Дротяне мовлення

Дата добавления: 2015-10-15; просмотров: 794

Книга «Название» Автор [42] посвящена ………...

Должно быть не просто перечисление, а именно анализ литературы.

Книга состоит из № глав и содержит № различных нестандартных головоломок. Глава 1 начинает изложение материала с краткого введения в мир логических головоломок. Наибольший интерес представляет 2 глава, в ней содержатся сами головоломки, изложенные в форме рассказов. Книга содержит множество пояснительных иллюстраций. В 3 главе собраны ключи-подсказки, каждая головоломка имеет по два таких ключа, они призваны направлять ход мыслей читателя к верному решению. В 4 главе содержатся решения ко всем головоломкам, каждая головоломка имеет свой порядковый номер, что убыстряет поиск ответа на неё. Многие головоломки носят исторический характер, что позволяет читателю проникнуться историей их создания.

Книга предназначена школьникам, студентам преподавателям соответствующих учебных дисциплин.

Книгой могут заинтересоваться широкие круги читателей, желающие повысить свой интеллектуальный уровень в разгадывании логических головоломок и развить логическое мышление.

Вывод. Данная книга вобрала в себя множество интереснейших и сложных логических головоломок, с подсказками и ответами на них, и является отличным помощником для читателей желающих развить своё логическое мышление.

Книга «Название» автор [12], посвящена созданию различных игр, в том числе и головоломок с помощью ActionScript – языка программирования, используемого редактором Flash. Это практическое руководство по изучению ActionScript помогает читателю более глубоко понять принципы функционирования ActionScript и его применения на практике.

Книга состоит из 17 глав. Главы 1 – 4 рассматривают основы работы во Flash, учат работать с ActionScript и рассказывают о технологиях создания игр, таким образом, подготавливая читателя к реальному созданию игр средствами редактора Macromedia Flash 8. В главе 1 «Инструменты Flash, используемые для создания игр» рассматриваются основы Flash, особое внимание отводится на то, как различные инструменты этой программы используются для создания интерактивных приложений. Глава 2 «Введение в ActionScript» пригодится имеющим большой опыт работы с Flash, но мало занимающимся программированием. Она также будет интересна тем, кто знает другие языки программирования, однако никогда не имел дела с ActionScript. Глава 3 «Элементы ActionScript для создания игр» рассматривает различные элементы и приемы ActionScript и демонстрирует, как с их помощью создавать игры и анимации. Данная глава содержит основные сведения, необходимые для дальнейшей работы с книгой. Из главы 4 «Процесс создания игры» читатель узнаёт о планировании и программировании игр.

Главы 5 – 16 содержат примеры 37 программ. Из них наибольший интерес вызывает 14 глава «Головоломки». Flash имеет множество преимуществ над другими средами разработки головоломок. Несмотря на то, что программирование головоломок на языках низкого уровня, типа C++ или Java, более эффективно, оно не способно превзойти Flash в следующих областях:

· быстрая разработка – Flash позволяет создавать головоломки от начала до конца всего за несколько дней или даже часов;

· мультимедиа – Flash дает возможность импортировать и использовать различные типы графических изображений и звуковые форматы при создании головоломок;

· простота использования – Flash очень прост в использовании. Такие функции как «drag and drop», меню команд ActionScript, панели и диалоговые окна позволяют быстро добавлять и изменять элементы и тратить минимум времени на утомительные процедуры;

· подача результатов работы – несомненно, самым большим преимуществом Flash является способ подачи результатов проделанной работы. Благодаря Flash-плагину для браузеров готовые головоломки могут быть представлены на Web-странице для просмотра и решения всеми желающими. Кроме того, можно создавать автономные проекты (просто отдельные swf-файлы), которые могут быть запущены практически на любом компьютере Маc или PC.

В данной главе описываются приёмы создания головоломок во Flash с помощью ActionScript, ко всем описанным головоломкам даны исходные коды и подробные иллюстрации.

Каждый раздел глав 5 – 16 начинается с описания того, как была создана данная игра. Затем читатель знакомится с подходом к ее построению. Далее дается обзор элементов, составляющих игру. В конце приводится текст программы игры с подробным разбором каждой ее части. Каждая глава заканчивается советами по усовершенствованию игры.

