Интеллектуальные системы
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
НАПРАВЛЕНИЯ РАБОТЫ ИИ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
ДАННЫЕ
ЗНАНИЯ
СВОЙСТВА ЗНАНИЙ
РАЗНОВИДНОСТЬ ЗНАНИЙ
КАТЕГОРИИ ЗНАНИЙ
ЕЩЕ СВОЙСТВА ЗНАНИЙ
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА
НАЗНАЧЕНИЕ ЭС
АРХИТЕКТУРА ЭС
АРХИТЕКТУРА ЭС
ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ЭС
ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ЭС
214.00K

IST_L1 (1)

1. Интеллектуальные системы

2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Интеллектуальная
система
(ИС)

автоматизированная система, основанная на
знаниях,
или
комплекс
программных,
лингвистических и логико-математических средств
для реализации основной задачи - осуществления
поддержки деятельности человека и поиска
информации в режиме продвинутого диалога на
естественном языке.
Информационно-вычислительные системы с
интеллектуальной
поддержкой
для
решения
сложных задач - системы, в которых логическая
обработка
информации
превалирует
над
вычислительной.

3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Искусственный интеллект (artificial intelligence)
предложен в 1956г. на семинаре с аналогичным
названием в Стэндфордском университете (США).
Семинар был посвящен разработке логических, а не
вычислительных задач.
ИИ - это научная дисциплина на стыке кибернетики,
лингвистики, психологии и программирования.
Цель – переложить на машину задачи, традиционно
решаемые человеком.

4.

5. НАПРАВЛЕНИЯ РАБОТЫ ИИ

нейрокибернетика – любое «мыслящее» устройство
должно каким-то образом воспроизводить структуру
человеческого мозга;
кибернетика «черного ящика» – полагает: не имеет
значения как устроено «мыслящее» устройство.
Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно
реагировало так же, как человеческий мозг.

6. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Разработка интеллектуальных программ существенно
отличается от обычного программирования и ведется
путем построения системы искусственного
интеллекта (СИИ).
Обычная программа может быть представлена в виде
(парадигме):
Программа = Алгоритм + Данные
Для представления СИИ характерна другая парадигма:
СИИ = Знания + Стратегия обработки знаний.

7. ДАННЫЕ

Отдельные факты, характеризующие объекты,
процессы и явления предметной области, а также их
свойства.
Обработка данных по этапам:
1.D1 - данные как результат измерений и
наблюдений;
2.D2 - данные на материальных носителях
информации (таблицы, протоколы, справочники);
3.D3 - модели (структуры) данных в виде диаграмм,
графиков, функций;
4.D4 - данные в компьютере на языке описания
данных;
5.D5 - базы данных на машинных носителях
информации.

8. ЗНАНИЯ

Закономерности предметной области (принципы,
связи, законы), полученные в результате практической
деятельности и профессионального опыта
Этапы:
1.Z1 - знания в памяти человека;
2.Z2 - материальные носители знаний;
3.Z3 - поле знаний - условное описание основных
объектов предметной области;
4.Z4 - знания, описанные на языках представления
знаний (продукционные языки, семантические
сети, фреймы);
5.Z5 - база знаний на машинных носителях
информации.
Знания - это хорошо структурированные данные, или
данные о данных, или метаданные.

9. СВОЙСТВА ЗНАНИЙ

1. Внутренняя интерпретируемость – вместе с
информацией в БЗ представлены информационные
структуры, позволяющие не только хранить знания,
но и использовать их.
2. Структурированность – декомпозиция сложных
объектов на более простые и установление связей
между объектами.
3. Связанность

свойство
отображать
закономерности фактов, процессов, явлений и
причинно-следственные отношения между ними.
4. Активность

знания
обеспечивают
целенаправленное использование информации.

10. РАЗНОВИДНОСТЬ ЗНАНИЙ

понятийные знания - набор понятий и их взаимосвязи;
конструктивные знания - знания о структуре и
взаимодействии частей различных объектов;
процедурные знания - методы, алгоритмы и программы
решения различных задач;
фактографические знания - количественные и
качественные характеристики объектов, явлений и их
элементов.

11. КАТЕГОРИИ ЗНАНИЙ

достоверные или объективные знания формулируются в виде общих и строгих суждений
(законов, формул, алгоритмов и т. д.);
эвристические знания - основываются на собственном
опыте специалиста в данной предметной области.
Именно эти знания играют решающую роль в
экспертных системах.

12. ЕЩЕ СВОЙСТВА ЗНАНИЙ

декларативные - это факты. Например, Иванов студент; земля - круглая. Декларативные знания
отвечают на вопрос «знать что?».
процедурные знания (знания для принятия решений) это знания, которые формируются путем логических
рассуждений и по интуиции. Процедурные знания
отвечают на вопрос «знать как?».
Метазнания - знания о знаниях. Понятие
«метазнания» указывает на знания, касающиеся
способов использования знаний и знания, касающиеся
свойств знаний. Это понятие необходимо для
управления базой знаний и логическим выводом; для
обучения и т. п.

13. ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА

класс интеллектуальных систем, решающих в плохо
формализованных предметных областях локальные
задачи, для которых нет точных алгоритмов или
существующие алгоритмы занимает очень много
машинного времени, и при этом ориентированных на
тиражирование опыта высококвалифицированных
специалистов (экспертов).

14. НАЗНАЧЕНИЕ ЭС

решение неформальных задач, которые обладают
одной или несколькими характеристиками:
• исходные данные не могут быть заданы в числовой форме;
• цели не могут быть выражены в терминах точно
определенной целевой функции;
• не существует алгоритмического решения задачи;
• алгоритм есть, но неприемлем из-за различных
ограничений (ресурсы ЭВМ...).

15. АРХИТЕКТУРА ЭС

16. АРХИТЕКТУРА ЭС

17. ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ЭС

18. ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ЭС

• идентификация
• концептуализация
• формализация
• выполнение
• тестирование
• опытная эксплуатация
English     Русский Rules