Document 4956919

Литература
Андрейчиков А.В, Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные
информационные системы: Учебник. – М.: Финансы и
статистика, 2004. – 424 с.
2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний
интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.
3. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные
системы: Учеб. для вузов – М.: Высш. шк., 2003. – 431 с.
4. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект:
Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.:
Издательский центр "Академия", 2005. – 176 с.
1.
Тема 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
1.
2.
3.
4.
Понятие «искусственный интеллект»
Понятие интеллектуальной задачи
Понятие интеллектуальной системы
Знания
Понятие «искусственный
интеллект»
 Интеллект (intelligence) происходит от латинского
intellectus – что означает ум, рассудок, разум,
мыслительные способности человека.
 Как наука искусственный интеллект (ИИ)
существует чуть более полувека.
 Термин "искусственный интеллект" был
предложен в 1956 г. На сегодняшний день не
существует единого определения, которое
однозначно описывает это понятие.
Определения искусственного
интеллекта
 Искусственный интеллект – это область
компьютерных наук, занимающуюся исследованием
и автоматизацией разумного поведения.
 Искусственный интеллект – это одно из
направлений информатики, целью которого
является разработка аппаратно-программных
средств, позволяющих пользователюнепрограммисту ставить и решать свои, традиционно
считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с
компьютером на ограниченном подмножестве
естественного языка.
Понятие интеллектуальной задачи
 Отыскание алгоритма связано со сложными
рассуждениями.
 Алгоритм сводит решение сложной задачи к
определенной последовательности достаточно
простых операций.
 Когда алгоритм найден, процесс решения данного
класса задач становится таким, что его может
выполнить человек (компьютер), не имеющий ни
малейшего представления о сущности самой задачи.
Понятие интеллектуальной системы
Интеллектуальная система должна уметь в наборе
фактов распознать существенные и из имеющихся
фактов и знаний сделать выводы с использованием
дедукции, индукции, аналогий и т. д.
 Дедукция (от латинского deductio – выведение),
вывод по правилам логики.
 Индукция (от латинского inductio – наведение),
умозаключение от фактов к некоторой гипотезе.
 Рефлексия - средствами оценки результатов
собственной работы.
 В 1950 г. Алан Тьюринг опубликовал в журнале
"Mind" свою работу "Вычислительная машина и
интеллект", в которой описал тест для проверки
программы на интеллектуальность.
 А. Тьюрингом было высказано предложение о
возможности обучения интеллектуальных
систем, что на сегодняшний день очевидно для
всех специалистов в области искусственного
интеллекта.
Знания
Необходимой частью любой интеллектуальной
системы являются знания.
Инженерия знаний - направление
искусственного интеллекта связано с развитием
теоретических и прикладных аспектов
приобретения и формализации знаний
специалистов, с проектированием и разработкой
баз знаний.
Что такое знания и чем они отличаются от
обычных данных, обрабатываемых
компьютером?
 Данные - информация фактического характера,
описывающая объекты, процессы и явления
предметной области, а также их свойства.
 Знания являются более сложной категорией
информации по сравнению с данными. Они
описывают не только отдельные факты, но и
взаимосвязи между ними.
Определений понятия знания
 Знания – это совокупность сведений, познаний в какой



либо области.
Знания – это система суждений с принципиальной и
единой организацией, основанная на объективной
закономерности.
Знания – это закономерности предметной области
(принципы, связи, законы), полученные в результате
практической деятельности и профессионального опыта,
позволяющие специалистам ставить и решать задачи в
этой области.
Знания – это хорошо структурированные данные или
данные о данных, или метаданные.
Знания – это формализованная информация, на которую
ссылаются или которую используют в процессе
логического вывода.
Классификация знаний
По своей
природе
• декларативные
• процедурные
По способу
приобретения
• факты
• эвристику
По типу
представления
• факты
• правила
 Декларативные знания представляют собой
описания фактов и явлений, фиксируют наличие или
отсутствие таких фактов, а также включают описания
основных связей и закономерностей, в которые эти
факты и явления входят.
 Процедурные знания – это описания действий,
которые возможны при манипулировании фактами и
явлениями для достижения намеченных целей.
 Факты указывают на хорошо известные в данной
предметной области обстоятельства.
 Эвристика основана на собственном опыте
эксперта, работающего в конкретной предметной
области, накопленном в результате многолетней
практики.
 Факты - знания типа "A это A".
 Правила (продукции) - знания
"ЕСЛИ-ТО".
 Метазнания, т.е. знания о знаниях.
вида
Для того чтобы наделить систему знаниями, их
необходимо представить в определенной форме.
Существуют два основных способа наделения
знаниями программных систем
 Поместить знания в программу.
 Знания представляются в определенном формате и
помещаются в базу знаний.
Базы знаний являются моделями человеческих
знаний. Однако все знания, которые привлекает
человек в процессе решения сложных задач,
смоделировать невозможно.