В последней, 17-й главе «Сложные приемы» читатель знакомится с некоторыми специальными приемами, такими как создание списка игроков, набравших наибольшее количество очков, и окна предварительной загрузки. Весь материал данной книги снабжён подробными иллюстрациями, что позволяет читателю легко вникать в суть изложения, переданную автором.

Книга предназначена для аниматоров, иллюстраторов, программистов, программистов, работающих во Flash, владельцев домашних Web-страниц, профессиональных разработчиков Web-сайтов, студентов, аспирантов, преподавателей соответствующих учебных дисциплин.

Вывод. Данная книга является отличным пособием по созданию игр и головоломок во Flash с помощью ActionScript. В ней содержится множество пояснительных иллюстраций и приведены исходные коды программ. Весь материал книги структурирован и изложен доступным профессиональным языком, что позволяет работать с ней не только опытным программистам и аниматорам, но и новичкам, постигающим данные профессии.

Книга «Название» Автор [38] о самых весёлых и забавных головоломках всего мира. Книга состоит из 3 глав и включает в себя 87 головоломок и ответов к ним.

Изложение материала начинается с первой главы – краткого введения читателя в мир головоломок. После введения идёт 2 глава «Головоломки». Головоломки, изложенные здесь, направлены на тренировку логического, математического и пространственного мышления читателя. В последней 3 главе книги представлен перечень решений головоломок.

Все головоломки снабжены подробными иллюстрациями. Некоторые головоломки даются на время. В книге излагается много исторических фактов, что позволяет одновременно с изучением головоломок сделать экскурс читателя в историю.

Книга предназначена для школьников, студентов, преподавателей, а также для всех читателей, желающих проверить своё логическое и математическое мышление.

Вывод. Книга является сборником интереснейших головоломок с решениями, её преимуществом является то, что головоломки, представленные здесь, развивают всевозможные виды мышлений и направлены на широкий круг читателей.

Книга «Занимательная математика» Георгия Гамова и Марка Стерна [7] посвящена различным математическим головоломкам, встречающимся в обыденной жизни. Книга состоит из 7 глав и включает в себя 30 головоломок и ответов к ним.

Каждая глава книги посвящена отдельной теме. Первую главу книги можно отнести к сказочной тематике, в ней описывается различные, казалось бы, безвыходные ситуации, с которыми сталкиваются сказочные герои. Для выхода из них читателю придётся применить свои математические навыки.

Во второй главе данной книги рассматриваются игровые головоломки. Что позволяет читателю развить свои способности в решении различных математико-аналитических задач и повысить свои знания в расчётах вероятности наступления того или иного события в играх.

В 3 главе собраны головоломки на скорость время и расстояния. Будут интересны читателям, желающим улучшить свои математико-физические знания, полученные в школе.

В 4 главе рассматриваются задачи на логико-математическое мышление. Все задачи описывают жизненные случаи и имеют очень интересные решения.

5 глава книги собрала в себе различные шахматные головоломки, развивающие у читателя математический склад ума.

Шестая глава содержит различные морские головоломки. Читатель сможет применить свой математический ум в решении нестандартных морских задач.

В последней 7 главе книги собраны аэронавтические задачи, для решения которых читателю придётся применить свои физико-математические знания.

Все головоломки содержат ответы и снабжены подробными пояснительными иллюстрациями, что помогает читателю вникнуть в суть решения каждой из головоломок.

Книга предназначена для преподавателей соответствующих учебных дисциплин, школьников, студентов, а также для всех читателей желающих повысить свои знания в математике и физике.

Вывод. Данная книга помогает развить читателю его математическое мышление. Все головоломки, представленные здесь, структурированы по отдельным тематикам, что придаёт изложению материала разнообразие и повышает интерес читателя к решению математических задач.

Книга «Развивайте интеллект: упражнения для развития творческого мышления, памяти, сообразительности и интеллекта» Филиппа Картера [20] содержит огромное количество занимательных задач и упражнений на все основные области умственной деятельности: творческое мышление, память, логическое мышление, сообразительность и интеллект множество новейших тестов, которые помогут читателю развить свой интеллект.

Книга состоит из 9 частей и изобилует множеством иллюстраций.

В книге представлены следующие части:

· часть 1 «Введение»;

· часть 2 «Немного о человеческом мозге»;

· часть 3 «Творческое мышление»;

· часть 4 «Память»;

· часть 5 «Головоломки»;

· часть 6 «Сообразительность»;

· часть 7 «Тестирование интеллекта»;

· часть 8 «Подсказки»;

· часть 9 «Ответы».

