Notestothetext:

1. knowledgerepresentation - представление знаний (фактов, правил) в виде, пригодном для компьютерной обработки. Ранние формы представления знаний - продукционные системы, семантические сети, сценарии, фреймы и объекты. Более современные - агенты и концептуальные графы. Наиболее сложные вопросы в этой области - представление времени, причинности и метазнаний.

2. cluster – кластер; в системах хранения данных - рассматриваемая как единое целое часть диска, состоящая из фиксированного числа секторов, используемых операционной системой для чтения и записи данных.

3. artificialneuralnetwork - искусственная нейронная сеть, программа или аппаратура, моделирующие сеть, построенную на принципах взаимодействия клеток нервной системы человека. В аппаратной реализации представляет собой сеть из множества простых процессоров (units, формальных нейронов), объединённых в слои. Каждый формальный нейрон имеет небольшую локальную память и коммуникационные соединения (connections) с другими нейронами предыдущего слоя обработки данных. По входным соединениям передаются числовые данные, а по выходным - результаты их обработки. Такие сети используются для распознавания образов, речи, прогнозирования ситуации в финансовой сфере.

4.BOINC (BerkeleyOpenInfrastructureforNetworkComputing) — открытая программная платформа Беркиля; некоммерческое межплатформенное ПО для организации распределённых вычислений;используется для организации добровольных вычислений.

5.geneticalgorithm (GA) - класс эвристических алгоритмов оптимизации и поиска, базирующийся на принципах генетики и естественного отбора, разновидность эволюционных вычислений. Суть GA заключается в перемешивании наиболее перспективных вариантов решений из некоторого первоначального случайного набора вариантов. При этом получается следующее поколение вариантов. Периодически для моделирования мутаций в наборы случайным образом вносятся изменения, например производится "скрещивание" вариантов. Многократное повторение этого процесса в сочетании с процессом отбора лучших вариантов рассматривается как имитация процесса эволюции, что в ряде случаев позволяет найти эффективное решение задачи. Теоретические основы GA разработал Джон Холланд (JohnHolland) в 1975 г.

6. knowledgeacquisition - приобретение знаний в экспертных системах - пополнение новыми фактами и правилами, т. е. передача опыта от источника знаний (эксперта) и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в . Этой работой занимаются инженеры по знаниям, однако из-за возникающих в силу человеческого фактора трудностей большие надежды в этой области возлагаются на автоматизированное извлечение знаний.

7.Hodgkin-Huxleymodel— математическая модель, описывающая генерацию и распространение потенциалов действия в нейронах. Подобные модели были созданы впоследствии и для других электрически возбуждаемых клеток — например, для сердечных миоцитов; все модели такого рода описывают автоволновые процессы в активных средах. Точечная модель Ходжкина — Хаксли представляет собой систему обыкновенных дифференциальных уравнений, которая, в частности, пригодна и для описания характеристик электрического сигнала.Модель была разработана Аланом Ллойдом Ходжкином и Эндрю Хаксли в 1952 году для описания электрических механизмов, которые обусловливают генерацию и передачу нервного сигналав гигантском аксоне кальмара. За это авторы модели получили Нобелевскую премию вобластифизиологииимедициныза 1963 год.

EXERCISE 2

Learn the following words and expressions.

approach	приближение, подход, принцип, метод
on the claim	благодаряутверждению
setback	регресс, движениеназад, повторение
stunning	ошеломляющий
technology industry	отрасль передовых технологий
computerscience	компьютерные науки; информатика
artificialconsciousness	искусственное сознание
artificialgeneralintelligence	искусственный общий интеллект
knowledge representation	представление знаний, организация знаний
recreate	заново создавать, воссоздавать, воскрешать в памяти, вспоминать
cluster	кластер, скопление, группа
extrapolate	экстраполировать, проводить экстраполяцию
artificial neural network	искусственная нейронная сеть
geneticalgorithm	генетический алгоритм
simulate	имитировать, копировать, моделировать, воспроизводить
knowledge acquisition	приобретение знаний
perceive	воспринимать, понимать, осознавать; постигать
visualization software	Программы, позволяющие создавать зрительные образы
to feed information	вводить информацию (в компьютер)

EXERCISE 3

Answer the following questions.

1.What definition can you give to artificial intelligence? 2.What are the central problems of artificial intelligence? 3. What do currently popular approaches of AI include? 4. What tools does artificial intelligence operate? 5. How was this field founded? 6. What definition can you give to artificial intelligence systems? 7. Have you ever heard about Eugene M. Izhikevich? What can you say about him after reading the text? 8. How did AIS simulate the brain via an artificial neural network? 9. What is a Hodgkin-Huxley model? 10. What was the role of visualization software?

