Задачи искусственного интеллекта 7 Тест по теме «История развития искусственного интеллекта» 9 (стр. 6 из 24)
Специализированные интеллектуальные системы выполняют решение фиксированного набора задач, предопределенного при проектировании системы.
Отсутствие четкой классификации также объясняется многообразием интеллектуальных задач и интеллектуальных методов, кроме того, искусственный интеллект активно развивающаяся наука, в которой новые прикладные области осваиваются ежедневно.
Тест по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»
1. Интеллектуальная информационная система - это система..?
a) основанная на знания
b) в которых логическая обработка информации превалирует над вычислительной
c) отвечающая на вопросы
d) нет правильного ответа
2. Если система использует генетические вычисления и базы данных, она относится к каким интеллектуальным системам?
a) жестким
b) мягким
c) гибридным
3. Системы генерации музыки можно отнести к?
a) системам общения
b) творческим системам
c) системам управления
d) системам распознавания
e) нет правильного ответа
4. Какие системы являются системами общего назначения?
a) системы идентификации
b) экспертные системы
c) нейронные сети
d) робототехнические системы
e) нет правильного ответа
5. К самоорганизующимся системам относятся?
a) системы распознавания
b) игровые системы
c) системы реферирования текстов
d) нейронные сети
e) нет правильного ответа
6. На знаниях основываются системы?
a) нейронные сети
b) системы распознавания текста
c) экспертные системы
d) интеллектуальные пакеты прикладных программ
e) нет правильного ответа
7. Эвристический поиск используется в?
a) нейронных сетях
b) экспертных системах
c) игровых системах
d) Нет правильного ответа
8. К системам компьютерной лингвистике относятся?
a) система реферирования текстов
b) система распознавания речи
c) система генерации музыки
d) машинный перевод
e) нет правильного ответа
Литература по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»:
1. Балдин К.В., Уткин В.Б. Информатика. Учебник для вузов. – М.: Проект, 2003. с. 304.
2. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учебник для вузов. – М.: Высшая школа, 2003. – с. 431.
3. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. – 176 с.
Часть 2. Основы теории искусственного интеллекта
Данные и знания
Данные - это информация, полученная в результате наблюдений или измерений отдельных свойств (атрибутов), характеризующих объекты, процессы и явления предметной области.
Знание - форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Знание помогает людям рационально организовывать свою деятельность и решать различные проблемы возникающие в её процессе; субъективный образ объективной реальности, то есть адекватное отражение внешнего и внутреннего мира в сознании человека в форме представлений, понятий, суждений, теорий.
Знание (в широком смысле) – совокупность понятий, теоретических построений и представлений.
Знание (в узком смысле) - признак определённого объёма информации, определяющий её статус и отделяющий от всей прочей информации по критерию способности к решению поставленной задачи.
Знание (с точки зрения представления знаний в интеллектуальных системах) - это связи и закономерности предметной области (принципы, модели, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющего специалистам ставить и решать задачи в данной области.
Знания от данных отличаются рядом свойств:
- внутренняя интерпретируемость;
- структурированность;
- связность;
- семантическая метрика;
- активность.
Внутренняя интерпретируемость. Данные, хранящиеся в памяти или на внешних носителях, лишены имен, таким образом, отсутствует возможность их однозначной идентификации системой. Данные может идентифицировать лишь программа, извлекающая их по определенному алгоритму. При переходе к знаниям в память вводится дополнительная информация (атрибуты: фамилия, год рождения, специальность, стаж). Атрибуты могут играть роль имен. По ним можно осуществлять поиск нужной информации.
Структурированность. Информационные единицы должны обладать гибкой структурой. Иначе говоря, должна существовать возможность произвольного установления между отдельными информационными единицами отношений типа «часть—целое», «род—вид» или «элемент—класс».
Связность. Между информационными единицами должна быть предусмотрена возможность установления связей различного типа. Семантика отношений может носить декларативный или процедурный характер. Например, две и более информационные единицы могут быть связаны отношением «одновременно», две информационные единицы — отношением «причина—следствие» или «быть рядом».
Семантическая метрика. На множестве информационных единиц в некоторых случаях полезно задавать отношение, характеризующее их ситуационную близость, т.е. силу ассоциативной связи. Его можно было бы назвать отношением релевантности для информационных единиц. Оно дает возможность выделять в информационной базе некоторые типовые ситуации (например, «покупка», «регулирование движения на перекрестке»). Отношение релевантности при работе с информационными единицами позволяет находить знания, близкие к уже найденным.
Активность. Все вычислительные процессы инициируются командами, а данные используются этими командами лишь в случае необходимости. Иначе говоря, данные пассивны, а команды активны.
Знания позволяют адаптироваться и действовать в реальной действительности. Существует огромное множество различных знаний, начиная от рецепта приготовления омлета до квантовой физики. Знания можно классифицировать по нескольким критериям (рис. 5).
Знание синтаксического типа характеризует синтаксическую структуру потока информации, которая не зависит от смысла и содержания, используемых при этом понятий, т.е. интеллектуальную систему не образует.
Семантическое знание рассматривается как структура, образующая текущий контекст. Оно содержат информацию, непосредственно связанную с текущими значениями и смыслом описываемых понятий и предопределяет состояние связей данных в информационной базе.
Прагматическое знание предопределяет наиболее вероятные связи, описывающие данные с точки зрения решаемой задачи (обобщенный или “объективный” контекст), например, с учетом действующих в данной задаче специфических критериев и соглашений.
Декларативные знания содержат в себе представление о структуре понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет в свою очередь есть совокупность кафедр.
Рис. 5. Классификация знаний
Процедурные знания, имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверке знаний. Это алгоритмы разного рода. С развитием информатики все большая часть знаний сосредотачивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т. е. увеличивалась роль декларативных.
Существенным для понимания природы знаний являются способы определения понятий. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала и экстенсионала.
Интенсионал понятия — это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств.
Экстенсионал понятия — это определение понятия через перечисление его конкретных примеров, т. е. понятий более низкого уровня абстракции. Интенсионалы формируют знания об объектах, в то время как экстенсионал объединяет данные.
Отсюда интенсиональные знания – это знания о предметной области, которые отражают факты, закономерности, свойства и характеристики, справедливые для любых ситуаций, которые могут возникнуть в этой предметной области.
Экстенсиональные знания - это знания о предметной области, отражающие факты, закономерности, свойства и характеристики, типичные для конкретных ситуаций или классов однотипных ситуаций, которые могут возникнуть в этой области.
Функциональные знания - это знания о выполняемых функциях отдельных предметов и о применении их в реальной действительности.
Технологические знания - специализированные знания, обеспечивающие поддержание технологических параметров производства; производственный опыт и навыки, используемые при решении повседневных производственных вопросов. Это может быть знание последовательности операций или знание технологической цепочки позволяющие достигать поставленные цели в соответствии с принятой технологией.
Методологические знания - знания о методах преобразования действительности, научные знания о построении эффективной деятельности. К методологическим знаниям относят знания целей, форм и направлений развития теории, методов и способов эффективного преобразования практики.
Классификационные знания применяются главным образом в науке, являются обобщенными, системными знания. Пример - система элементов Д.И. Менделеева.
Интуиция - это вид знания, специфика которого обусловлена способом его приобретения. Это знание, не нуждающееся в доказательстве и воспринимаемое как достоверное. По способу получения интуиция — это прямое усмотрение объективной связи вещей, не опирающееся на доказательство (интуиция, от лат. intueri — созерцать, — есть усмотрение внутренним зрением).