В целом в книге сделана попытка систематизировать знания о работе человеческого мозга и научить читателя применять их в решении различных тестов, задач, головоломок, что будет способствовать развитию его памяти, сообразительности, творческого мышления и интеллектуальных способностей.

Книга предназначена для преподавателей соответствующих учебных дисциплин, студентов, научных работников, аспирантов.

Книгой также могут заинтересоваться широкие круги читателей, желающие повысить свои интеллектуальные способности.

Вывод.Книга является универсальным пособием, содержащим методики по развитию интеллектуальных способностей человека и способы их применения на практике при решении различных задач и головоломок.

1.1.2 Анализ дополнительной литературы по тематике исследования

Такого раздела может не быть, можно оформить один раздел с анализом литературы.

В книге «Название» (автор Зальцман М.) [16] рассматриваются вопросы, касающиеся основ создания……. Особенностью изложения является его практическая направленность: освоения имеющегося материала достаточно для начала самостоятельной работы над созданием головоломок в играх, основанной на знаниях.

Книга состоит из 4 частей, 27 глав и приложений. Наиболее интересной для нас является первая часть, в которой содержится 5 глава «Создание головоломок». Здесь описываются классификация, приёмы создания головоломок в играх. Рассказывается об истории создания многих компьютерных игр, содержащих в себе множество головоломок. В данной главе собраны и структурированы методики создания игровых головоломок известнейших во всём мире разработчиков компьютерных игр. Все методики создания головоломок располагаются по классам игр и содержат множество иллюстраций, что позволяет читателю легко воспринимать материал, изложенный автором.

Данная книга предназначена для студентов и преподавателей вузов, системных аналитиков, разработчиков, дизайнеров.

Кроме того, книга будет интересна для людей, интересующихся проблемами создания головоломок в играх.

Вывод. В книге собраны интереснейшие материалы, повествующие о приёмах создания различных игр. Отдельная глава книги раскрывает тему «создание головоломок» в играх. Книга написана научно-популярным языком, что делает восприятие материала читателем максимально эффективным.

1.1.3 Анализ Интернет-источников

Интернет-портал интересных головоломок – golovolomki.go4u.ru [18]. На портале собраны всевозможные он-лайн головоломки.

Здесь представлены головоломки, не требующие гигантских графических ресурсов, т.к. все они выполнены во Flash-варианте. Он-лайн головоломки требуют только Flash-плеера, который бесплатно устанавливается автоматически после согласия пользователя. Головоломки, собранные на данном портале уникальны тем, что тренируют память на цифры и увеличивают математические способности.

Однако портал имеет ряд недостатков, которые ухудшают восприятие информации пользователем. Отсутствует, какая либо структуризация материала, головоломки просто собраны в одну кучу. Нет примеров решения головоломок. Также отсутствуют правила, которых нужно придерживаться при решении головоломок. На сайте очень много рекламы, что отвлекает.

Вывод. Портал является больше развлекательным, чем познавательным. Он ориентирован на широкий круг аудитории, и содержит очень много интересных, но плохо структурированных головоломок.

Электронная Интернет-энциклопедия «Википедия» [4]. Данная энциклопедия является свободной, она постоянно пополняется совместными усилиями пользователей-добровольцев.

При анализе данного источника были выделены следующие его преимущества и недостатки:

· по запросу в поиске выдаёт наиболее важные статьи;

· поиск осуществляется быстро;

· минимум рекламы, что не отвлекает внимание от восприятия содержания энциклопедии;

· вывод понятий осуществляется по существу, отбрасывая второстепенную информацию;

· система перекрестных ссылок позволяет получить подробное представление по искомой теме;

· вся найденная информация представлена в виде удобной структуры, что добавляет удобство при работе;

· при поиске конкретной головоломки, кроме математической информации система выдала ещё и сведения из истории, что очень порадовало;

· найденная информация бывает неполной (нами не было обнаружено подробно описанного математического алгоритма решения искомой головоломки), из-за чего приходится пользоваться другими Интернет-источниками.

Вывод. Данная электронная энциклопедия очень универсальна и удобна в использовании, но не всегда даёт исчерпывающий ответ по искомой теме (как в нашем случае). Энциклопедия является неплохим источником получения информации по любой интересующей теме, как для взрослых, так и для детей.

