«Компьютерная лингвистика»

1. Языковые и неязыковые проблемы искусственного интеллекта.

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

 характеристики искусственного интеллекта: - наличие собственных развивающихся модели внешнего мира и (баз) данных, что предполагает способность дополнения и развития имеющейся информации (но всегда говорится о… знаниях). Это положение якобы определяет индивидуальность любой модели при конкретной реализации, но, как оказывается, не в смысле «индивидуальности личности», а в смысле однозначности заложенных алгоритмов функционирования и решаемых устройством задач, что не похоже на интеллект; - способность к адаптации; искусственный интеллект – это  адаптивная система, хотя только по запрограммированным аспектам; - относительная самостоятельность в оценке ситуации, включая возможность работы в ситуациях, связанных с неполнотой или неоднозначностью приходящих или имеющихся данных, что также обеспечивается заданным программным обеспечением, т.е. «относительной самостоятельности», по сути, нет;  - возможность различных (но заранее заданных) интерпретаций запросов к системе и воздействий. на нее.    существует два крупных подхода к решению проблемы искусственного интеллекте:

Нисходящий ИИ – имитация высокоуровневых процессов (таких, как рассуждение, речь, эмоции, мышление и тд);

Восходящий ИИ – имитация «низкоуровневых» процессов, которые протекают у нас в голове (например – нейронные сети).

При решении проблемы искусственного интеллекта, ученые прибегают к нескольким подходам:

символьному;

логическому;

агентно-ориентированному;

гибридному.

есть системы, которые чуть-чуть похожи на ИИ.

Deep Blue. Программа для игры в шахматы;

MYCIN. Экспертная система;

20Q. Можно сказать – реализация игры «20 вопросов»;

Распознавание речи. Название говорит само за себя.

2. Знание и понимание. Основные методы и структуры представления знаний о языке и мире в компьютерных системах.

Представление знаний — вопрос, возникающий в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта. В информатике он связан — с подбором представления конкретных и обобщённых знаний, сведений и фактов для накопления и обработки информации вЭВМ. Главная задача в искусственном интеллекте (ИИ) — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия человеческого интеллекта.

Решение сложных задач часто может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Опредёленный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например, диагностическая экспертная система MYCIN использовала схему представления знаний, основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.

Одна из проблем в представлении знаний — как хранить и обрабатывать знания в информационных системах формальным способом так, чтобы машины могли использовать их для достижения поставленных задач. Примеры применения — экспертные системы, Машинный перевод, компьютеризированное техническое обслуживание и системы извлечения и поиска информации (включая пользовательские интерфейсы баз данных).