Искусственный интеллект как одно из направлений информатики. Понятие, назначение и характерные особенности компьютерных интеллектуальных систем. Экспертные системы, характеристика, основные задачи, область применения и признаки их классифицирующие.
Аннотация к работе
Экспертные системы Подготовила: Цой Яна Группа: 118 «Б» Факультет: ОМВВЕДЕНИЕ Искусственный интеллект - одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.Системы с интеллектуальным интерфейсом (коммуникативные способности) Когнитивная графика Интеллектуальные базы данных Естественно-языковой интерфейс Гипертекстовые системы Системы контекстной помощи Экспертные системы (решение сложных плохо формализуемых задач) Классифицирующие Доопределяющие Трансформирующие Мультиагентные Самообучающиеся системы (способность к самообучению) Индуктивные системы Нейронные сети Системы, основанные на прецедентах Информационные хранилища Адаптивные информационные системы (адаптивность) CASE - технологии Компонентные технологи Интеллектуальные информационные СИСТЕМЫИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ базы данных обеспечивают выборку необходимой информации, не присутствующей в явном виде, а выводимой из совокупности хранимых ДАННЫХЕСТЕСТВЕННО-языковой интерфейс Применяется для доступа к интеллектуальным базам данных, контекстного поиска документальной текстовой информации, голосового ввода команд в системах управления, машинного перевода с иностранных языков Для реализации ЕЯ-интерфейса необходимо решить проблемы: морфологического, синтаксического и семантического анализа, задачу синтеза высказываний на естественном ЯЗЫКЕГИПЕРТЕКСТОВЫЕ системы Используются для реализации поиска по ключевым словам в базах данных с текстовой информацией. Механизм поиска сначала работает с базой знаний ключевых слов, а затем - с самим ТЕКСТОМСИСТЕМЫ контекстной помощи Частный случай гипертекстовых и ЕЯ-систем Пользователь описывает проблему, а система на основе дополнительного диалога конкретизирует ее и выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций.Системы когнитивной графики Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменениями параметров моделируемых или наблюдаемых процессов2. Экспертные системы Область исследования ЭС называют «инженерией знаний».Характеристики задач задачи не могут быть представлены в числовой форме; исходные данные и знания о предметной области обладают неоднозначностью, неточностью, противоречивостью; цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции; не существует однозначного алгоритмического решения задачи; алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать по причине большой размерности пространства решений и ограничений на ресурсы (времени, памяти).Области применения экспертных СИСТЕМПРИЗНАКИ классифицирующие ЭС способ формирования решения анализирующие и синтезирующие ЭС способ учета временного признака статические и динамические ЭС вид используемых данных и знаний ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями число используемых источников знаний ЭС с использованием одного или нескольких источников знаний4 основных класса ЭС Анализ Синтез Детерминированность знаний Классифицирующие Трансформирующие Один источник знаний Неопределенность знаний Доопределяющие Мультиагентные Несколько источников знаний Статика Динамика3. Стратегия «обучения с учителем» Обучение «без учителя»Недостатки : относительно низкую адекватность баз знаний возникающим реальным проблемам изза неполноты и/или зашумленности обучающей выборки; низкую степень объяснимости полученных результатов; поверхностное описание проблемной области и узкую направленность применения изза ограничений в размерности признакового пространства.Индуктивные системы Позволяют обобщать примеры на основе принципа индукции «от частного к общему». Нейронная сеть - это кибернетическая модель нервной системы, которая представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов - нейронов, топология соединения которых зависит от типа СЕТИСИСТЕМЫ, основанные на прецедентах Поиск решения осуществляется на основе аналогий и включает следующие этапы: получение информации о текущей проблеме; сопоставление полученной информации со значениями признаков прецедентов из базы знаний; выбор прецедента из базы знаний, наиболее близкого к рассматриваемой проблеме; адаптация выбранного прецедента к текущей проблеме; проверка корректности каждого полученного решения; занесение детальной информации о полученном решении в БЗИНФОРМАЦИОННЫЕ хранилища Хранилище данных - это предметно-ориентированное, интегрированное, привязанное ко времени, неизменяемое собрание данных, применяемых для поддержки процессов принятия управленческих РЕШЕНИЙСПЕЦИАЛЬНЫЕ методы для извлечения значимой информации Технология OLAP (On - line Analytical Processing - оперативный анализ данных) Data Mining или Knowledge Discovery4.