1.1.4 Анализ государственных образовательных стандартов и рабочих программ дисциплин

Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования специальности 05050165 Профессиональное обучение (информатика, вычислительная техника и компьютерные технологии) (030500.06) [10] относит дисциплину «Искусственный интеллект» к дисциплинам специализации (раздел дисциплин отраслевой подготовки), устанавливаемых вузом и не предъявляет требований к содержанию данной дисциплины.

Согласно требованиям к уровню подготовки выпускника педагог профессионального обучения должен иметь представление:

· о системах искусственного интеллекта, цифровой обработки сигналов;

· о современном состоянии, тенденциях и перспективах развития в области информатики;

· об автоматизации обучающих комплексов и их моделировании.

Педагог профессионального обучения со специализацией «Компьютерные технологии» должен знать и уметь использовать базовые понятия вычислительной техники, предмет и основные методы информатики, закономерности протекания информационных процессов в искусственных системах, принципы работы технических и программных средств в информационных системах.

Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования специальности 08080165 Прикладная информатика [11] предполагает изучение в рамках дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» (специальные дисциплины, федеральный компонент) составных частей экспертной системы (базы знаний, механизмов вывода, приобретения и объяснения знаний, интеллектуального интерфейса), статические и динамические экспертные системы, приобретение знаний, нейронные сети, этапы проектирования экспертной системы (идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация).

Согласно требованиям к уровню подготовки выпускники должны знать:

· современные достижения вычислительной техники (вычислительные машины, системы и сети телекоммуникаций);

· методы проектирования и разработки адаптируемых программных средств;

· основные принципы организации информационных систем;

· иметь представление о тенденциях развития компьютерной техники и программных средств, технических средств информатизации; о способах представления текстовой и нетекстовой информации в информационных системах.

1.2 Анализ литературы, раскрывающей возможности искусственного интеллекта

Книга Гавриловой Т.А. и Червинской К.Р. «Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем» [6] посвящена одному из важнейших и недостаточно исследованных аспектов теории практики искусственного интеллекта – извлечению и структурированию знаний при разработке экспертных систем. При создании таких систем наибольшую трудность вызывает домашинный этап, на котором разработчики выявляют знания специалистов в конкретной предметной области и структурируют их для последующей формализации и ввода в ЭВМ. Как и все исследования по искусственному интеллекту, данная тема носит междисциплинарный характер, и поэтому в книге освещены различные аспекты этой проблемы, включая вопросы когнитивной психологии, психологии общения, лингвистики, гносеологии и др. Рассмотрены основные этапы разработки экспертных систем с акцентом на практические приемы и методы инженерии знаний, в том числе извлечение знаний из текстов, экспертные игры, техника интервьюирования и анкетирования.

В книге кратко дано описание моделей представления знаний: продукционная модель, семантические сети, фреймы. Материал изложен четким и понятным языком, приведены примеры моделей знаний. В продукционной модели представлена структура, виды вывода, применения и достоинства продукционных моделей. Под семантической сетью понимается ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними; приведен пример семантической сети, перечислены различные типы отношений (класс – элемент класса; свойство – значение; пример элемента класса и т.д.), классификация семантических сетей (однородные, неоднородные, бинарные, n-арные), определены достоинства и недостатки семантических сетей. Понятие фрейма было предложено М. Минским. Приведена структура фрейма, описана сеть фреймов на примере, приведены различные типы фреймов.

Сборник «Модели и системы представления знаний» [28] включает научные статьи, написанные авторами по тематике докладов, прочитанных в 1990 году на научно-технической конференции МИРЭА по секции «Интеллектуальные технологии и системы».

Из сборника в дипломной работе была использована статья Орешко Н.А. «Анализ возможностей использования существующих методов представления знаний». В статье подробно рассказывается о декларативном представлении, которое предполагает, что знание некоторых сущностей не имеет глубоких связей с процедурами, используемыми для обработки этих сущностей и процедурном представлении знаний, которое организовано так, что знания о предметной области представлены в виде процедур, описывающих как можно использовать те или иные сущности. Приведены примеры декларативного представления: описательные утверждения естественного языка, формальные системы, порождающие формальные грамматики, логический исчисления и так далее, процедурного представления: алгебраические системы и модели, языки манипулирования баз данных, алгоритмы. Перечислены их достоинства и недостатки.

Автор описал модели представления знаний. Фреймовое представление основывается на способе представления знаний по аналогии. Минским М. указаны способы, с помощью которых системе удается обнаружить фрейм, представляющий новую ситуацию. Рассматриваются особенности структурного описания фрейма.

