Тема Прикладные системы искусственного интеллекта 2

Скачать 0.97 Mb.

Название	Тема Прикладные системы искусственного интеллекта 2
страница	5/8
Дата публикации	21.08.2013
Размер	0.97 Mb.
Тип	Документы

100-bal.ru > Информатика > Документы

1 2 3 4 5 6 7 8

1.4.Классификации прикладных систем искусственного интеллекта

Прикладные системы и области, в которых используется искусственный интеллект, весьма разнообразны —– раздел 1.1 дает только небольшой набор учебных примеров, но не энциклопедический обзор. Такое разнородное собрание объектов и методов нуждается в классификации, даже в нескольких классификациях, одной не обойтись.

1.4.1.Виды знаний

Знания, которые мы собираемся представлять в компьютере, весьма разнообразны.

Следуя С.С. Лаврову [Точная ссылка на статью в журнале Кибернетика, задание ФА], знания можно разделить на три принципиально разных вида:

Понятийные, концептуальные знания. К этой группе относятся понятия и взаимосвязи между ними, например, правила, законы, инвариантные соотношения, а также эвристические знания —– неформальные правила рассуждений, отражающие практический опыт решения задач в проблемной области.
Процедурные, алгоритмические знания. Сюда можно отнести различные умения, технологии, процедуры, алгоритмы, их программные реализации и типовые процедуры решения задач – т.е. те формы знаний, которые фактически всегда явно используются для компьютерного решения любой задачи.
Фактографические знания. Это самые разнообразные количественные и качественные характеристики конкретных объектов, т.е. факты. Например, различные данные в базах данных, константы в программах и т.д.

Лавров Святослав Сергеевич (1923–2004) —– российский ученый, член-корреспондент РАН. Автор трудов по механике, автоматическому управлению, вычислительной математике и программированию. Лауреат Ленинской премии 1957 года.

Научная биография Лаврова в определенном смысле уникальна. Совсем в молодом возрасте он стал основоположником ракетно-космической баллистики в СССР и неоспоримым авторитетом в области динамики управляемого полета и автоматического управления. Появление цифровой вычислительной техники привело к резкому повороту в деятельности С. С. Лаврова и в течение нескольких лет сделало его классиком программирования в СССР.

Конечно, между видами знаний нет непроходимой границы, см. также параграф 1.2.2. Более того, иногда бывает так, что знание трудно отнести к одному конкретному виду. Например, алгоритмы вычисления математических функций (sin, cos, и т.д.) для эффективности представляют в виде набора коэффициентов разложения по специальным полиномам. Эти коэффициенты, конечно, являются данными, то есть фактографическим знанием, а используются как алгоритмическое знание. Тем не менее, указанная классификация знаний очень полезна и действенна при обсуждении ПСИИ, поскольку позволяет сосредоточиться на важных для ИИ вопросах представления концептуальных знаний, используя приемы представления алгоритмических и фактографических знаний как готовый базис.

Классификация знаний по Лаврову принимается как основополагающая в этой книге.

1.4.2.Классификация по степени использования различных видов знаний

В зависимости от того, какие виды знаний используются, и каким образом это происходит, системы ПСИИ можно классифицировать несколькими способами.

Если в программной системе используются только фактографические знания, то такую программную систему называют базой данных (БД) и в современных условиях обычно не считают ПСИИ.^²²
Если в программной системе используются главным образом алгоритмические знания, то такую программную систему принято называть пакетом прикладных программ (ППП). Отнесение ППП к ПСИИ обычно явно указывается. Если ППП используется просто как библиотека процедур, то ППП не считают ПСИИ. Если же в ППП используются методы ИИ, например, если программу решения конкретной задачи строит не пользователь ППП, а автоматический планировщик, то такой ППП может считаться ПСИИ.
Если в программной системе в той или иной форме используются концептуальные знания, то такую систему считают ПСИИ.

Заметим, что, как правило, развитые ППП имеют в своем составе или активно используют внешнюю БД, а ПСИИ почти всегда используют как ППП, так и БД (Рис. 11). Например, развитая шахматная программа имеет огромную базу данных дебютов и эндшпилей, специальный пакет программ для работы с позициями и ходами во время партии, и набор стратегических правил выбора хода, которые относятся к понятийным знаниям.

Рис. 11. Классификация ПСИИ по типам используемых знаний

Предметом этих лекций являются именно ПСИИ, мы считаем, что читатель в достаточной степени знаком с концепциями ППП и БД, поэтому мы концентрируем внимание на представлении понятийных знаний.

1 2 3 4 5 6 7 8

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
	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...		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...
	Программа дисциплины Системы искусственного интеллекта Для направления... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Использование информационных технологий в лингвистике К числу таких систем относятся системы искусственного интеллекта, машинного перевода, автоматического порождения текстов и др. К...
	Программа Иваново Ивановское региональное отделение Научного совета по методологии искусственного интеллекта ран		1. Определение искусственного интеллекта Новосибирск 2009раздел методические рекомендации по изучению учебной дисциплины для студентов
	Реферат Тема: лингвистическое обеспечение искусственного интеллекта Механические устройства типа арифмометров, счетные электрические клавишные машины, счетно-аналитическая техника и многие другие приборы...		Разработка моделей принятия решений с применением методов искусственного... Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
	Рефератов по дисциплине «физическая культура» Основные понятия: профессионально-прикладная физическая подготовка (ппфп); прикладные физические, психофизические и специальные знания;...		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....		Философские проблемы искусственного интеллекта и искусственной жизни Учебное пособие разработано в соответствии с программой курса, а также требованиями образовательного стандарта России к учебной дисциплине...

Школьные материалы