Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Направления исследований в области систем искусственного интеллекта.




В 1956 г. США была проведена конференция- по решению задач логики, там поя-я понятие Искусственного интеллекта

Направления ИИ:

1) Нейрокибернетика (исп-ся психологические нейрофизиологические исследования для моделирования функций мозга)

2)Кибернетика черного ящика (главное – получение реакций на входное изображение)

Основные модели кибернетики:

1. 50-е гг. –моделирование творческих процессов (шашки, шахматы, стихи…)

2. 60-е – эвристическое программирование (перцептрон – первая нейронная сеть, которая должна работать, как мозг)

3. до 70 г. – работы по математической логике (доказ-ва теорем, метод резолюций, т.е. доказ-во от обратного). ▪На основе метода резолюций в 173 г. был разработан язык ИИ Prolog. ▪Lisp – язык, ориентированный на символьное вычисление. ▪Минский разработал фреймовую модель представления знаний (нечеткая логика)

4. 1973 – доклад о рез-х ИИ

5. В США ведутся работы по созданию экспертных систем для ▪медицины (диагностика заболеваний), ▪нефтеразведки, ▪химии (синтез новых соединений).

6. к. 80-х гг – получение коммерческих продуктов с исп-ем ИИ.

7. В Японии программа разработки компов V поколения: ▪Lisp, ▪Prolog, ▪БД и БЗ

Для настоящего этапа характерно:

1. Фундаментальные исследования: ▪представление знаний, компьютерная лингвистика

2. Внешняя интеллектуализация компа (обеспечение компов существующей архитектуры программно-аппаратными интеллектуальными внешними средствами, кот. позволяют человеку общаться с ПК)

3. Внутренняя интеллектуализация компов на принципах ИИ.

 

 

Данные и знания. Способ определения понятий.

Данные –отдельные файлы, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области. Схема получения данных: 1)Измерение и наблюдение → 2)Занесение в таблицу → 3)Графики и диаграммы для наглядного представления данных →4)БД и СУБД. Пункты 1-3 – методы представления данных(МПЗ).

Знанияоснованы на данных, полученных эмпирическим путем и представляют собой результат мыслительной деятельности на основе обобщения опыта, позволяющий выявить закономерности предметной области. Путь знаний: 1)Рез-т мышления и получения выводов → 2)Регистрация в виде текстов → 3)Модели представления знаний (формализация МПЗ)→ 4)БД+СУБЗ.

Знания – это хорошо структурированные данные или метаданные (данные о данных). В основе знаний лежат понятия.

Способы определения понятий:

Интенсионал понятия – соотношение его с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств (определения через знания). Интенсионалы формируют знания об объектах.

Другой способэкстенсионал, т.е. через соотнесение с понятиями более низкого уровня абстракции или через перечисление фактов, относящихся к данному объекту.

Различают знания:

- декларативные (аналог данных) и процедурные (изменяют декларативные знания).

- поверхностные (знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами предметной области) и глубинные (абстракции, схемы, отображающие природу и внутренние механизмы процессов, протекающих в предметной области).

Особенности знаний

Различают знания:

- декларативные (аналог данных) и процедурные (изменяют декларативные знания).

- поверхностные (знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами предметной области) и глубинные (абстракции, схемы, отображающие природу и внутренние механизмы процессов, протекающих в предметной области).

Основные свойства (признаки) знаний:

1) внутренняя интерпретируемость, т.е. это наличие у каждой информационной единицы уникального имени, по которому она идентифицируется в базе знаний – в реляционных БД.

2) Структурированность: информационные единицы должны обладать гибкой структурой, с возможностью установления между ними различных отношений: ▪Класс-подкласс; ▪Целое-часть.

3) связность. Знания связаны не только в смысле структуры, но и относительно процессов и явлений и причинно следственных отношений м\д ними.

4) Активность знаний. Неполнота знаний и (или) их противоречивость приводит к процессу появления новых знаний.


Поможем в написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой





Дата добавления: 2015-10-19; просмотров: 567. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2022 год . (0.015 сек.) русская версия | украинская версия
Поможем в написании
> Курсовые, контрольные, дипломные и другие работы со скидкой до 25%
3 569 лучших специалисов, готовы оказать помощь 24/7