EXERCISE 4

Read the text again. Find in the text sentences with similar meaning. Fill in the blanks using corresponding words.

1. The central problems of artificial intelligence research include………………………… and the ability to move and manipulate objects. 2. Artificial Intelligence System is a computing project having a purpose to simulate the human brain in real time, complete…………………………… . 3. ………………….. used mathematical models to simulate those neurons. 4. Artificial intelligence is a number of intelligent systems …………………….. their chances of success. 5.Eugene M. Izhikevich simulated ……………………… in 50 days using a cluster of 27 3-gigahertz processors. 6. ……………………. but has also suffered stunning setbacks. 7. Artificial Intelligence uses different tools ……………………and many others. 8. The visualization software was ……………………. control the neuronal simulators. 9. Artificial Intelligence Systems simulated the brain via…………………... .

EXERCISE 5

Ask 5-8 special questions using information from the Notes to the text.

EXERCISE 6

Correct the machine translation of the text where necessary.

В состав систем внешней памяти ЭВМ входят запоминающие устройства большой емкости, а массовой памяти — сверхбольшой емкости. Роль систем внешней и массовой памяти значительно возросла в связи с созданием больших и сверхбольших баз данных и знаний. Эффективное функционирование систем внешней и массовой памяти возможно только при наличии совершенной системы управления внешней и внутренней памятью (СУВМП) ЭВМ. В своем развитии СУВМП ЭВМ прошли эволюционный путь от микропроцессорного контроллера до развитых многопроцессорных конфигураций с характерными для них параллельными процессами и сложными межпроцессными взаимодействиями. Тенденции развития СУВМП ЭВМ приводят к дальнейшему росту их структурной и функциональной сложности, что определяет актуальность разработки методов и средств проектирования СУВМП.

The composition of the external memory system includes a computer mass storage devices, and mass storage - extra high capacity. The role of systems and external mass storage has increased significantly due to the creation of large and very large data and knowledge bases. Effective functioning of the system and the external mass storage is possible only in the presence of perfect management system of external and internal memory (SUVMP) computers. In its development SUVMP computers were an evolutionary path from the microprocessor to the developed multi-processor configuration with characteristic parallel processes and complex inter-process communication. Trends in the development of computer SUVMP lead to a further increase in their structural and functional complexity, which determines the importance of developing methods and design tools SUVMP.

EXERCISE 7

Translate the following text into English.

К основным проблемам систем искусственного интеллекта (ИИ) относятся:

• Трудности в передаче «глубоких» знаний предметной области.

• Недостаток здравомыслия и гибкости. Если людей поставить перед задачей, которую они не в состоянии решить немедленно, то они обычно исследуют основные принципы и вырабатывают какую-то стратегию для перехода к проблеме. Экспертным системам этой способности не хватает.

• Неспособность предоставлять осмысленные объяснения. Пояснения системы ИИ обычно ограничиваются описанием шагов, которые она предприняла в поиске решения. Но они зачастую не могут пояснить, почему был выбран данный конкретный подход.

• Трудности в тестировании. Это серьезная проблема, поскольку технологии систем ИИ применяются для таких критичных задач, как управление воздушным движением, ядерными реакторами и системами оружия.

• Ограниченные возможности обучения на опыте. Сегодняшние системы ИИ делаются буквально вручную, производительность разработанной системы не будет возрастать до следующего вмешательства программистов. Это заставляет серьезно усомниться в разумности таких систем.

EXERCISE 8

Discusstheanswersinpairs.

1. Is intelligence an entity or does it combine a number of independent abilities? 2.To what extent is intelligence possible to create and to what extent does it exist apriory?3.How does the process of intelligence creation run? 4.What is creation?5.What is intuition? 6.Can we declare the presence of intelligence only from behavior observed or do we need any evidence of some hidden mechanism? 7.How is knowledgeproduced in the nerve tissues of the human beings, and how can this be used in intelligent machine design? 8.What is self-examination and how is it related to intelligence9.Is it necessary to build an intelligent computer program in human’s image and likenessor will technological approach be enough?10.Is it possible to reach intelligence with the use of computer technologies or does intelligence require deep feelings and wide experience intrinsic only to human beings?

EXERCISE 9

Read the article. Make up the summary. Express your opinion about the article.