Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
12
Добавлен:
20.02.2016
Размер:
17.51 Кб
Скачать

Лекция 1. Вопросы

  1. Искусственный интеллект (ИИ).

  2. Центральные задачи ИИ.

  3. Область применения исторический обзор развития работ в области ИИ.

  4. Исторический обзор развития работ в области ИИ.

  5. Эвристическому подходу противопоставлялся используемый в ЭВМ алгоритмический метод.

  6. Функциональная структура использования СИИ.

  7. Полностью оформленная экспертная система имеет четыре компоненты: 1. База знаний. 2. Ма­шина вывода. 3. Модуль извлечения знаний. 4. Система объяснения.

  8. Пере­чень основных характеристик экспертных систем.

  9. Знания организу­ются как некоторая совокупность правил.

  10. База знаний содержит факты (или утверждения) и правила.

  11. АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.

  12. Правила являются вероятностными.

  13. Система MYCIN ввела в рассмотрение несколько характеристик, кото­рые стали отличительной чертой экспертных систем. Во-первых, ее знание составляют сотни правил.

  14. Эвристический поиск.

  15. База знаний содержит факты (или утверждения) и правила.

  16. Экспертная система.

  17. Правила пред­ставляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно.

  18. Правила продукций являются предпочтительным средством отображения неформальных знаний. Такие правила имеют знакомый формат ЕСЛИ - ТО

  19. Пря­мая цепочка связана с рассуждениями, ведущимися от данных к гипотезам, тогда как обратная цепочка — с попыткой найти данные для доказа­тельства или опровержения некоторой гипотезы.

  20. Средства работы с неопределенностью, т.е., иными словами, с реальным миром, а не с неко­торой идеализированной абстракцией, в которую заставляли нас верить наши системы данных.  Существует много способов работы с неуве­ренностью в данных! Имеется нечеткая логика, байесовская логика, коэф­фициенты уверенности, многозначная логика.

  21. Прямая цепочка – от данных к гипотезам, тогда как обратная цепочка — с попыткой найти данные для доказа­тельства или опровержения некоторой гипотезы.