- •Назовите основные способы реализации искусственных интеллектуальных систем.
- •Приведите структуру доказательств на основе резолюции
- •Назовите основные сферы приложения искусственного интеллекта и охарактеризуйте их.Извлечение информации из баз данных
- •Комбинаторные задачи и составление расписаний
- •Доказательство теорем
- •Автоматическое программирование
- •Роботика
- •Экспертные консультирующие системы
- •2. Дайте определение понятию общеинтеллектуальная процедура (метапроцедура). Опишите процедуру целенаправленного поиска в лабиринте возможностей.
- •Обработка естественного языка
- •1. Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие. Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •Приведите основные этапы процесса извлечения ответа.
- •Опишите синтаксис и семантику языка предикатов.
- •Опишите процедуру поиска методом редукции.
- •1. Дайте определение понятию "искусственный интеллект". Охарактеризуйте основные теоретические проблемы искусственного интеллекта.
- •2.Охарактеризуйте понятие резолюции в общем виде.
- •Другими словами, помня, что
- •Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие.Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •Опишите структуру продукционного правила.
- •Перечислите основные виды знаний и охарактеризуйте их.
- •2. Что такое логический вывод? в чем заключается метод решения задач, использующий аппарат логики предикатов
- •1. Что такое предикатная функция?
- •2. Опишите процедуру поиска в глубину. Опишите процедуру поиска в ширину.
- •1. Дайте определение семантической сети.
- •Что такое унификация?
- •1. Перечислите семантические отношения и дайте им определения.
- •2. В чем заключается задача представления некоторой системы в виде системы продукций?
- •1. Перечислите основные типы объектов в семантической сети и дайте им определения.Приведите пример семантической сети.
- •2. Как вычисляются коэффициенты определенности посылок и заключений?
- •Если (а1 а2), то в.
- •В нашем случае
- •Перемножив все компоненты этой формулы, мы увидим, что
- •Дайте определение фрейму
- •Опишите стратегию управления на основе принципа “классной доски”.
- •1. Дайте определение продукционному правилу.
- •2. Как представляется система доказательств в системе опровержения на основе резолюции?
- •1. Назовите группы и типы фреймов. Приведите пример фрейма.
- •2. Опишите стратегию “подъема на гору”.
- •1.Опишите структуру ядра продукционного правила.
- •2.Опишите правило исключения кванторов существования и дайте определение функции Сколема.
- •Опишите основные компоненты системы продукций и связь между ними.
- •2. Опишите процедуру поиска в факторизованном пространстве.
- •1. Что такое интерпретация формулы, область интерпретации?Приведите примеры правильно построенных формул.
- •Приведите последовательность основных этапов тождественных преобразований исходной формулы во множество клауз.
- •1. Что такое продукции?
- •2. Что представляет собой дерево опровержения?
- •1. Что такое стратегия управления в системе продукций?
- •2. Назовите основные стратегии поиска на дереве опровержения.
- •1. Назовите основные признаки и функциональные возможности в соответствии с которыми систему можно отнести к интеллектуальной
- •2. Как применяются методы доказательства теорем к решению задач.
- •1. Опишите процедуру поиска метода генерация – проверка.
- •2. В чем сущность процесса извлечения ответа?
- •1. Опишите методику выработки заключения на основе вероятностных характеристик.
- •2. Опишите используемые в системах продукций стратегии управления.
- •Опишите структуру вывода заключения на основе байесовского подхода.
- •2. Опишите процедуру поиска с использованием нескольких моделей
- •1. Опишите основные принципы дедукции на основе байесовского подхода.
- •2. В чем, на современном этапе исследований, отличие искусственного интеллекта от естественного?Чем отличаются формализованные знания от неформализованных?
- •1. Нечеткие и приближенные высказывания? Что такое коэффициент определенности?
- •Если (а1 а2), то в.
- •2. Приведите структуру доказательств на основе резолюции.
- •Другими словами, помня, что
- •1 Учет нескольких признаков при расчете вероятности гипотезы? Для чего и как рассчитывается цена свидетельств? Как учитывается неопределенность в ответе пользователя?
- •2. Интерпретация формулы, область интерпретации, примеры правильно построенных формул.
Опишите структуру вывода заключения на основе байесовского подхода.
В общем случае есть множество гипотез и множество признаков. С каждой гипотезой связано 5 величин, каждая из которых является вероятностью (рис. 1.3).
Р(Н) - текущая вероятность того, что данная гипотеза является истинной.
Рmах и Рmin пересчитываются после рассмотрения признаков. Pmax - текущая максимальная вероятность для данной гипотезы, которая могла бы быть достигнута, если бы все остающиеся свидетельства были бы в ее пользу. Pmin - соответственно, минимальная текущая вероятность, когда оставшиеся свидетельства против гипотезы. В конце, т.е. после учета всех признаков, все 3 характеристики (Pmax, P(H) и Pmin) должны сойтись в одной точке.
M1 - критерий верхнего порога для принятия конкретной гипотезы. Определяется как величина, пропорциональная Pmax еще до того, как начался учет свидетельств, т.е. априори задается пользователем (экспертом).
M2 - критерий нижнего порога для отказа от конкретной гипотезы. Также определяется априори пользователем (экспертом).
Методика вывода заключения на основе байесовского подхода
1. Для каждой гипотезы фиксируется ее текущая априорная вероятность (путем просмотра базы знаний).
2. Для каждого неучтенного свидетельства находится его цена. Если априорно задан порядок свидетельств, то этот пункт не выполняется.
3. Выбирается свидетельство с максимальной ценой. Если априорно задан порядок свидетельств, то выбирается очередное свидетельство.
4. Получить у пользователя ответ с учетом неопределенности по поводу выбранного свидетельства.
5. При заданном ответе сделать все пересчеты гипотез, к которым относится это свидетельство.
6. Вычисление для каждой гипотезы Pmax и Pmin.
7. Гипотезы для которых Pmax меньше М2 отбрасываются.
8. Если существует гипотеза, для которой Pmin превышает Pmax для любой другой гипотезы, то существует наиболее вероятный результат, который и следует выдать пользователю. Переход к 10. Если такой гипотезы нет, то переход к 9.
9.Если еще не все свидетельства учтены, то рассчитанные в пункте 5 апостериорные вероятности гипотез фиксируются как текущие априорные вероятности. Переход к 2.
10. Вызывается из системы резюмирующая программа, которая опишет пользователю выводы, которые она сделала (о вероятных и наиболее вероятных событиях) и почему.
2. Опишите процедуру поиска с использованием нескольких моделей
Все методы поиска, рассмотренные до сих пор, использовали при представлении проблемной области какую-то одну модель, т.е. рассматривали область с какой-то одной точки зрения. При решении сложных задач в условиях ограниченных ресурсов использование нескольких моделей может значительно повысить мощность системы. Объединение в одной системе нескольких моделей дает возможность преодолеть следующие трудности.
переход с одной модели на другую позволяет обходить тупики, возникающие при поиске в процессе распространения ограничений;
использование нескольких моделей позволяет в ряде случаев уменьшить вероятность потери хорошего решения (следствие неполного поиска, вызванного ограниченностью ресурсов) за счет конструирования полного решения из ограниченного числа частичных кандидатов путем их расширения и комбинации;
наличие нескольких моделей позволяет системе справляться с неточностью (ошибочностью) данных.
Следует отметить, что использование нескольких моделей требует дополнительных знаний о том, как создавать и объединять различные точки зрения.
Билет №24