Similar presentations:
IST_L1 (1)
1. Интеллектуальные системы
2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Интеллектуальнаясистема
(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» устройстводолжно 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 существенноотличается 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 синформацией 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 знанияотвечают 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 плохоформализованных 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 обладаютодной 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