Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии




Дисциплина "Умственные информационные системы" (ИИС) рассматривает методы построения информационных систем для решения неформализованных задач в разных сферах творческой деятельности человека. Повышенное внимание уделяется вопросам построения экспертных систем, которые являются более значимым результатом практической реализации Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии теории искусственного ума. Рассматриваются процедуры имитации мыслительной деятельности человека в определенной предметной области, методы выделения признаков для описания ситуаций в критериях неопределенности.

Изучаются математические и алгоритмические базы умственных информационных систем: модели представления познаний Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии на базе систем продукций, семантических сетей и фреймов; выводы на познаниях; нечеткая информация и выводы; нейронные сети; способы эвристического поиска решений и программирования задач в среде CLIPS, пакете прикладных Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии программ Neureal Network Toolbox, функционирующего под управлением ядра системы MATLAB.


^ Лекция 1. Введение в умственные информационные технологии.


В лекции изложены главные направления сотворения и развития умственных информационных технологий, которые дают возможность юзеру получить сведения Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии по интересующей дилемме, используя скопленный опыт и познания экспертов.


В базе стратегии умственных технологий лежит понятие парадигмы - концептуального представления на сущность трудности либо задачки и принцип ее решения. Центральная парадигма умственных технологий Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии - это обра­ботка познаний. Системы, ядром которых является база познаний либо модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, прибли­женном к естественному языку, именуют умственными. В большинстве случаев умственные системы Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии (ИС) используются для решения сложных задач, связанных с внедрением слабо формализованных познаний профессионалов - практиков, также с логической обработкой инфы. К примеру, поддержка принятия решения в сложных ситуациях, анализ зрительной инфы, управление в электронных цепях Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии электрического оборудования и сетях рассредотачивания электроэнергии; поиск дефектов в электрических устройствах, диагностика отка­зов контрольно - измерительного оборудования и т. д. Обычными примерами ИС являются экспертные системы (ЭС) и искусственные нейронные Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии сети (ИНС), берущие на себя решение вопросов извлечения и структурирования познаний, также технологические нюансы разработки систем, основанных на познаниях.

Экспертные системы – это стремительно прогрессирующее направление в области искусственного ума. Современные ЭС представляют собой сложные программные Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии комплексы, аккумулирую­щие познания профессионалов в определенных предметных областях и распростра­няющие этот эмпирический опыт для консультирования наименее квалифици­рованных юзеров. Парадигма ЭС подразумевает последующие объекты, также этапы разработки и функционирования Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии ИС:

Главные причины, действующие на необходимость и эффективность раз­работки ЭС:

Сравнительные характеристики прикладных задач для их Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии решения ЭС приведены в таблице 1.

Таблица 1.

Аспекты применимости ЭС

Применимы ЭС

Неприменимы ЭС

Не могут быть построены строгие методы либо процедуры, но есть эвристические способы решения.


Имеются действенные алгоритми-ческие способы.

Есть специалисты Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии, которые способны решить задачку.

Отсутствуют специалисты либо их чис-ло недостаточно.

По собственному нраву задачки отно-сятся к области диагностики, интерпретации либо прогнозиро-вания

Задачки носят вычислительный нрав.

Доступные данные “зашумленны”.

Известны четкие Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии факты и строгие процедуры.

Задачки решаются способом фор-мальных рассуждений.

Задачки решаются процедурными способами, при помощи аналогии либо интуитивно.

Познания статичны, неизменны.

Познания оживленны изменяются с течением времени.


Недочеты экспертных систем перед Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии человеком-экспертом:

Плюсы экспертных систем перед человеком- профессионалом:

Главное отличие ЭС от других Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии программных средств - это наличие базы познаний, в какой познания хранятся в форме, понятной специали­стам предметной области, и могут быть изменены и дополнены также в по­нятной форме. Это и есть языки представления познаний Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии (ЯПЗ).

