
- •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.
- •13. Что такое экспертная система? Чем вызван интерес к экспертным системам? Какие задачи относятся к трудноформализуемым? Какими свойствами обладают неформализуемые задачи?
- •14. Структура экспертной системы. Подсистема объяснений. Режимы работы экспертной системы.
- •15. Дайте краткую характеристику языка лисп как средства разработки систем искусственного интеллекта.
- •17. Оболочки и интегрированные инструментальные среды.
- •20. Уровни разработки и принципы построения экспертных систем.
- •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.
- •24. Текстологические методы приобретения знаний. Структура текста.
- •Алгоритм извлечения знаний из текста
- •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.
- •31. Основные термины, используемые в методах поиска. «Слепые» методы поиска.
- •32. Эвристические методы поиска. Множественное решение. Методы построения множественных решений.
20. Уровни разработки и принципы построения экспертных систем.
Уровни разработки.
1. Демонстрационный прототип(первый прототип).
Для разработки демонстрационного прототипа требуется в среднем 1 месяц и типичный демонстрационный прототип основан на правилах может содержать 50-100 правил и удовлетворительно работать в 1-2 пробных случаях .
2. Исследовательский прототип
Программа среднего размера решает все требуемые задачи, но не устойчивая в работе и не полностью проверенная.
Типичный исследовательский прототип основан на правил может содержать от 200-500 правил хорошо работать на больше числе пробных случаев и потребовать на разработку от 3-6 месяцев.
3. Действующий прототип
Надежно решать все задачи но для решения сложных задач может потребовать через много времени. Это большие программы, они подвергались пересмотру в результате апробирование на реальных задачах группой пользователей, они ориентирование на нужды конечного пользователя.
Типичный действующий прототип может содержать более 1000 правил, хорошо работает на многих пробных случаев и потребует на мсвою разработку порядка года.
4. Промышленная система
Обеспечивает высокое качество надежность, быстродействие и эффективность работы в реальных условия эксплуатации и вероятно переписанная на более эффективном языке.
Типичная промышленная основная на знаниях может содержать полуторная тысяч правил и обеспечивать точное, быстрое, приятие решения и потребовать 1,5-2 года. Промышленная система разрабатывается для конкретного предприятие.
5. Коммерческая система
Разрабатываться и ориентированная для конкретного заказчика а коммерческая система тиражирование для аналогичных предприятие. Комерческая система это удобно и быстро адаптированиа для продажа других пользователей, может содержать от 2000 и более правил и доведение экспертной до стадии коммерческих может потребовать несколько лет.
Принципы построении экспертных систем.
1. Принцип быстрого построение прототипа.
2. Принцип постепенного развитие системы.
Развитие экспертных системы осуществляется переходом от простых задач к трудным посредством постепенного совершенствование организации и представлении знаний.
21. Пассивные методы приобретения знаний: метод наблюдения и анализа протоколов. Достоинства и недостатки пассивных методов приобретения знаний.
Пассивные коммуникативные методы включают наблюдение, анализ протоколов «мыслей вслух», процедуры извлечения знаний из лекций.
Метод наблюдения является одним из наиболее применяемых на начальных этапах разработки экспертных систем. Его суть заключается в фиксировании всех действий эксперта, его реплик и объяснений. При этом аналитик не вмешивается в работу эксперта, а только наблюдает за процессом решения реальных задач либо за решением проблем, имитирующих реальные задачи. Наблюдения за процессом решения реальных задач позволяют инженеру по знаниям глубже понять предметную область. Однако эксперт в этом случае испытывает большое психологическое напряжение, понимая, что осуществляет не только свою профессиональную деятельность, но и демонстрирует ее инженеру по знаниям. Наблюдение за имитацией процесса снимает это напряжение, но приводит к снижению полноты и качества извлекаемых данных. Наблюдения за имитацией незаменимы в тех случаях, когда наблюдения за реальным процессом невозможны из-за специфики изучаемой предметной области. Достоинства: Отсутствие влияния аналитика и его субъективной позиции. Максимальное приближение аналитика к предметной области. Недостатки: Отсутствие обратной связи. Фрагментарность полученных комментариев.
Метод анализа протоколов «мыслей вслух» отличается от метода наблюдения тем, что эксперт не только комментирует свои действия, но и объясняет цепочку своих рассуждений, приводящих к решению. Основной проблемой, возникающей при использовании этого метода, является принципиальная сложность для любого человека словесного описания собственных мыслей и действий. Повысить полноту и качество извлекаемых знаний можно за счет многократного уточняющего протоколирования рассуждений эксперта. Достоинства: Свобода самовыражения для эксперта. Вербализация рассуждений. Отсутствие влияния аналитика и его субъективной позиции. Недостатки: Отсутствие обратной связи. Возможность ухода «в сторону» в рассуждениях эксперта