- •1. Информатика.Структура предметной области. Объекты изучения информатики.
- •2. Основные области исследований информатики.
- •5. Формулировка предметной задачи. Задачная ситуация.
- •6. Формализация предметной задачи. Уровни формализации задач.
- •7. Общая схема постановки и решения предметных задач.
- •1) Цель
- •8. Понятие о модели.
- •9. Представление о системном подходе.
- •10. Схема коммуникаций.
- •11. Типы моделей.
- •12. Что такое информация.
- •Информация и язык
- •Информация и данные
- •13. Формы адекватности информации.
- •14. Классификация мер.
- •15. Синтаксические меры информации.
- •16. Семантические меры информации.
- •17. Прагматические меры информациию
- •18. Показатели качества информации.
- •19. Системы классификации информации, основные идеи.
- •20. Система кодирования информации, классификация методов.
- •Классификация информации по разным признакам
- •21. Информационное общество. Информационные революции.
- •23. Информатизация общества.
- •24. Классификация языков программирования. Процедурное программирование
- •Функциональное программирование
- •Логическое программирование
- •Объектно-ориентированное программирование
- •25. Компьютеры. Поколения эвм.
- •1 Поколение, после 1946 года
- •2 Поколение, после 1955 года
- •3 Поколение, после 1964 года
- •4 Поколение, после 1975 года
- •5 Поколение, после 1982 года
- •26. Компьютеры. Программное обеспечение.
- •27. Техническое обеспечение.
- •28. Интеллектуальное обеспечение.
- •29. Ис. Этапы развития ис.
- •32. Структура ис.
- •38. Классификация ис по сфере применения.
- •39. Классификация ис по функциональному признаку и уровням управления.
- •40. Классификация ис по степени автоматизации.
- •41. Классификация ис по характеру использования информации.
- •42. Ит. Виды ит.
- •Виды информационных технологий:
- •43. Основные св-ва ит, опред. Их роль в технолог развитии современного об-ва.
- •44. Ит. Критерий эффективности ит.
- •45. Классификация ит по типу обрабатываемой информации.
- •46. Ит обработки данных. Классы задач. Основные компоненты.
- •47. Цель ит управления (иту). Классы задач, решаемые в рамках иту.
- •48. Характеристики и назначение ит автоматизации офиса. Основные компоненты.
- •49. Ит поддержки решений. Основная цель итппр и т. Д.
- •50. Современное состояние и основные тенденции развития ит.
- •51. Основные разделы искусственного интеллекта.
- •52.Основные направления развития искусственного интеллекта.
- •53. Данные и знания.
- •54. Модели представления знаний в современных интеллектуальных системах.
- •55. Основные компоненты экспертной системы, специалисты-разработчики.
- •56. Централизованная и распределенная обработка данных.
- •57. Типы многомашинных ассоциаций для распределенной обработки данных.
- •58. Основные программные и аппаратные компоненты сети.
- •59. Функциональные группы устройств в сети.
- •60. Основные характеристики коммуникационной сети.
- •61. Классификация вычислительных сетей.
- •62. Локальные вычислительные сети.
- •63. Глобальная сеть internet. Способы передачи информации в internet.
- •64. Архитектура пк.
- •65. Информационные продукты и услуги. Информационный бизнес. Информационные продукты и услуги
- •66. Электронный бизнес. Основные модели электронного бизнеса.
- •Основные модели интернет бизнеса
- •67. Представления о защите информации и информационной безопасности.
- •68. Элементы системы защиты информации.
54. Модели представления знаний в современных интеллектуальных системах.
Модель знаний - описание знаний в базе знаний. Известны четыре типа моделей знаний:
1. логические, в основе которых лежит формальная логическая модель;
2. сетевые, в основе которых лежат семантические сети;
3. фреймовые, основанные на фреймах;
4. продукционные, основанные на продукциях.
Каждая такая М.З. определяет форму представления знаний.
Формальные логические модели
Система ИИ в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека и, в частности, - логику его рассуждений. В грубо упрощенной форме наши логические построения при этом сводятся к следующей схеме: из одной или нескольких посылок (которые считаются истинными) следует сделать «логически верное» заключение (вывод, следствие).
Логические выражения, построенные в данном языке, могут быть истинными или ложными. Некоторые из этих выражений, являющиеся всегда истинными, объявляются аксиомами (или постулатами). Они составляют ту базовую систему посылок, исходя из которой и пользуясь определенными правилами вывода, можно получить заключения в виде новых выражений, также являющихся истинными.
Если перечисленные условия выполняются, то говорят, что система удовлетворяет требованиям формальной теории. Ее так и называют формальной системой (ФС). Система, построенная на основе формальной теории, называется также аксиоматической системой.
Классическими примерами аксиоматических систем являются исчисление высказываний и исчисление предикатов. Эти ФС хорошо исследованы и имеют прекрасно разработанные модели логического вывода.
ФС имеют и недостатки, которые заставляют искать иные формы представления. Главный недостаток - это «закрытость» ФС, их негибкость.
Логические модели
В основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида: M = <T, P, A, B>. Множество T есть множество базовых элементов различной природы, например слов из некоторого ограниченного словаря, деталей детского конструктора, входящих в состав некоторого набора и т.п.
Множество P есть множество синтаксических правил. С их помощью из элементов T образуют синтаксически правильные совокупности.
В множестве синтаксически правильных совокупностей выделяется некоторое подмножество A. Элементы A называются аксиомами.
Множество B есть множество правил вывода. Применяя их к элементам A, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к которым снова можно применять правила из B. Так формируется множество выводимых в данной формальной системе совокупностей.
Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать, что множество A образуют все информационные единицы, которые введены в базу знаний извне, а с помощью правил вывода из них выводятся новые производные знания. Другими словами формальная система представляет собой генератор порождения новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний. Это свойство логических моделей делает их притягательными для использования в базах знаний. Оно позволяет хранить в базе лишь те знания, которые образуют множество A, а все остальные знания получать из них по правилам вывода.
Семантические (смысловые) сети
В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная ранее семантической сетью. Сеть, в вершинах которой находятся информационные единицы, а дуги характеризуют отношения и связи между ними. Семантическая сеть является наиболее общей моделью представления знаний.
В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии. В классифицирующих сетях используются отношения структуризации. Такие сети позволяют в базах знаний вводить разные иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называют вычислительными моделями
В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях (под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация).
фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В общем виде она выглядит следующим образом:
(Имя фрейма:
Имя слота 1(значение слота 1)
Имя слота 2(значение слота 2)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Имя слота К (значение слота К)).
Значением слота может быть практически что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать «принцип матрешки».
При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.
Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем «Связь». Часть специалистов по ИС считает, что нет необходимости специально выделять фреймовые модели в представлении знаний, т.к. в них объединены все основные особенности моделей остальных типов.
Продукционная модель
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.