В Рф в исследования и разработку ЭС большой вклад занесли работы Д. А. Поспелова (основоположника Русской ассоциации искусственного ин­теллекта и его первого президента), Э. В. Попова, В. Ф. Хорошевского Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии, В. Л. Стефанюка, Г. С. Осипова, В. К. Финна, В. Л. Вагина, В. И. Городец­кого и многих других. Современное состояние разработок в области ЭС в Рф можно охаракте­ризовать как стадию все Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии растущего энтузиазма посреди широких слоев спе­циалистов - менеджеров, инженеров, программистов и других. Самые большие трудности в разработке ЭС вызывает не процесс машинной реализации систем, а шаг анализа познаний и проектирования базы познаний. Этим Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии занимается особая наука - инженерия познаний.

Экспертные системы имеют две категории юзеров и два отдельных входа, соответственных разным целям взаимодействия юзеров с ЭС. К первой категории относятся обыденные юзеры, которым Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии требуется консультация ЭС. Вторую категорию представляют специалисты в предметной области и инженеры познаний. В их функции заходит наполнение базы познаний при помощи спец диалоговой составляющие ЭС - подсистемы приобретения познаний. Подсистема приобретения познаний создана Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии для прибавления в базу познаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачку заходит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода использовать это правило в процессе работы. В более сложных системах Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии предусмотрены к тому же средства для проверки вводимых либо модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами. Диалог с ЭС осуществляется через диалоговый микропроцессор - специальную компоненту ЭС. Есть две главные формы диалога с Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии ЭС - это диалог на ограниченном подмножестве естественного языка с внедрением словаря (меню) и диалог на базе из нескольких вероятных действий. База познаний представляет более важную компоненту экспертной системы. В отличие от всех других компонент Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии ЭС, база познаний – есть «переменная» часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами познаний и опыта использования ЭС меж консультациями, а в неких системах и в процессе консультации. Существует несколько методов представления познаний Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии в ЭС. Общим для всех методов будет то, что познания представлены в символьной форме (тексты, списки и другие символьные структуры). Тем, в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, который состоит в том Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований. Подсистема вывода - программная компонента экспертных систем, реализующая процесс ее рассуждений на базе базы познаний и рабочего огромного количества. Она делает две функции: во Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии-1-х, просмотр имеющихся фактов из рабочего огромного количества и правил из базы познаний и добавление (по мере способности) в рабочее огромное количество новых фактов и, во-2-х, определение порядка просмотра и внедрения Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии правил. Эта подсистема управляет процессом консультации, сохраняет для юзера информацию о приобретенных заключениях, и запрашивает у него информацию, когда для срабатывания еще одного правила в рабочем огромном количестве оказывается недостаточно данных Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии. Цель ЭС - вывести некий данный факт, который именуется мотивированным утверждением. В итоге внедрения правил достигнуть того, чтоб данный факт был включен в рабочее огромное количество, или опровергнуть данный факт, другими словами Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии убедиться, что его вывести нереально. Целевое утверждение может быть или «заложено» заблаговременно в базу познаний системы, или извлекается системой из диалога с юзером. Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каждом из которых Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии из базы выбирается некое правило, которое применяется к текущему содержимому рабочего огромного количества. Цикл завершается, когда выведено или опровергнуто целевое утверждение. Цикл работы экспертной системы по другому именуется логическим выводом.

Другим животрепещущим направлением разработки Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии ИС является создание умственных нейронных сетей (ИНС). Нрав разработок в области ИНС принципно отличается от ЭС. В базе нейронных сетей лежит преиму-щественно поведенческий подход к решаемой задачке: сеть «учится на примерах Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии» и подстраивает свои характеристики с помощью так именуемых алгоритмов обучения через механизм оборотной связи. Парадигма ученика включает последующие положения и последовательность действий:

