8. Понятие системы искусственного интеллекта (ии). Направления использования систем искусственного интеллекта (ии) в экономике. Роль и место систем ии в информационных системах.

Иск.Инт (ИИ) -

• Область комп.наук,заним-щаяся исследов-ем и автоматиз-ей разумного поведения.

• Одно из напр-ий инф-ики,цель кот. разработка аппар-о-прогр-ых ср-тв позвол-щих ставить и решать традиционно считающиеся интеллектуальными задачи

ИИ тракт-тся как св-во автоматич-их сист. брать на себя отдельн.ф-кции мыслит-ной способности чел-ка.

Важнейшие классы задач (трудно формализ. задачи):

-доказ-во теорем;-упр-ие работами;-распознав-ие изображ-ий; -моментный перевод и поним-ие текстов на естеств-ых яз.;-игровых прогр-м;- машинное тв-во; -автоматиз-ое рассуждение; -интел-ый анализ данных и машинное обуч-ие; -передовые знания и инжиниринг знаний; -моделир-ие повед-ия.

Адаптивн. сист. – сист., сохр-щая работосп-сть при непредвид-ных изменениях (*св-в упр-ого объекта *целей упр-ия * окруж-щей среды.) путём смены алгоритма функционир-ия,прогр-мы повед-ия или поиска оптимальных,в некот-ых случаях просто эфф-ых, реш-ий и состояний.

Традиционно по сп-бу адапт-ции различают самонастраив-юся,самообуч-юся и самоорганиз-ся сист.

Сист. ИИ – адаптивн.сист., позволяющ.строить прогр.целесообр-ой деят-ти для решения пост-ной перед ней задач на основании конкр-ной ситуации складыв-щейся на данный момент в окр-щей её среде.

Нейтральное понятие – знание:

#резуль-т,получ-ый познанием окр.мира и его объектов; #сист. суждений с принципиальн. и единой орг-ией,основан-ой на объективн. закономерн-сти ;#формализ-ая инф-ия,на кот. ссылаются или кот.исп-уют в процессе логич-ого вывода;#совок-ость фактов и правил.

9. Техническое обеспечение КИС и его классификация.Технич. обеспеч.- комплекс технич. средств, предназнач-х для поддержки функционир-ия информ. системы,и соотв. документац. на эти средства и технологич. процессы. В настоящее время к технич обеспеч информац систем относят электронные вычислительные машины(компьютеры) и сетевое оборудование.

10. Математические методы и модели искусственного интеллекта: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети и др.

Искусственный интеллект реализуется на базе четырех подходов:логического,эволюционного, имитационного и структурного.Основой логического подходаслужит булева алгебра и ее логические операторы,в первую очередь оператор IF(если). При этом исходные данные хранятся в базе знаний в виде аксиом, а правила логического вывода-как отношения между ними. Для большинства логических методов характерна большая трудоемкость, поскольку во время поиска доказательства возможен полный перебор вариантов.Этот подход требует эффективной реализации вычислительного процесса, и хорошие результаты достигаются при небольшом размере базы знаний. Примерами практической реализации логических методов являются деревья решений и нечеткая логика. В отличие от традиционной математики, нечеткая логика предполагает, что функция принадлежности элемента к множеству может принимать любые значения на отрезке [0,1], а не только 0 или 1.Этот подход более точно отражает функционирование мышления человека,который редко отвечает на вопросы только да или нет. Нечеткая логика - чрезвычайно полезный инструмент для моделирования приближенных рассуждений. Она позволяет аккумулировать знания о некоторой предметной области, или, проще говоря, является одной из моделей представления знаний.

Нечетким множеством A в непустом четком пространстве X называется множество пар вида A={ х / MF(x) }, где MF(x) - функция принадлежности нечеткого множества A. Эта функция приписывает каждому элементу x є Х степень его принадлежности к нечеткому множеству A. Знак "/" в данном случае не означает деление, а означает присваивание конкретным элементам множества соответствующих степеней принадлежности. Основными потребителями нечеткой логики являются банкиры и финансисты, а также специалисты в области политического и экономического анализа. Они применяют информационные системы, использующие правила нечеткой логики, для создания моделей различных экономических, политических, биржевых ситуаций. Начало этому процессу положила японская финансовая корпорация Yamaichi Securuties.

11.Компьютерная техника(Эвм) предназнач для реализ комплексных технолог обработки и хранен инф-ции и являетс базой интергац всех современ технич средств. В общем случае ЭВМ можно классиф по ряду признаков. 1. По принципу действия ЭВМ делятся на 3 класса в зависимости от формы представлен инф, с которой они работают:1)АВМ –аналоговые вычислит машины непрерывного действия, работают с инф, представлен в непрерывной форме; 2)ЦВМ –цифровые вычислит машины дискретного действия; 3)ГВМ –гибридные вычислит машины комбинированного действия работают с инф, представлен как в цифровой, так и в аналог форме. 2. По назначению: •универсальные предназначены для решения различных инженерно-технических задач; •проблемно-ориентированные служат для решения более узкого круга задач, связан с управлен технологич процессами. •специализированные исп для реш узкого круга адач или реализации строго опред.группы функций. 3. По размерам и функциональным возможностям: - сверхбольшие (суперЭВМ); - большие ЭВМ чаще всего называют мэйнфреймами (Mainframe). - малые (мини-ЭВМ) исп чаще всего для управ технологич процессами. - сверхмалые (микро-ЭВМ).