Понятие искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств.

К реализации искусственного интеллекта подходят с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. В рамках искусственного интеллекта различают два основных направления: символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний; нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов). Сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его.Искусственный интеллект - это возможность решения задач, которые до сих пор не удавалось решить человеку, машинным способом с помощью программных средств.
Основной проблемой искусственного интеллекта является разработка методов представления и обработки знаний. К программам искусственного интеллекта относятся:1. игровые программы (стохастические, компьютерные игры); 2. естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи; 3. распознающие программы - распознавание почерков, изображений, карт; 4. программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений.

Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:
1. экспертные системы; 2. нейронные сети; 3. естественно-языковые системы; 4.эволюционные методы и генетические алгоритмы; 5. нечеткие множества; 6. системы извлечения знаний.
Экспертные системы ориентированы на решение конкретных задач. Нейронные сети реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на: - сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настраиваются на решение конкретных задач; - объектно-ориентированные - используемые для распознания символов, управления производством, предсказание ситуаций на валютных рынках, - гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus).
Естественно-языковые (ЕЯ) системы делятся на: - программные продукты естественного языкового интерфейса в БД (представление естественно-языковых запросов в SQL-запросы); - естественно-языковой поиск в текстах, содержательное сканирование текстов (используется в поисковых системах Internet, например, Google); - масштабируемые средства распознания речи (портативные синхронные переводчики); - средства голосового ввода команд и управления (безлюдные производства); - компоненты речевой обработки, как сервисные средства программного обеспечения (ОС Windows XP).
Нечёткие множества - реализуют логические отношения между данными. Эти программные продукты используются для управления экономическими объектами, построения экспертных систем и систем поддержки принятия решений. Генетические алгоритмы - это методы анализа данных, которые невозможно проанализировать стандартными методами. Как правило, используются для обработки больших объёмов информации, построения прогнозных моделей. Используются в научных целях при имитационном моделировании.
Системы извлечения знаний - используются для обработки данных из информационных хранилищ

20.Internet/Intranet-технологии в корпоративных информа­ционных системах.

Intranet - это внутренняя корпоративная сеть, построенная на интернет технологиях. С технической точки зрения интранет - это внутренний корпоративный web-портал, призванный решать задачи именно вашей компании; задачи, в первую очередь, по систематизации, хранению и обработке внутрикорпоративной информации. Интранет - сайт доступен только в рамках локальной сети Компании включая удаленные филиалы (intranet) или как портал в сети Интернет, невидимый в поисковых системах и требующий авторизации при входе (extranet).Все услуги предоставляемые сетью Internet можно условно поделить на две категории: обмен информацией между абонентами сети и использование баз данных сети.1.Услуги сети:1.1) Telnet - удаленный доступ, дает возможность абоненту работать на любой ЭВМ сети Internet как на своей собственной, то есть запускать программы, менять режим работы и т.д.1.2) FTP (File Transfer Protocol) - протокол передачи файлов, дает возможность абоненту обмениваться двоичными и текстовыми файлами с любым компьютером сети. Установив связь с удаленным компьютером, пользователь может скопировать файл с удаленного компьютера на свой или скопировать файл со своего компьютера на удаленный.1.3) NFS (Network File System) - распределенная файловая система, дает возможность абоненту пользоваться файловой системой удаленного компьютера, как своей собственной.

1.4) Электронная почта1.5) Новости1.6) Rsh (Remote Shell) - удаленный доступ, аналог Telnet, но работает только в том случае, если на удаленном компьютере стоит ОС UNIX.1.7) Whois - адресная книга сети Internet, по запросу абонент может получить информацию о принадлежности удаленного компьютера, о пользователях.

35. Понятие и назначение экспертной системы (ЭС). Класси­фикация ЭС. Архитектура и принципы построения ЭС. Ре­жимы работы ЭС. Применение ЭС в экономике.

Для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач (задачи выбора, классификации, ранжирования, поиска «узких мест», синтеза, комплексные многокритериальные задачи и др.) используют системы искусственного интеллекта: экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений (СППР).

Экспертная система (expert system) — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации. Экспертная система анализирует ситуацию и, в зависимости от ее направленности, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Экспертная система - это система искусственного интеллекта, которая включает в себя базу знаний с набором правил и механизмов вывода, позволяющую на основании этих правил и предоставляемых пользователем фактов распознавать ситуацию, формулировать решение или давать рекомендации для выбора действия. ЭС бывают статистические и динамические.

Структура ЭС:

1) база знаний – содержит факты(утверждения) и правила.Факты пред. собой краткосроч. инфу в том отношении, что они могут изменяться. Правила пред. собой более долговрем. инфу о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно.База знаний облад. большими творческими возможностями, она активно пополняется новой и недостающей инфой.

2) логическая машина вывода – формирует такую последовательность правил, кот. приводит к реш-ю задачи, используя исход. данные из рабочей памяти и базы знаний.

3) компонент приобретения знаний – автоматизирует процесс наполнения системы знаниями. Источник таких знаний – эксперт (либо группа таковых).

4) объяснительный компонент – разъясняет пользователю, как система получила решение задачи(или почему она не получила его) и какие знания она при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.

5) диалоговый компонент – ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

6) база данных – предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи

7) банк данных – автоматизированная ИС централизованного хранения и коллективного использования данных. В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами данных, библиотека запросов и прикладных программ.

ЭС делятся на:

· малые ЭС, ориентированы на БД Access, MS SQL, Dbase,

· средние, поддерживают Oracle, среды программирования Delphi, Visual Basic, используют ОС типа Unix,

· большие, ориентированны на Oracle, Sybase, Informix, используют язык логического программирования ПРОЛОГ.

ЭС классифицируются:

1. по типам решаемых задач - диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение;

2. по характеристикам задач – структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятностью достоверности;

3. по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.

ЭС работают в двух режимах: 1) приобретения знаний. Общение с ЭС осуществляет эксперт. Он наполняет систему информацией, которая позволяет ЭС в режиме консультации самостоятельно решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности правил и данных. Данные определяют характеристику объекту, правила – способы проведения манипулирования данными, характерные для рассматриваемой области. 2) режим решения задач или режим консультации. В этом режиме данные о задаче после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, данных имеющихся в базе о проблемной области и правил, формирует решение задачи.

Класс решаемых задач- неструктурированные (неформализованные) задачи;Принцип организации работы-замещает эксперта; Стратегия поиска решения- логический вывод; Информационная база- база данных + база знаний + правила; Качество решений зависит от -базы знаний

⇐ Предыдущая234567891011Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: