1. Определение искусственного интеллекта
Скачать 0.72 Mb.
|
18. Поиск в глубину и ширину.При поиске в глубину после исследования состояния сначала необходимо оценить все его потомки и их потомки, а затем исследовать любую из вершин братьев. Поиск в глубину по возможности углубляется в область поиска. Если дальнейшие потомки состояния не найдены, рассматриваются вершины-братья. Поиск в ширину, напротив, исследует пространство состояний по уровням, один за другим. И только если состояний на данном уровне больше нет, алгоритм переходит к следующему уровню. В отличие от поиска в ширину, поиск в глубину не гарантирует нахождение оптимального пути к состоянию, если оно встретилось впервые. Позже в процессе поиска могут быть найдены различные пути к любому состоянию. Если длина пути имеет значение в решении задачи, то в случае нахождения алгоритмом некоторого состояния повторно необходимо сохранить именно тот путь, который оказался короче. Поиск в ширину всегда находит самый короткий путь к целевой вершине. Если в задаче существует простое решение, это решение будет найдено. К сожалению, при большом коэффициенте ветвления, если состояния имеют высокое среднее число потомков, комбинаторный взрыв может помешать алгоритму найти решения. Поиск в глубину эффективен для областей поиска с высокой степенью связности, потому что ему не нужно помнить все узлы данного уровня. В степень использованья пространства состояний в случае поиска в глубину – это линейная функция длины пути. На каждом уровне сохраняются только дочерние вершины единственного пути. Так что же лучше: поиск в глубину или поиск в ширину? На этот вопрос можно ответить так. Необходимо исследовать пространство состояний и проконсультироваться с экспертами в данной области. В шахматах, например, поиск в ширину просто невозможен. В более простых играх поиск в ширину не только возможен, но даже может оказаться единственным способом избежать проигрышей или потерь в игре. 19. Рассуждения на основе моделей.Рассуждение на основе модели наиболее удобно, например, в диагностике неисправностей приборов, когда составляется модель прибора и на основе её делаются выводы. Качественные рассуждения на основе моделей включают следующие аспекты: 1. Описание каждого компонента прибора, позволяющее моделировать их поведение. 2. Описание внутренней структуры прибора. Оно обычно содержит представление компонентов и их взаимосвязей наряд с возможностью моделировать их взаимодействие. Требуемая степень знаний внутренней структуры зависит от применяемого уровня абстракции и ожидаемого диагноза. 3. Диагностика частной проблемы. Это требует наблюдений реального поведения прибора, обычно – измерения его входов и выходов. Входные и выходные измерения получить легче всего. 20. Рассуждения на основе опыта.В рассуждениях на основе опыта для решения новых проблем используется детальная база данных, содержащая известные решения задач. Эти решения могут быть собраны экспертами в области знаний или могут отображать результаты предыдущих успешных и неудачных попыток поиска решения. Например, медицинская практика основывается не только на теоретических моделях болезней, анатомии и физиологии, но и на изучении истории болезни и врачебного опыта, и приобретенного при лечении других пациентов. Юристы тоже подыскивают прецеденты и пытаются убедить суд, что нужно действовать по аналогии с известной ситуацией. Хотя общие законы вырабатываются в рамках демократических процессов, их интерпретация обычно основана на прецедентах. Программисты часто повторно используют старые программы для адаптации существующих структур к похожей ситуации. Архитекторы используют свои знания об эстетической привлекательности и полезности существующих сооружений для разработки новых знаний, которые будут восприняты современниками, как красивые и удобные. Историки используют исторические факты, чтобы помочь государственным деятелям, чиновникам и гражданам понять прошлые события и планировать будущее. Возможность рассуждать на основе опыта является краеугольным камнем человеческого интеллекта. Рассуждения на основе опыта обеспечивают ряд преимуществ для разработки экспертных систем. Процесс извлечения знаний может быть упрощён, если механизм рассуждения будет использовать записанные решения экспертов по ряду проблем. Это могло бы освободить инженера по знания от необходимости разрабатывать