Семантические сети являются одним из первых формализмов для представления знаний. В наиболее общем виде знания в них представлены в виде ориентированного графа. Рассмотрены компоненты семантической сети (база данных, словарь, семантическое пространство). Выделены три уровня семантических сетей: концептуальный уровень, абстрактно-структурный уровень, уровень машинного представления или аппаратной реализации семантических сетей. Перечислены достоинства и недостатки семантических сетей.

Продукционные системы являются естественным развитием модели формальных грамматик, созданных еще во второй половине 50-х гг. Н. Хомским. Продукционные системы представляются в виде продукционных правил. Также представлены структура правила, основная система продукции, которая состоит из совокупности правил, базы данных и интерпретатора правил. Рассмотрены достоинства и недостатки продукционных систем.

Книга Осуга С. «Обработка знаний» [30] является переводом первого тома 10-томной серии по инженерии знаний, написанной крупными японскими специалистами, и представляет собой вводный курс инженерии знаний. В ней дан обзор исследований по искусственному интеллекту и методов представлений знаний в экспертных системах. Обсуждены логика предикатов, синтаксис и семантика языка предикатов, правила выводов в логике предикатов, а также вопросы, связанные с формализацией проблем, способы представления информации в ЭВМ на различных этапах решения проблемы, модели решения и классификация проблем. Рассмотрены основные структуры систем обработки знаний и языков представления знаний.

В данной книге продукционные правила описывают знания в форме «ЕСЛИ – ТО». В состав продукционной системы входит база правил, глобальная база данных, интерпретатор правил. Подробно рассмотрены выводы, основанные на продукционных правилах: прямые и обратные выводы. Приведена структура семантической сети и показан пример данного метода представления знаний, также рассмотрены выводы в семантических сетях на примере, приведена декомпозиция описываемого мира семантической сети. Рассматривается логика предикатов, которая издавна была предметом исследований логики как науки; в современное же время она представляет собой научную область, называемую математической логикой, или символьной логикой. Логика как система конструируется из языка, называемого языком исчисления предикатов первого порядка. Подробно рассмотрены выводы в логике предикатов.

Кратко рассмотрено сравнение современных способов представления знаний: продукционные правила, семантические сети, логика предикатов, фреймовые системы.

Для продукционных систем рассмотрена модель доски объявлений, выводы и обработка в модели доски объявлений; управление выводами. Для фреймовых система рассмотрено: теория фреймов и фреймовые системы, формы представления фреймовой системы, выводы во фреймовой системе.

В книге Поспелова Г.С. «Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии» [31] рассматривается искусственный интеллект – одно из научных направлений информатики. Предметом его исследований является создание вычислительных систем, обладающих следующими свойствами: имитация творческих процессов; логический вывод; восприятие естественно–языковых запросов и команд; аккумуляция знаний в ЭВМ. Показывается, что неизбежная в эпоху научно-технической революции компьютеризация народного хозяйства означает в то же время становление новой информационной технологии.

В книге затронуты не все виды моделей представления знаний: семантические сети, фреймы, логические модели. По семантическим сетям, фреймам информация представлена в кратком виде, но с приведением примеров.

В семантической сети вершинам сопоставлены понятия (объекты, события, процессы), а дугам – отношения на множестве понятий. Подробно рассмотрена семантическая сеть на примере. Поверхностно рассказывается о фреймовых моделях. Информация по логическим моделям знаний и системам логического вывода изложена более развернуто. В ней приводятся дедуктивные модели, где в исчислении высказываний полагается, что каждая правильно построенная формула есть высказывание, которое может быть истинным или ложным. Индуктивные модели, где системы индуктивного вывода относятся к классу формальных систем, в которых правила вывода порождаются в процессе получения общих выводов на основе совокупности частных утверждений. Псевдофизические логики и продукции. Так же рассмотрено моделирование творческих процессов, где приводятся два подхода: бионический и прагматический, две психологические модели: лабиринтная модель мышления и семантическая модель мышления.

В сборник «Моделирование и экспертные системы» [35] предлагаемый вниманию читателя научных трудов, включены статьи, написанные по тематике докладов, прочитанных авторами в 1998 г. на научно-технической конференции МИРЭА, на секции «Искусственный интеллект».

