- •1. Что такое система искусственного интеллекта. В чем состоят теоретический и практический аспекты создания систем искусственного интеллекта?
- •3. Классификация знаний. Знания глубинные и поверхностные, мягкие и жесткие. Чем обусловлена мягкость знаний. Экспертные и концептуальные знания.
- •7. Фреймы: определение, структура. Для какого типа знаний подходит фреймовое представление?
- •8 Что такое логическая модель? Понятие предиката, квантора. Сложное высказывание.
- •9. Нечеткие знания. Коэффициент уверенности. Схема объединения свидетельств (схема Шортлиффа).
- •10. Вероятностная логика Неполные знания. Немонотонная логика. Основной недостаток логических моделей.
- •12. Нечеткие отношения. Лингвистическая переменная. Нечеткая логика. Построение функций принадлежности.
- •21. Пассивные методы приобретения знаний: метод наблюдения и анализа протоколов. Достоинства и недостатки пассивных методов приобретения знаний.
- •22. Активные индивидуальные методы приобретения знаний: анкетирование, интервьюирование, свободный диалог. Достоинства и недостатки этих методов.
- •23. Активные групповые методы приобретения знаний: «круглый стол», «мозговой штурм». Достоинства и недостатки этих методов.
- •25. Два типа обучения: обучение «заучиванием наизусть» и когнитивное обучение.
- •26. Метод обучения "Hit-and-Near-Miss". При каких условиях этот метод сходится?
- •27. Дайте характеристику двумерных систем технического зрения.
- •28. Трехмерные системы технического зрения. Какие дополнительные возможности они имеют по сравнению с двумерными системами.
- •29. Распознавание образов как область искусственного интеллекта. Охарактеризуйте общие проблемы распознавания.
- •30. Промышленные и автономные роботы. Методы обучения робота. Чем отличается язык управления роботом от обычного языка программирования.
7. Фреймы: определение, структура. Для какого типа знаний подходит фреймовое представление?
В области искусственного интеллекта термин «фреймы» относится к специальному методу представления общих концепций и ситуаций. Знания о конкретном объекте можно представить в виде набора признаков. А знания о сложной ситуации, кроме того, должны еще содержать возможные действия, а также условия, определяющие, когда эти действия должны выполняться. Фрейм является сетью узлов и отношений, организованных иерархически, где верхние узлы представляют общие понятия, а нижние узлы более частные случаи этих понятий. В отличие от семантической сети в системе, основанной на фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов, называемых слотами. Каждый слот может быть связан с процедурами, которые выполняются, когда информация в слотах (значения атрибутов) меняется. С каждым слотом можно связать произвольное число процедур. Следующие три процедуры наиболее часто связываются со слотами:
1 «если - добавлено» Выполняется, когда новая инфа помещается в слот.
2 «если - удалено» когда инфа удаляется из слота.
3 «если - нужно» Когда запрашивается инфа из слота, а он пустой.
Системы, основанные на фреймах, хороши в тех предметных областях, где важную роль играют форма и содержание данных, например, интерпретация визуальной информации или понимание речи. Достоинство таких систем заключается в том, что те элементы, которые традиционно используются в описании объекта или события, группируются и благодаря этому могут извлекаться и обрабатываться, как единое целое.
8 Что такое логическая модель? Понятие предиката, квантора. Сложное высказывание.
Описания предметных областей, выполненных на логических языках, называются логическими моделями. Все использующие в вычислении предикатов логические выражения называется высказываниями и в классические вычисления предикатов должны иметь значения «истина» или «ложь». Объект может быть представлен либо как константа, то есть конкретный индивидуум или класс индивидуумов, либо как переменная, в результате чего конкретный индивидуум или класс индивидуумов остаются незаданными. Порядок аргументов должен всегда задаваться в соответствии с интерпретацией предикатов принятой в рамках определенной предикатной области, это означает что программист должен принять решение о фиксированном приемлемом для интерпретации в порядке записи аргументов и придерживаться его. Предикат может иметь произвольное число аргументов. Отдельные высказывания могут объединяться в сложные высказывания с помощью логических связок &,v,~,
Если Семенов написал программу и она не работает, то Семенову следует отладить на следующий день.
Н аписал(Семенов, программа)& ~работает(программа) отладить(Семенов, программа, следующий день);
Для того, чтобы в исчислении предикатов можно было манипулировать переменными используется структура которая называется кванторы( ,
– предполагает что все значения переменной в скобках должны быть истинны;
– предполагает, что некоторые значения переменной могут быть истины;
Порядок, в котором вводятся квантиорицируемые переменные, может влиять на смысл утверждения.
Основной недостаток логических моделей это свойство монотонности:
Е сли доказано A C, то C остается истинным, в случае появления любого дополнительного факта.