- •1. Искусственный интеллект как направление знаний. Основные направления. Сильный и слабый ии. Критерий интеллектуальности. Тест Тьюринга. Критика теста Тьюринга.
- •2. Критерий интеллектуальности. Тест Тьюринга. Критика теста Тьюринга. Гипотеза Ньюэлла-Саймона и тезис Ады Лавлейс.
- •3. Философские аспекты ии. Теория симуляции реальности н. Бострома. Цифровая философия э.Фредкина. Эволюционная кибернетика в.Ф.Турчина
- •4. Понятие сингулярности. Трансгуманистическая философия: основные постулаты.
- •5. Модели памяти и мышления человека. Чанки. Структуры и процессы
- •6. Восходящий, нисходящий и эволюционный подходы к ии. Понятие о нейронных сетях.
- •7. Знания и информация. Понятие о представлении знаний. Статические и динамические знания. Явные и неявные представления знаний.
- •8. Процедурное представление знаний. Продукции. Деревья и-или. Деревья решений.
- •9. Сетевое представление знаний. Семантические сети. Концептуальные графы.
- •10. Фреймовое представление знаний. Основные операции логического вывода во фреймовом представлении.
- •11. Представление знаний на основе формальной логики. Пролог как возможный язык логического представления знаний.
- •12. Поиск в нагруженном графе. Алгоритм поиска с весовой функцией и его реализация на Прологе.
- •13. Понятие об эвристическом поиске. Допустимость, монотонность,
- •14. Алгоритм поиска a. Критерий допустимости a-алгоритма. Примеры.
- •15. Реализация алгоритма a* на Прологе.
- •16. Поиск с итерационным погружением (id).
- •17. Различные способы повышения эффективности алгоритмов поиска: поиск с использованием списка пар пройденных вершин, представление путей деревьями.
- •18. Экспертные системы. Структура экспертной системы. База знаний. Машина вывода.
- •19. Основные подходы к созданию экспертных систем. Оболочки экспертных систем. Роль инженера по знаниям.
- •20. Прямой логический вывод. Иллюстрация прямого вывода на деревьях и- или. Конфликтное множество. Связь с поиском в пространстве состояний. Применение различных алгоритмов поиска.
7. Знания и информация. Понятие о представлении знаний. Статические и динамические знания. Явные и неявные представления знаний.
Знаниями называется особый вид информации, о котором можно сказать, что это информация об информации или некоторый сжатый информативный образ, который позволяет получать новую информацию используя самого себя. Если под информацией понимают нечто, извлекаемое из множества жизненных образов, посредством интерпретации, то о знаниях можно сказать, что они получаются из информации через познание. Вероятно, уместно сравнить понятие знаний с базисом математического пространства. Если взять за пространство информации всю возможную информацию, то каждая группа знаний является базисом для некоторого подпространства информации.
О знаниях мы можем сказать, что:
- их получают в результате познания,
- это система суждений с принципиальной организацией, основанная на закономерностях,
- это неопределенное понятие.
Свойства знаний:
- высокая степень структурированности,
- семантическая связность, компактность, кластеризуемость,
- активность
Статические знания (форма хранения). Такой подход предполагает формальное и декларативное описание некоторой области, описание концептов через их особенности и свойства, которые, в свою очередь, еще более детализированы, т.е. представлены концептами более низкого уровня. Кроме того, подобная форма неявным образом задает правила формирования структур из символов, которые придают сформированным структурам определенную семантику, зависящую от смысла компонент. В статических знаниях можно в свою очередь выделить структурную (описывающую структуру предметной области через взаимосвязи концептов) и определяющую (описывающую конкретное состояние предметной области через значения атрибутов концептов) составляющие.
Динамические знания (форма трансляции). Подобная форма содержит правила трансформации, которые регламентируют преобразование одних семантических структур в другие, т.е. формируется набор отношений, который описывается условиями перехода системы из одного состояния в другое.
Различным видам знаний соответствуют различные методы представления,
которые могут быть классифицированы как:
логические сетевые иерархические процедурные.
Представление знаний – методология, изучающая способы записи знаний, а также
пути использования знаний в интеллектуальных системах. Выделяют два направления представления знаний: явное представление и неявное представление.
Явное представление знаний подразумевает возможность четкого определения статической и динамической составляющей знаний. Примером такой модели служат семантические сети, фреймовые, продукционные системы и проч.
Неявное представление знаний основано на представлении знаний без строгого выделения понятий и правил. Неявное представление знаний используется в нейронных сетях и других эмерджентных системах.
8. Процедурное представление знаний. Продукции. Деревья и-или. Деревья решений.
Это модель представления динамических знаний, которая основана на представлении знаний в виде множества структур вида ЕСЛИ «условие» ТО «действие», где под условием понимается некоторое предложение, по которому производиться поиск в базе знаний, а под действием процедура, которую следует выполнить в случае нахождения нужного условия.
Приведем пример: допустим есть такая продукция:
если не сработает будильник, Вася опоздает в институт если опоздает автобус, Вася опоздает в институт
если Вася нагрубит и опоздает в институт, ему объявят выговор
Теперь, если предположить, что мы имеем два факта: не сработал будильник и Вася нагрубил, то можно вывести, что ему объявят выговор. Аналогичную ситуацию можно проиллюстрировать на дереве И/ИЛИ:
Васе объявят выговор
| и
Вася опоздает
| или
Вася нагрубит
будильник не сработает
автобус опоздает