Из сборника в дипломе была использована статья С.Н. Резанова «Об одном типе семантических сетей в системах обобщения сложной информации». Статья взята в качестве дополнительного материала по семантическим сетям. В ней отражается более глубокое изучение материала семантических представлений для решения задачи обобщения сложной информации.

Книга «Экспертные системы», автором которой является Питер Джексон, дает понятие экспертной системы – программа для компьютера, которая оперирует знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендация или решения проблем. Обзор исследований в области искусственного интеллекта (под искусственным интеллектом понимается «область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д.»). В качестве примеров реализации интеллектуальных возможностей компьютера описана система SHRDLU, которая понимала довольно представительное количество слов английского языка и делала определенные выводы в ограниченной области (в мире, построенном из деталей детского конструктора). Представление знаний: принципы и методы. Здесь в качестве примеров приведены системы «Планировщик STRIPS» (предназначалась для решения проблем формирования плана поведения робота, перемещающего предметы через множество помещений) и программа MYCIN (ориентирована на процесс выработки рекомендаций о курсе лечения, включающий мониторинг состояния пациента, диагностирование категории заболевания, идентификацию микроорганизмов и модификацию состояния пациента (или состояния организма). Символические вычисления раскрыты на примере реализации символических структур на языке LISP, основной функцией которого является работа с данными, представленными в виде списка. Системы, основанные на знаниях; ассоциативные сети и системы фреймов; объектно-ориентированное программирование (языки KRL, LOOPS, FLAVORS, CLIPS, CLOS, C++); языки программирования логического типа, например, PROLOG, PLANNER,MBASE; представление неопределенности знаний и данных; приобретение знаний раскрыто на примерах систем MYCIN, TEIRESIAS, COMPASS, OPAL. Отдельным блоком выделена эвристическая классификация экспертных систем. Разделы: решение проблем конструирования, средства формирования пояснений, инструментальные средства разработки экспертных систем, системы с доской объявлений, система отслеживания истинности предложений, формирование знаний на основе машинного обучения, сети доверия, гибридные системы, имеют неоспоримое достоинство – примеры описания работы конкретных видов экспертных систем. Эта книга позволяет понять практическую значимость моделей представления знаний [13].

Книга Кузнецова И.П. «Семантические представления» [22] посвящена принципам организации систем, ориентированных на задачи неподготовленных пользователей. Показывается, что для подстройки системы под пользователя необходим специальный язык представления знаний – однородный, согласованный с естественно-языковыми формами. В качестве такого языка предлагается особый класс семантических сетей. Для автоматической обработки вводятся специальные операторы манипулирования на структурах. Показывается, что они могут служить основой унифицированных механизмов, обеспечивающих обработку многих привычных нам заданий с учетом их семантической компоненты. В рамках систем исследуются типовые математические формализмы, рассматриваемые в совокупности с текстами их описания как определенного сорта знания.

Из книги в работе использовался материал, посвященный семантическим сетям. Здесь были рассмотрены семантические сети определенного вида – с вершинами связи. Были выделены следующие компоненты: вершины, элементарные фрагменты, Н-вершины и о-вершины, сети, понятие связанной сети, символ пустого места, особенности семантических сетей.

Книга Лорьера Ж. Л. «Системы искусственного интеллекта» [23] известного французского специалиста посвящена вопросам проектирования и применения систем искусственного интеллекта, при построении которых используются такие современные инструментальные средства, как языки Лисп, Пролог и оболочки экспертных систем.

В данной книге подробно рассмотрены различные типы знаний и их представления: базовые элементы, объекты реального мира; утверждения и определения; концепции; отношения; теоремы и правила перезаписи; алгоритмы решений; стратегии и эвристика; метазнание. Кратко рассмотрены различные представления знаний в существующих системах: фреймы, скрипты, семантические сети, которые возникли из реальных потребностей искусственного интеллекта и приносят большую помощь в понимании языка. На примерах рассмотрены четыре способа использования знаний и доступ к ним. Показаны преимущества (модульность, модифицируемость, доступность чтения, доступность к самообъяснению, эффективность) и недостатки (трудность составления продукционного правила, соответствующего элементу знания, трудность записи правила, трудности использования) продукционных систем. Более подробно рассмотрен тип знаний «Метазнание»: метазнание объектов окружающего мира, метазнание стратегий.

