- •Куперштейн л.М.
- •Та інтелектуальних систем
- •Рецензент: к.Т.Н., доцент Ревенок в.І.
- •Тема 1. Програмне забезпечення системного оброблення інформації
- •1.2 Системне програмування
- •1.3 Поняття мови програмування та їх історичний розвиток
- •1.4 Етапи підготовки програми
- •1.5. Поняття операційної системи
- •2.1. Класифікація засобів розробки додатків
- •Тема 2. Засоби створення програмних додатків
- •2.2. Класифікація додатків, що використовують бази даних
- •Тема 3: Структурована мова запитів sql
- •3.1. Компоненти скбд
- •3.2. Основні поняття sql
- •3.3. Типи даних sql
- •Символьні дані
- •Точні числа
- •Закруглені числа
- •Дата і час
- •3.4 Базові команди sql
- •Розділ group by
- •Розділ having
- •4.2. Перенесення додатку на інший комп'ютер.
- •5.3. Сталі та змінні.
- •5.4.Типи даних
- •5.5. Представлення значень у комп’ютері.
- •6.1.Арифметичні операції над даними
- •6.3.Команда присвоєння, суміщена з арифметичною операцією. Математичні функції
- •7.1. Умовні оператори Оператор if
- •7.3. Оператори вибору Оператор switch
- •Оператор break
- •Оператор continue
- •Оператор повернення
- •Оператор goto
- •Помічений оператор
- •Порожній оператор
- •Тема 9. Вступ до проблеми штучного інтелекту
- •9.1. Поняття та проблеми штучного інтелекту
- •Проблеми штучного інтелекту
- •9.2. Представлення знань
- •9.3. Рішення задач
- •9.4. Експертні системи
- •9.5. Засоби спілкування з еом на природній мові. Навчання.
- •9.6. Когнітивне моделювання. Обробка візуальної інформації і робототехніка
- •Тема 10. Експертні системи як різновид систем штучного інтелекту
- •10.1. Сучасний рівень розвитку експертних систем. Критерії вибору задач, що реалізуються методами і засобами штучного інтелекту
- •10.2. Ведення в експертні системи
- •10.3. Класифікація експертних систем
- •10.4. Інструментальні засоби для побудови експертних систем
- •Тема 11. Методологія проектування експертних систем
- •11.1. Етапи проектування експертних систем
- •Тема 12. Технологія проектування експертних систем на основі продукційної моделі
- •12.1. Продукційна модель експертних систем
- •Представлення знань.
- •12.2. Особливості організації логічного висновку
- •Запит користувача
- •12.3. Організація пошуку рішень у простих та складних ес
- •12.4. Приклади використання пм
- •Тема 13. Технологія проектування експертних систем на основі логічної моделі подання знань
- •13.1. Поняття логічної моделі знань
- •13.2. Характеристика мови предикатів першого порядку. Особливості подання знань
- •13.3. Апарат логічного висновку
- •13.4. Особливості машинної реалізації мови предикатів першого порядку
- •Тема 14. Поняття семантичної мережі та її використання в експертних системах.
- •14.1. Поняття та компоненти семантичних мереж
- •14.2. Класифікація семантичних мереж
- •14.3. Побудова та використання семантичних мереж
- •Тема 15. Технологія проектування експертних систем на основі фреймової моделі подання знань
- •Структура фрейма
- •15.2.Базові елементи фреймів
- •15.3. Загальний вигляд фреймової моделі.
- •Тема 16. Характеристика програмних засобів створення експертних систем
- •16.1. Експертна система «експерт»
- •16.2. Практична робота з системою «експерт». Робота користувача по створенню власної бази знань
- •16.3. Представлення знань і формування бази знань в системі internist
- •Тема 17: Базові концепції нейронних мереж
- •17.1. Історія нейронних мереж
- •17.2. Нейрон. Штучний нейрон. Принцип роботи
- •17.3. Активаційна функція та її різновиди
- •Лінійна функція активації з насиченням Лінійна передавальна функція
- •17.4. Обґрунтованість застосування нейромереж
- •Машина фон Неймана у порівнянні з біологічною нейронною системою
9.3. Рішення задач
Рішення задач зводиться до пошуку шляху з деякої початкової точки в цільову або кінцеву. Людина робить це досить ефективно за допомогою міркувань (дедуктивного логічного висновку), процедурального аналізу, аналогії і індукції. Комп'ютери, принаймні, в даний час, вирішують задачі тільки з використанням дедуктивного логічного висновку і процедурального аналізу. Тип задачі визначає метод, найбільш відповідний для її вирішення.
Задачі, які зводяться до процедуральному аналізу, краще всього розв'язуються на комп'ютері. Облікові задачі, ведення рахунків, аналіз надходження готівки можуть служити прикладами процедуральних задач, вирішуваних комп'ютером швидше і надійніше, ніж людиною. Задачі, пов'язані з використанням аналогії або індукції, ефективніше розв'язуються людиною.
Задачі, що вимагають дедуктивних міркувань, ефективно розв'язуються за допомогою експертних систем (систем, заснованих на знаннях), які і є предметом вивчення.
Стратегії рішення задач можуть бути досліджені шляхом розвитку ігор, які вимагають залучення творчих здібностей, виробляють уміння у гравця або відтворюють деякі аспекти рішення проблеми людиною. При розробці гри повинні бути обов'язково розглянуті наступні фактори: Допущення. Основна парадигма гри повинна включати ряд ключових рішень:
Чи повинен бути в грі один переможець (як в шахах) чи можуть виграти всі гравці?
Яка кількість гравців?
Чи є гра детермінованою (не потрібно кидати жереб або відсутній генератор випадкових чисел), частково детермінованою або недетермінованою?
Чи є вся попередня інформація доступна (як в шахах) чи частина інформації невідома (як в картах)?
Представлення. У якому вигляді гра буде представлена? У випадку шахів, наприклад, це означає, що необхідно визначити вид фігур, їх розташування на дошці і значення. Закони гри можуть бути визначені її розробником.
Мета. Що вважати метою гри? У шахах, наприклад, метою є поставити мат супротивнику. Повинні бути також передбачені засоби, які дозволяли б розпізнати, досягнуто чи ні цільовий стан. Мета може бути видима гравцям, або прихована (як в пригодницьких іграх INFOCOM).
Правила гри. Які з допустимих в грі ходів законні? Правила можуть бути відомі (як в шахах) або невідомі (як в пригодницьких іграх).
Стратегія управління. Якщо гра реалізована на комп'ютері, то він повинен мати засоби для обдумування наступного (якнайкращого) ходу.
9.4. Експертні системи
Експертні системи є класом комп'ютерних програм, які дають поради, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на рішення задач, що звичайно вимагають проведення експертизи людиною-фахівцем. На відміну від машинних програм, що використовують процедуральний аналіз, експертні системи вирішують задачі у вузькій конкретній області експертизи (предметній області (ПО)) на основі дедуктивних міркувань.
Такі системи здатні знайти рішення задач, які не структуровані і погано визначені. З відсутністю структурованості вони справляються шляхом залучення евристик, тобто правил, узятих зі стелі, що може бути корисним в тих ситуаціях, коли недостатність необхідних знань або часу виключає можливість проведення повного аналізу.