В рамках этой парадигмы самообучающиеся системы являются наименее изученными, чем экспертные системы. Искусственные нейронные сети индуци-рованы Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии биологией, потому что они состоят из частей, многофункциональные способности которых подобны большинству простых функций био нейрона. Нейрон реализует довольно ординарную передаточную функцию, позволяющую конвертировать возбуждения на входах, с учетом весов входов, в значение возбуждения Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии на выходе нейрона. Функционально законченный кусок мозга имеет входной слой нейронов – рецепторов, возбуждаемых снаружи, и выходной слой, нейроны которого возбуждаются зависимо от конфигурации и возбуждения нейронов входного слоя. Рассредотачивание величин Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии возбуждения нейронов выходного слоя, в большинстве случаев поиск нейрона, владеющего наибольшей величиной возбуждения, позволяет установить соответствие меж композицией и величинами возбуждений на входном слое. Эта зависимость определяет возможность логического вывода вида «если - то». Управление Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии и формирование данной зависимости осуществляется весами синаптических связей нейронов, которые оказывают влияние на направление распространения возбуждения нейронов в сети, приводящие на шаге обучения к «нужным» нейронам выходного слоя. Отсюда следует, что сеть Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии работает в 2-ух режимах: в режиме обучения и в режиме определения (рабочем режиме). В режиме обучения делается формирование логических цепочек. В режиме определения нейронная сеть по предъявленному виду с высочайшей Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии достоверностью определяет, к какому типу он относится, какие деяния следует сделать и т.д. Как следует, под ИНС следует осознавать системы, характеристики, которых могут изменяться в процессе обучения либо самообучения, исходя из Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии скопленного опыта обобщающего прошлые прецеденты на новые случаи и извлекающего значительные характеристики из поступающей инфы. Нейронные сети используются для решения тяжело формализуемых задач, в каких информация об объекте является неполной, неточной либо нечеткой. Не считая Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии того, связь меж входными и выходными параметрами может быть так сложна, что моделирование в классическом смысле становится малоэффективным, а иногда просто неосуществимым. Примеры действенного внедрения ИНС являются задачки управления Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии, определения образов, анализа данных, моделирования и прогно-зирования.

Главные сведения из истории сотворения ИС.

4 октября 1939 г. по решению суда изобретателем первого цифрового электрического компьютера признан Джон Винсент Атанасов и его помощник Клиффорд Берри (Институт Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии штата Айова). Половинчатое признание первенства Атанасова является следствием скандального судебного решения. По этому решению 1-ые компьютерные инженеры Джон Мочли и Джон Эккерт лишились права на патент, приобретенный ими в 1964 году, и Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии права называться изобретателями электронно-цифрового компьютера. Но конкретно они после нескольких экспериментальных моделей сделали в 1945 году в Институте Пенсильва­нии более узнаваемый компьютер ENIAC, с которого началось развитие промышленности.

В 1945 г. построены Вальтером Питтсом Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии и Уорреном МакКуллочем нейронные сети с оборотной связью. Приблизительно в то же время Норберт Винер сделал область кибернетики, кото­рая включала математическую теорию оборотной связи для био и инженерных систем. Принципиальным Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии нюансом данного открытия стала концепция о том, что разум - это процесс получения и обработки инфы для заслуги определенной цели.

В 1949 г. Дональд Хеббс открыл метод сотворения самообучающихся искусственных нейронных сетей. Этот Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии процесс, позволяет изменять весовые коэффициенты в нейронной сети так, что данные на выходе отражают связь с информацией на входе.

1950-е г.г. отмечены в истории как годы рождения искусственного ума. Алан Тьюринг предложил Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии особый тест в качестве метода распознать разумность машины. В этом тесте один либо несколько людей должны задавать вопросы двум потаенным собеседникам и на основании ответов определять, кто из их машина Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии, а кто человек. Если не удавалось раскрыть машину, которая маскировалась под человека, предполагалось, что машина разумна. В 1950-е гг. были также разработаны два языка ИИ. 1-ый, язык IPL, был сотворен Ньюэллом, Симоном Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии и Шоу для программки Logic Theorist. IPL являлся языком обработки перечня данных и привел к созданию более известного языка LISP. LISP появился в конце 1950-х и скоро поменял IPL, став главным языком приложений ИИ. Язык Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии LISP был разработан в лабораториях Массачусетского технологического института (MIT). Его создателем был Джон МакКарти, один из первых разработчиков ИИ.

