучение – диагностика, отладка и исправление поведения учащегося.

10. Управление поведением объекта.

База знаний для ЭС.

База знаний:

1. высококачественный опыт

2. возможность прогнозирования

3. обучение и тренировка

4. институциональное знание

Знания и правила работы можно рассматривать в нескольких аспектах:

1. глубинные и поверхностные

2. конкретные и общие

3. описательные и предписывающие

4. приблизительные и точные

5. качественные и некачественные

42. Модели данных, с помощью которых представляется информация в БД:

1). Иерархическая модель данных. Иерархическая структура представляет совокупность элементов, связанных между собой по определенным правилам. Объекты, связанные иерархическими отношениями, образуют ориентированный граф (перевернутое дерево). К основным понятиям иерархической структуры относят: уровень, элемент (узел), связь. Узел - это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект.

2). Сетевая модель данных. В сетевой структуре при тех же основных понятиях (уровень, узел, связь) каждый элемент может быть связан с любым другим элементом.

3). Реляционная модель данных. Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебра отношений и реляционного исчисления для обработки данных. Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц.