- •2. Формальні методи у системах штучного інтелекту 21
- •3. Зображення знань. Мова програмування Пролог 55
- •4. Задачі класифікації, експертні системи 99
- •5. Інтелектуальні пакети 110
- •1.1.Основні поняття та історія розвитку штучного інтелекту
- •1.2. Галузі застосування штучного інтелекту
- •Ведення ігор
- •Автоматичні міркування і доведення теорем
- •Експертні системи
- •Розуміння природних мов та семантичне моделювання
- •Моделювання роботи людського інтелекту
- •Планування та робототехніка
- •Мови та середовища ші
- •Машинне навчання
- •Альтернативні уявлення: нейронні мережі та генетичні алгоритми
- •Штучний інтелект і філософія
- •Контрольні питання
- •2. Формальні методи у системах штучного інтелекту
- •2.1. Основні поняття
- •2.2. Основні закони правильного мислення
- •2.3. Класифікація міркувань
- •Дедуктивні міркування. Основні ідеї та складні міркування
- •Безпосередні розумові висновки
- •2.4.Опосередковані висновки
- •Прості силогізми, складні розумові висновки
- •2.5. Індуктивні міркування та висновки за аналогією
- •2.6 Числення висловлювань
- •2.7. Нечіткі множини та нечітка логіка
- •2.8. Предикати. Формальні теорії
- •2.9. Процедура резолюції
- •2.10. Формальні граматики. Теорія алгоритмів
- •2.11. Продукції як алгоритмічна система. Ігри та рішення
- •2.12. Задачі та методи дискретної оптимізації
- •Динамічне програмування
- •Метод віток та меж
- •2.13. Багатокритеріальні задачі
- •2.14. Контрольні запитання
- •3. Зображення знань. Мова програмування Пролог
- •3.1. Ціль та методи зображення знань
- •3.2. Декларативне та процедурне зображення знань. Семантичні мережі
- •3.3. Фрейми та продукційні системи
- •3.4. Програмування мовою Пролог
- •Вступ до прологу. Загальна характеристика та основні поняття
- •Структура програми, домени, предикати та твердження
- •3.5. Управління обчисленнями у мові Пролог Зіставлення та повернення
- •Відтинання
- •Рекурсивні обчислення, обчислення факторіалу, знаходження квадратного кореня методом ітерацій
- •Списки у мові Пролог, бінарні дерева
- •3.6. Застосування Прологу, практична робота з використанням мови Пролог Застосування Прологу у програмуванні, системах ші, базах даних, у математиці
- •Практична робота на мові Пролог, основні інструменти та методика роботи
- •3.7. Контрольні запитання
- •4. Задачі класифікації, експертні системи
- •4.1. Особливості експертних систем, приклади та їх розробка
- •4.2. Розробка ес, мови та оболонки, набуття знань та приклад сценарію
- •4.3. Контрольні питання
- •5. Інтелектуальні пакети
- •5.1. Обчислювальні моделі, задачі та синтез програм
- •5.2. Загальна характеристика та меню системи тк Solver. Зображення обчислювальної моделі
- •5.3.Мова специфікації обчислювальних задач. Обчислювальна модель в tks
- •5.4. Складання обчислювальних моделей і задач, практична робота в tks
- •5.5. Завдання для самостійної роботи
- •5.6. Контрольні запитання
- •Додатки Додаток 1 Операції над нечіткими числами на основі принципу узагальнення. Використання в теорії штучного інтелекту
- •Література
5.6. Контрольні запитання
Які задачі можна розв’язати за допомогою інтелектуальних пакетів та прикладних програм?
Які задачі дає змогу розв’язувати система ТК Solver?
Яким чином викликається контекстна допомога в системі ТК Solver?
В яких режимах здійснюється розв’язок задач на моделі в Rule Sheet?
Для чого використовується режим спускових обчислень?
Чим є обчислювальна модель в ТК Solver?
Що собою представляють програмні відношення?
Для яких цілей використовуються списки в ТК Solver?
Для чого готує користувачів складання обчислювальних моделей?
Як виконується інсталяція ТК Solver?
Додатки Додаток 1 Операції над нечіткими числами на основі принципу узагальнення. Використання в теорії штучного інтелекту
Означення 1.
Нечітке число А на дійсній прямій – це
нечіткий набір, який характеризується
функцією належності
.
Нечітке число
може бути виражене як
,
- ступінь належності
множини
;
∫ – знак об’єднання по всіх
;
означає, що ступінь належності х множини
дорівнює
.
Означення 2.
Нечітке число
на дійсній прямій є випуклим, якщо для
якихось реальних чисел
з
.
Означення 3.
Нечітке число
на дійсній прямій називається нормальним,
якщо
Н
а
рисунку показано різні типи нечітких
чисел
– випукле,
– нормальне,
– нормальне випукле.
Рис. Приклади нечітких чисел
Сформулюємо принцип узагальнення.
Нехай
і
- нечіткі числа на дійсній прямій IR. Тоді
операцію * можна виконати над нечіткими
числами
і
,
використовуючи співвідношення
Замінивши гіпотетичну операцію * арифметичними операціями +,-,х, :, отримаємо означення цих дій над двома нечіткими числами:
Ці операції придатні для будь-яких нечітких чисел, зокрема, для дискретних, проте вони громіздкі. Для неперервних нечітких чисел, які відрізняються тим, що їх функцію належності можна визначити, знаючи її границі, застосуємо інший принцип.
Означення 4. Число а називається границею функції належності, якщо виконуються такі співвідношення:
.
Функція належності має дві границі: верхню і нижню. Тобто неперервне нормальне випукле нечітке число можна записати у вигляді:
де а, b – нижня та верхня
границя функції належності. Наприклад,
нечітке число
(приблизно 2) можна зобразити у вигляді:
Рис. Нечітке число ПРИБЛИЗНО 2
Нехай * двомісна операція; і - неперервні нормальні випуклі нечіткі числа:
,
де
і
отримують
з
залежно від конкретної
операції. Функція
визначається в залежності
від конкретної
операції µ.
Розглянемо чотири операції:
Сума
для
для
тобто
Різниця
Добуток
Частка
Приклад:
Додавання:
Віднімання:
Множення:
Ділення:
Приклад:
тобто
Література
Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ. – М.: Мир, 1990.
Джонс м.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. – М.: ДМК Пресс, 2004.
Лорвер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с фр. – М.: Радио и связь, 1985.
Люгер, Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 864с.
Месюра В.І., Ваховська Л.М. Основи проектування систем штучного інтелекту. – Вінниця: ВДТУ, 2000.
Нильсон Н. Проблемы искусственного интеллекта: Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1985.
Рыжиков Ю.И. Информатика. Лекции и практикум. – СПб.: КОРОНАпринт, 2000.
Слейгл Дж. Искусственный интеллект: Пер. с англ. – М.: Мир, 1979.
Уинстон П. Искусственный интеллект: Пер. с англ. – М.: Мир, 1980.
Хант Э. Искусственный интеллект: Пер. с англ. – М., 1978.
Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Р.Форсайта, пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1987.
Эндрю А. Искусственный интеллект: Пер. с англ. – М.: Мир, 1985.