В 1960-е г.г. более принципиальным было представление познаний. Были построены Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии игру­шечные миры. При помощи этих миров со­здавалась окружающая среда, в какой тестировались идеи по компьютерному зрению, роботехнике и обработке людского языка

Сначала 1970-х гг в первый раз была использована Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии на практике Лотфи Заде нечеткая логика для управления процессами. В 1970-х длилось создание языков для ИИ. Был разработан язык ПРОЛ0Г. Язык ПРОЛОГ предназначался для разработки программ, которые управляли знаками и работал Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии с правилами и фактами. В то время как ПРОЛОГ распространился за пределами США, язык LISP сохранял собственный статус основного языка для приложений ИИ.

1980-е г.г. отмечены ростом числа разработок и продаж Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии экспертных систем на языке LISP, которые становились лучше и дешевле. Экспертные системы использовались многими компаниями для разработки нужных ископаемых, прогнозирования и инвестиций. Также были идентифицированы ограничения в работе экспертных систем, так как их познания Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии становились больше и труднее. Нейронные сети в эти годы также отыскали при­менение при решении ряда разных задач, таких как определение речи и воз­можность самообучения машин.

1990-е гг. стали новейшей Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии эрой в развитии приложений ИИ. Элементы ИИ были интегрированы в ряд приложений, такие как системы определения липовых кредитных карт; системы определения лиц; системы автоматического планирования; системы пророчества прибыли и потребности в персонале Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии; конфигурируемые системы «добычи данных» из баз данных; системы персонализации и другие.

Вопросы для самопроверки.

  1. Какие две парадигмы лежат в базе сотворения современных ИС, что их соединяет воединыжды и в чем существует их различие?

  2. Дайте Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии определение и поясните понятия искусственного ума и умственной информационной системы? В чем эти понятия расползаются?

  3. Укажите главные блоки обобщенной структурной схемы экспертной системы и поясните их предназначение.

  4. В чем заключаются достоинства и Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии недочеты экспертных систем по сопоставлению с человеком – профессионалом?

  5. Поясните цикл работы экспертной системы?

  6. Что такое нейронная сеть? В чем состоит парадигма «ученика»?

  7. Укажите знаменательные даты в истории сотворения ИС.


Лекция 2. Главные Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии направления, функции и систематизация ИИС.


В лекции изложены главные направления исследовательских работ в области ИИ, также признаки систематизации ИИС зависимо от определенных информационных потребностей юзеров, также черта систем с умственным Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии интерфейсом, экспертных систем, самообучающихся систем и адаптивных информационных систем.

Области внедрения ИИС.

Умственные информационные системы попадают во все сферы жизни, потому тяжело провести строгую систематизацию направлений, по которым ведутся активные и бессчетные исследования в Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии области ИИ. Разглядим некие из их.

  1. Разработка умственных информационных систем либо систем, основанных на познаниях. Это одно из основных направлений ИИ. Основной целью построения таких систем являются выявление, исследование и применение познаний высококвалифицированных Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии профессионалов для решения сложных задач, возникающих на практике. При построении систем, основанных на познаниях (СОЗ), употребляются познания, скопленные профессионалами в виде определенных правил решения тех либо других задач. Это направление Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии преследует цель имитации людского искусства анализа неструктури-рованных и слабоструктурированных заморочек. В данной области исследовательских работ осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования познаний, также изучаются препядствия сотворения баз познаний (БЗ Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии), образующих ядро СОЗ. Личным случаем СОЗ являются экспертные системы (ЭС).

  2. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Препядствия компьютерной лингвистики и машинного перевода разрабатываются в ИИ с 1950-х гг. Системы машинного перевода с Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии 1-го естественного языка на другой обеспечивают быстроту и систематичность доступа к инфы, оперативность и единообразие перевода огромных потоков, обычно, научно-технических текстов. Системы машинного перевода строятся как умственные системы, так как в Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии их базе лежат БЗ в определенной предметной области и сложные модели, обеспечивающие дополнительную трансляцию «исходный язык оригинала - язык смысла - язык перевода». Они базируются на структурно-логическом подходе, включающем поочередный анализ и синтез естественно-языковых Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии сообщений. Не считая того, в их осуществляется ассоциативный поиск подобных фрагментов текста и их переводов в особых базах данных (БД). Данное направление обхватывает также исследования способов и разработку систем, обеспечивающих Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии реализацию процесса общения человека с компом на естественном языке.