общие правила на основе примеров, полученных от экспертов. Механизм рассуждения может обобщать правила автоматически, применяя их к новым ситуациям. Механизм рассуждения на основе опыта функционирует следующим образом: 1. Находит подходящие случаи в памяти. Случай является подходящим, если решение может быть успешно применено в новой ситуации. Поскольку механизмы рассуждения не могут знать этого наперед, для выбора случаев обычно используются эвристики. Как люди, так и искусственные механизмы рассуждения определяют подобие на основе общих признаков: например, если у двух пациентов наблюдается ряд общих признаков, связанных с симптомами и историей болезни, то велика вероятность, что у них одно и то же заболевание, и им подходит один и тот же курс лечения. Для эффективного поиска память должна быть организована соответствующим образом. Обычно ситуации индексируются по их существенным признакам, что обеспечивает эффективный поиск аналогичных случае. Идентификация существенных признаков зависит от ситуации. 2. Приспосабливает найденную ситуацию к текущей. Обычно случай – это последовательность операций, преобразующих начальное состояние в целевое. Механизм рассуждения должен модифицировать некоторые операции в сохраненном решении с учетом специфики текущей проблемы. 3. Применяет преобразованное решение. Модификация известного случая не обязательно гарантирует удовлетворительное решение проблемы. Может потребоваться ещё одна итерация выполнения первых шагов. 4. Сохраняет успешное или неудачное решение для дальнейшего использования. Сохранение новых случае требует адаптации индексной структуры. |
Похожие:
 | В. К. Финн к структурной когнитологии: феноменология сознания с точки... Ки и искусственного интеллекта – полигона экспериментальной проверки научных средств имитации рациональности и продуктивного мышления.... | | Самостоятельная работа: 76 час. Итоговый контроль: экзамен I. Организационно-методический... Цель дисциплины – познакомить студентов с основными задачами искусственного интеллекта, как области человеческой деятельности |
| Реферат по информатике на тему История и тенденции развития искусственного интеллекта На сегодняшний день проблема исследования ai занимает актуальное место в системе информационных наук. В своем реферате я попытаюсь... | | Валентин Юрьевич Технологии и системы искусственного Выпускная работа... В условиях резкого увеличения объемов информации переход к работе со знаниями на основе искусственного интеллекта является, по всей... |
 | Программа Иваново Ивановское региональное отделение Научного совета по методологии искусственного интеллекта ран | | Тема Прикладные системы искусственного интеллекта 2 ... |
| Программа дисциплины Системы искусственного интеллекта Для направления... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Разработка моделей принятия решений с применением методов искусственного... Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям) |
| Л. М. Чайлахян искусственный интеллект и мозг (Можно ли моделировать... Программа развития научно-исследовательского и экспедиционного флота Росгидромета на 2010 – 2012 годы | | Программа элективного курса «робототехника» Робототехника является одним из важнейших направлений научно- технического прогресса, в котором проблемы механики и новых технологий... |
| Использование нечеткой математики при моделировании систем искусственного интеллекта ... | | Конспект лекций по курсу «Основы проектирования систем искусственного интеллекта», 1997-1998 Корсаков С. Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Пер с франц под ред. А. С. Михайлова.... |
| Использование информационных технологий в лингвистике К числу таких систем относятся системы искусственного интеллекта, машинного перевода, автоматического порождения текстов и др. К... | | Философские проблемы искусственного интеллекта и искусственной жизни Учебное пособие разработано в соответствии с программой курса, а также требованиями образовательного стандарта России к учебной дисциплине... |
| Актуальные проблемы современной когнитивной науки Материалы пятой... Ивановское региональное отделение Научного совета по методологии искусственного интеллекта ран | | Актуальные проблемы современной когнитивной науки Материалы пятой... Ивановское региональное отделение Научного совета по методологии искусственного интеллекта ран |