В книге «Проблемы представления знаний в системах искусственного интеллекта» [37] освещается ряд актуальных вопросов, связанных с построением систем искусственного интеллекта. Рассматриваются проблемы теории представления знаний в системах искусственного интеллекта, анализируются наиболее популярные формализмы представления – логические, процедурные и семантические.

Для рассмотрения вопросов по классификации знаний был использован раздел этой книги «Структурно-классификационные вопросы теории представления знания в системах искусственного интеллекта», автором которого является Фирдман Г.Р. В нем очень подробно описана классификация знаний.

Фактуальное знание – совокупность истинных фактов о мире и законов, присущих миру. Рассмотрено и показано на примерах три подкласса фактуального знания: фактографическое знание, квантифицированное знание, трансформационное знание.

Актуальное знание можно разделить на три подкласса: методы вывода, или встроенная в систему совокупность фиксированных правил; планы, или последовательности; стратегии, или планы построения и использования планов.

Классификацией прагматического знания является включение в вычислительный процесс так называемых рекомендаций.

На примере рассмотрено статическое и динамическое знание. Представлены цели и их функции в системах искусственного интеллекта.

Брошюра Поспелова Г.С. и Поспелова Д.А. «Искусственный интеллект – прикладные системы» [32] посвящена искусственному интеллекту – новому этапу в развитии человеко-машинных информационно-расчетных систем. Программно-аппаратных средства искусственного интеллекта позволяют образовывать интерфейс между программирующими пользователями и современными вычислительными системами и комплексами. Интеллектуальный интерфейс предоставляет возможность создания ориентированных на знания интеллектуальных информационно-поисковых систем, интеллектуальных пакетов прикладных программ и расчетно-логических систем, экспертных систем. Рассказывается о принципах действия и особенностях всех этих прикладных интеллектуальных программ.

В этой книге рассматриваются четыре причины, которые позволяют говорить о знаниях, используемых в ЭВМ показанных на примерах.

Внутренняя интерпретируемость находит широкое применение при хранении информации в современных и разрабатываемых ЭВМ. Структурированность именно это свойство позволяет человеку представлять сложные объекты в виде совокупности более простых и познавать свойства нового объекта через свойства тех, что входит в его структуру. Связанность устанавливает закономерности между отдельными единицами информации, а также определяют структуру той ситуации, в рамках которой наблюдаются сущности, которым соответствуют эти информационные единицы. Активность вызывает реализацию тех процедур, которые могут оказаться полезными для достижения поставленных целях.

Кратко, но на примерах рассматриваются языки логического, реляционного, фреймового, продукционного вида и способы их применения. А также более развернуто показана проблема общения, которая постоянно находится в центре внимания специалистов, но даже сейчас, после довольно длительного периода поисков ее решения, рано еще говорить об окончательных результатах.

В книге Макаллистера Дж. «Искусственный интеллект и Пролог на микроЭВМ» [25] английского автора рассматривается использование наиболее популярного языка логического программирования для построения баз данных, баз знаний и экспертных систем. Книга содержит сравнительно мало теоретического материала и ориентирована в основном на практическое использование Пролога. Достаточно подробно описаны возможности этого языка.

В книге Шалютина С.М. «Искусственный интеллект: Гносеологический аспект» [39] рассмотрены с точки зрения теории познания достижения и трудности в решении проблем искусственного интеллекта, дан анализ особенностей абстрактного мышления и языка, которые обусловливают или затрудняют передачу функций человеческого интеллекта техническим системам. Искусственный интеллект исследуется как этап в развитии информационной техники, выявляется его роль в совершенствовании познавательной деятельности человека. Также в этой книге были рассмотрены такие системы представления знаний как семантические сети и фреймы. Были приведены примеры, достоинства и недостатки этих систем.

В книге Печерского Ю.Н. «Интеллектуальные системы» [33] рассматриваются истоки и развитие идей, связанных с разработкой систем искусственного интеллекта, которые все шире используются в сфере творческого труда. В популярной форме освещаются проблемы понимания машинами человеческого языка, оснащения роботов техническими органами чувств и элементами искусственного интеллекта, машинной игры в шахматы, представления знаний в компьютерах. Рассказывается об эволюции ЭВМ и обсуждаются проекты компьютеров пятого поколения, рассчитанных на массового потребителя. Рассматривается вопрос об использовании компьютеров для хранения знаний. Книга основывается на большом количестве фактов и примеров.