  3. Генерация и определение речи. Системы речевого общения создаются в целях увеличения скорости ввода инфы в ЭВМ, разгрузки зрения и рук, также для реализации речевого общения Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии на значимом расстоянии.

  4. Обработка зрительной инфы. В этом научном направлении решаются задачки обработки, анализа и синтеза изображений. Задачка обработки изображений связана с трансформированием графических образов, результатом которого являются новые изображения. В задачке Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии анализа начальные изображения преобразуются в данные другого типа, к примеру в текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает метод построения изображения, а выходными данными являются графические объекты.

  5. Обучение Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии и самообучение. Эта животрепещущая область ИИ включает модели, способы и методы, направленные на автоматическое скопление и формирование познаний с внедрением процедур анализа и обобщения данных. К данному направлению относятся не так издавна Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии показавшиеся системы добычи данных (Data-mining) и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

  6. Определение образов. Это одно из самых ранешних направлений ИИ, в каком определение объектов осуществляется на основании внедрения Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии специального математического аппарата, обеспечивающего отнесение объектов к классам, а классы описываются совокупностями определенных значений признаков.

  7. Игры и машинное творчество. Машинное творчество обхватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, умственные системы для изобретения новых Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии объектов. Создание умственных компьютерных игр является одним из самых развитых коммерческих направлений в сфере разработки программного обеспечения. Не считая того, компьютерные игры предоставляют мощнейший арсенал различных средств, применяемых для обучения.

  8. Программное обеспечение систем Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии ИИ. Инструментальные средства для разработки умственных систем содержат в себе:

  1. Новые архитектуры компов Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии. Это направление связано с созданием компов не фон-неймановской архитектуры, нацеленных на обработку символьной инфы. Известны удачные промышленные решения параллельных и векторных компов, но в текущее время они имеют очень высшую цена Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии, также недостаточную сопоставимость с существующими вычислительными средствами.

  2. Умственные боты. Создание умственных ботов составляет конечную цель робототехники. В текущее время в главном употребляются программируемые манипуляторы с жесткой схемой управления, нареченные роботами первого Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии поколения. Невзирая на тривиальные успехи отдельных разработок, эпоха умственных автономных ботов пока не наступила. Основными сдерживающими факторами в разработке автономных ботов являются нерешенные препядствия в области интерпретации познаний, машинного зрения, адекватного Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии хранения и обработки трехмерной зрительной инфы.


Признаки систематизации ИИС.

Умственная информационная система базирована на концепции использования базы познаний для генерации алгоритмов решения прикладных задач разных классов зависимо от определенных информационных потребностей юзеров.

Для ИИС Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии свойственны последующие признаки:

Каждому из перечисленных признаков условно соответствует собственный класс ИИС. Разные системы могут владеть Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии одним либо несколькими признаками интеллектуальности с различной степенью проявления.

Средства ИИ могут употребляться для реализации разных функций, выполняемых ИИС. На рис. 1. приведена систематизация ИИС, признаками которой являются последующие умственные функции:




Рис. 1 Систематизация умственных систем.

Системы с Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии умственным интерфейсом.

Применение ИИС для усиления коммуникативных возможностей информацион-ных систем привело к возникновению систем с умственным интерфейсом.

Посреди их можно выделить последующие типы:

  1. Умственные базы данных позволяют в отличие от обычных Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии БД обеспечивать подборку нужной инфы, не присутствующей в очевидном виде, а выводимой из совокупы хранимых данных.

