1. Охарактеризуйте основные теоретические проблемы искусственного интеллекта.

ИИ называется способность принимающей решение системы добиваться определённой степени успеха при решении широкого круга задач в широком многообразии сред.

Большинство ИИ ориентированы на знания, поэтому дальнейший прогресс систем ИИ и новой информационной технологии предопределяет развитие трёх основных теоретических проблем:

• представление знаний – центральная проблема ИИ

• компьютерной лингвистики, решение которой обеспечивает процесс естественно-языкового общения с ЭВМ и прогресс автоматического перевода с иностранных языков;

• компьютерной логики, имеющей особо важное значение для развития экспертных систем, поскольку её цель – моделирование человеческих рассуждений и преобразование программирования из искусства в науку.

К основным признакам интеллектуальной системы относят наличие базы знаний и системы логического вывода. В свою очередь основными теоретическими проблемами искусственного интеллекта являются проблема представления знаний и проблема логического вывода.

2. Назовите основные сферы приложения искусственного интеллекта и охарактеризуйте их.

1)Извлечение информации из баз данных

Системы баз данных представляют собой ВС, в которых хранятся большие объёмы фактов, относящихся к некоторой области, причём в таком виде, чтобы их можно было использовать при ответах на вопросы, касающиеся этой предметной области.

Разработка системы баз данных – один из важных разделов области вычислительных наук, в рамках которого были предложены разнообразные приёмы, дающие эффективное представление, хранение и извлечение из памяти большого числа фактов. С нашей точки зрения этот предмет становится особенно интересным, когда мы хотим извлечь ответ на вопрос, для которого необходимо провести дедуктивное от общего к частному рассуждение с фактами из базы данных.

2)Комбинаторные задачи и составление расписаний

Классическим примером является задача о восьми ферзях, которая состоит в том, что восемь ферзей надо разместить на обычной шахматной доске таким образом, чтобы ни один из них не атаковал другого.

По трудности задачи упорядочиваются в зависимости от того, как растёт время решения по мере роста некоторой характеристики объёма задачи. Сложность задачи может расти линейно, полиноминально или экспоненциально с увеличением объёма задач.

3) Доказательство теорем

Нужны знания и методы логического вывода. Поиск доказательства или опровержения для некоторой математической теоремы может быть рассмотрен как пример интеллектуальной задачи не только потому, что для этого требуется способность производить дедукцию, исходя из гипотез, но и потому, что для неё необходимы интуитивные навыки, такие, как построение догадки о том, какие промежуточные леммы следует доказать, чтобы способствовать доказательству основной теоремы.

4) Автоматическое программирование

Задача написания программы для ЭВМ связана как с доказательством теорем, так и с роботикой. Существующие компиляторы уже осуществляют в некотором смысле «автоматическое программирование». То, что мы подразумеваем под автоматическим программированием, может быть описано как «суперкомпилятор» или программа, которая могла бы воспринимать описание на очень высоком уровне того, что требуется от искомой программы.

5) Роботика

Основной характеристикой интеллектуального робота является целенаправленное поведение в сложном плохо организованном внешнем мире. С точки зрения ИИ целенаправленное поведение модно организовать путём преобразования знаний о текущем состоянии мира, полученных с помощью сенсорных систем, в последовательность действий, направленных на достижение заданной цели. Такое преобразование должно опираться на априорные знания о мире и способах его преобразования. Это значит, что центральными звеньями интеллектуального робота являются система представления знаний и развитие системного планирования действий.

6) Экспертные консультирующие системы

Такие системы обеспечивают пользователя компетентными заключениями, касающимися определённых предметных областей. Были созданы автоматические консультирующие системы, способные диагностировать заболевания, оценивать потенциальные золотоносные месторождения, предлагать варианты возможных структур для сложных органических химических элементов и даже давать советы о том, как пользоваться другими ВС. Ключевая проблема построения экспертных консультирующих систем состоит в том, как представить и использовать знания, которыми, очевидно, располагают и пользуются люди, являющиеся экспертами в этих областях.

7) Обработка естественного языка

Когда люди общаются друг с другом при помощи языка, они используют чрезвычайно сложные и пока ещё малопонятные процессы.

В первую очередь язык используется для передачи некоторой порции данных от одного мозга к другому в условиях, когда каждый мозг располагает большими, весьма подобными друг другу данными, служащими в качестве общего контекста.

В области «понимания естественного языка» исследователи интересуются методами анализа и генерации текстов, их внутренним представлениям, выявлением знаний, необходимых для понимания текстов, т.е. синтаксических, семантических, прагматических знаний.

8) Восприятие и распознавание образов

Любая система обработки информации получает исходные данные от своих органов восприятия. Пять органов чувств человека обеспечивают восприятие зрительной, слуховой, тактильной (осязание) информации, а также запаха и вкуса.

Были приняты попытки снабдить вычислительные системы телевизионными входами, что позволяет им «видеть» окружающую сферу, или же микрофонными входами, что позволяет им «слышать» голоса говорящих. Эти эксперименты показали, что для полезной обработки сложных входных данных необходимо «понимание» и что для такого понимания необходима большая база знаний о воспринимаемых вещах.

Область обработки поступающих сигналов известна под названием «распознавание образов». Распознающая система является необходимой частью любой автономной системы обработки информации.