Книга «Представление и использование знаний» [36] является переводом второго тома 10-томной серии по инженерии знаний, написанной японскими специалистами в области искусственного интеллекта. Посвящена методам представления знаний с использованием продукций, фреймов, семантических сетей и логики предикатов. Каждая глава содержит краткое описание прикладных систем и их особенностей. Рассмотрены также способы представления и использования нечетких знаний.

Книга Люгера Джорджа «Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем» [24] посвящена одной из наиболее перспективных и привлекательных областей развития научного знания – методологии искусственного интеллекта. В ней детально описываются как теоретические основы искусственного интеллекта, так и примеры построения конкретных прикладных систем. Книга дает полное представление о современном состоянии развития этой области науки. Рассмотрена проблема понимания естественного языка. Традиционный подход к пониманию языка, проиллюстрированный с использованием многих описанных семантических структур.

К более современным изданиям можно отнести работу Рапопорта Г.Н., Герц А.Г. «Искусственный и биологический интеллекты. Общность структуры, эволюция и процессы познания», которая содержит в себе сопоставление двух этих видов интеллекта. В первой части книги идут общие вопросы: почему возможна адекватность структур интеллектов, определения объекта и системы, и общие структурные принципы системы, реализующей интеллект. Вторя часть – посвящена биологическому интеллекту: состав и описание нервной системы, структура коры головного мозга, функции активности мозга, диспетчеризация и синхронизация в нейрокостной сети; организация памяти и представление знаний; нейроселекция; эволюция (внутрижизненная, внутривидовая, межвидовая). Третья часть раскрывает вопросы искусственного интеллекта, а именно: описание внешнего и внутреннего миров; представление знаний (общая структура представления знаний в системе, база знаний о состоянии мира, база правил); источники генетической и текущей информации; программно-аппаратные механизмы, нейросетевые структуры и особенности их функционирования; аппаратная реализация, организация, структура и эволюция. В четвертой части «Биологический и искусственный интеллекты. Структурная организация» раскрыты понятия сознания, интеллекта, описываются структурные аналоги областей хранения информации, механизмов управления познанием, организация работы неосознанного и осознанного поведения; моделирование процессов познания. То есть, вопросы инженерии знаний практически не затронуты, только в подразделе «Представление знаний» встречаем понятия базы знаний и правил, но с большим уклоном на техническую организацию искусственного интеллекта. И в заключении вскользь упомянуты продукционные системы, фреймы, модель доски объявлений, семантические сети. Основная идея книги – провести аналогию между биологическим и искусственным интеллектом, показать принцип их организации [34].

Заслуживает внимания книга Гаскарова Д.В. «Интеллектуальные информационные системы», которая включает такие разделы: интеллектуализация информационно-вычислительных процессов (представление данных и знаний, перечислены характеристики знаний, такие как внутренняя интерпретируемость, связанность, активность, структурированность, отличающие знания от данных); методы формализации знаний о предметной области (включает краткое описание логического представления знаний, продукционной модели представления знаний, и выделяется продукционно-фреймовая модель представления знаний); методы устранения неопределенностей и пополнения знаний (пополнение знаний, методы логического вывода пополнения знаний, обобщение и классификация знаний); задачи компьютерной логики и компьютерной лингвистики (проблема общения); интеллектуализация процедур поиска, управления и контроля; искусственный интеллект и экспертные системы (здесь раскрываются вопросы назначение и особенности экспертных систем, их структура, режимы и классификация); построение экспертных систем (технология их разработки, представление знаний, продукционные экспертные системы); интеллектуализация процедур выбора в экспертных системах прогнозирования; диалоговые системы (комплекс технических, программных, информационных и организационных средств, обеспечивающих централизованное накопление информации и коллективное её использование). Из списка разделов видно, что акцент ставится на экспертных системах [8].

Еще можно отметить книгу Гавриловой Т.А., Хорошевского В.Ф. «Базы знаний интеллектуальных систем», которая имеет важные для нас разделы: технические аспекты инженерии знаний (поле знаний, стратегии получения знаний, теоретические аспекты извлечения и структурирования знаний); технология инженерии знаний (классификация методов практического извлечения знаний, а, именно, коммуникативные, текстологические, простейшие методы). Недостатком книги является то, что некоторые примеры заимствованы из других ранее опубликованных трудов других авторов, и не имеют на это ссылки (например, раскрытие структуры фрейма на примере, указанном в книге Осуга С. [5].

1.3 Название раздела