  2. Естественно-языковой (ЕЯ) интерфейс применяется для доступа к интеллекту-альным базам данных, контекстного поиска документальной текстовой инфы, голосового Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии ввода команд в системах управления, машинного перевода с зарубежных языков. Для реализации ЕЯ - интерфейса нужно решить задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа, также задачку синтеза выражений на естественном языке Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии. При морфологическом анализе осуществляются определение и проверка корректности написания слов в словаре. Синтаксический контроль подразумевает разложение входных сообщений на отдельные составляющие, проверку соответствия грамматическим правилам внутреннего представления познаний и выявление недостающих частей. Семантический анализ обеспечи Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии-вает установление смысловой корректности синтаксических конструкций. В отличие от анализа синтез выражений заключается в преобразовании цифрового представления инфы в представление на естественном языке.

  3. Гипертекстовые системы употребляются для реализации поиска по Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии ключевикам в базах данных с текстовой информацией. Для более полного отражения разных смысловых отношений определений требуется непростая семантическая организация ключевиков. Решение этих задач осуществляется при помощи умственных гипертекстовых систем, в каких механизм поиска поначалу Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии работает с базой познаний ключевиков, а потом - с самим текстом. Аналогичным образом проводится поиск мультимедийной инфы, включающей не считая текста графическую информацию, аудио - и видео образы.

  4. Системы контекстной помощи относятся Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии к классу систем распространения познаний. Такие системы являются, обычно, приложениями к документа-ции. Системы контекстной помощи - личный случай гипертекстовых и ЕЯ-систем. В их юзер обрисовывает делему, а система на базе дополнительного Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии диалога конкретизирует ее и делает поиск относящихся к ситуации советов. В обыденных гипертекстовых системах, напротив, компьютерные приложения навязывают юзеру схему поиска требуе-мой инфы.

  5. Системы когнитивной графики нацелены на общение с юзером ИИС средством Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии графических образов, которые генерируются в соответ-ствии с переменами характеристик моделируемых либо наблюдаемых процессов. Когнитивная графика позволяет в приятном и выразительном виде представить огромное количество характеристик, характеризующих изучаемое явление, высвобождает юзера от Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии анализа очевидных ситуаций, содействует резвому освоению программных средств и увеличению конкуренто-способности разрабатываемых ИИС. Применение когнитивной графики в особенности животрепещуще в системах мониторинга и оперативного управления, в обучающих и тренажерных Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии системах, в оперативных системах принятия решений, работающих в режиме реального времени.

Экспертные системы.

Экспертные системы как самостоятельное направление в искусственном уме сформировалось в конце 1970-х гг. Группа по экспертным системам при Комитете British Computer Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии Society обусловила ЭС как «воплощение в ЭВМ составляющие опыта профессионала, основанной на познаниях, в таковой форме, что машина может дать умственный совет либо принять решение относительно обрабатываемой функции». Одним из принципиальных Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии параметров ЭС является способность разъяснить ход собственных рассуждений понятным для юзера образом.

Область исследования ЭС именуют «инженерией знаний». Этот термин был введен Е. Фейгенбаумом и в его трактовке значит «привнесение принципов и инвентаря Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии из области искусственного ума в решение тяжелых прикладных заморочек, требующих познаний экспертов». Другими словами, ЭС используются для решения неформализованных заморочек, к которым относят задачки, владеющие одной (либо несколькими) из последующих черт Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии:

Главное отличие ЭС и систем искусственного ума от систем обработки данных Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии заключается в том, что в их употребляется символьный, а не числовой метод представления данных, а в качестве способов обработки инфы используются процедуры логического вывода и эвристического поиска решений.

ЭС обхватывают самые различные Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии предметные области (рис. 2), посреди которых лиди-руют бизнес, создание, медицина, проектирование и системы управления. В почти всех случаях ЭС являются инвентарем, усиливающим умственные возможности профессионала. Не считая того, ЭС может Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии выступать в роли:





Рис 2. Области Лекция Введение в интеллектуальные информационные технологии внедрения экспертных систем.

Для систематизации ЭС употребляются последующие признаки:

Для систематизации ЭС употребляются последующие признаки:

По методу формирования решения

lekciya-opredmete-izucheniya.html
lekciya-organizaciya-mps-na-baze-sekcionirovannih-bis.html
lekciya-osnovi-prinyatiya-reshenij-i-situacionnogo-modelirovaniya.html