Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Ответы по СИИ за 2008 - файл Шпоры.doc


Ответы по СИИ за 2008
скачать (1133.4 kb.)

Доступные файлы (1):

Шпоры.doc3840kb.12.05.2008 01:40скачать

содержание

Шпоры.doc

  1   2

1. Определение ИИ. Определение слабоформализуемых задач и их примеры. Определение сложных систем.[1/1]


Искусственный интеллект (ИИ) (с лат. «intellectus» - познание) – раздел информатики, изучающий методы, способы моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ различной деятельности человека, связанной с решением слабоформализуемых задач.

Цель ИИ – смоделировать разумную деятельность человека, автоматизировать мышление.

Область применения – применяется для решения слабоформализуемых задач.

Слабоформализуемые задачи – это задачи, которые обладают следующими свойствами:

1. Большое количество информации, которая имеет символьную природу.

2. Не существует математической постановки задачи и формального алгоритмического решения, а если и существует, то пространства поиска решения очень велико и найти его за допустимое время и с имеющимися ресурсами практически невозможно.

3. Для решения задач требуются эвристики – утверждения, основанные на экспериментальных данных, интуиции. Цель их применения – найти более рациональное решение, а не точное математическое, путем исключения заранее непригодных решений.

Данные и знания этой области характеризуются НЕ-факторами:

- не полнота;

- ненадежность;

- неточность;

- неоднозначные.

^ Пример: К ним относятся – множество задач управления, проектирования в сложных системах.

Сложная система – система, которая характеризуются большим количеством параметров, иерархичностью структуры, разнородностью элементов.

Пример: Любая социально-экономическая система.

Управление = Планирование + Прогнозирование + Учет + Контроль + Анализ + Принятие решений.

Автоматизированная информационная система (АИС) - это слабоформализованная задача + сложная система.
^

2. История развития исследований в области ИИ.[1/1]



I период: 1943 г. – первая работа по нейронным сетям, авторы: Мак Коллонс, Питс – «Искусственные нейронные сети».

1950 г. – Тьюринг, работа «Вычислительная машина и интеллект».

Шеннон – «Программирование компьютера для шахматной игры»

1956 г. – ИИ официально признан самостоятельным научным направлением.

^ II период: Начало работ по ЭС (экспертным системам). Ньюэл, Саймон.

1961 г. – Начата работа по создания GPS (General Problem Solver).

III период: 1965 г. – Работа по нечеткой логике – «Нечеткие множества»

1969 г. – «Нечеткие алгоритмы»

^ IV период: Создаются системы

DENDRAL – интеллектуальная обработка результатов в области физики.

MYCIN – диагностика инфекционных заболеваний в области медицины.

HEARSAL – в области лингвистики.

V период: Создаются промышленные ЭС. DEC – система управления газопроводом. XCON – выявление неисправностей оборудования нефтехимической промышленности.

1982 г. – Сети Хопфильда, Кохонена. Возобновились работы по НС.

^ VI период: Аккуратисты – ученые, которые обосновывают работу со строго математическим обоснованием.

Неформалы – выдвигают различные идеи, программируя их на компьютере.

//--------- То, что ниже к данному вопросу не совсем относится ---------

В рамках ИИ сформировались 2 основных подхода к формированию ИИ:

^ 1) нейробиологический. Основан на методе серого ящика. Цель: сформировать структуры и процессы биологического прототипа – человеческого мозга. На этом процессе основаны нейронные сети (НС) и генетические алгоритмы (ГА).

^ 2) информационный (кибернетический подход) основан на методе черного ящика. Цель: воспроизводить результат только деятельности мозга. На этом процессе основаны системы, основанные на знаниях (СОЗ) и нечеткая логика (НЛ).

Проблема: существование разрыва между 2-мя подходами, а в естественном интеллекте не существует отдельных слоев, все они работают согласованно.

Перспективы решения проблемы: развитие мягких вычислений (soft computing).

Мягкие вычисления = НЛ + НС + ГА + вероятностные вычисления (сети Байеса).
^

3. Основные свойства естественного интеллекта (ЕИ).[1/1]


1) ЕИ основан на физиологических процессах.

мышление,

инстинкты,

безусловные (условные) рефлексы,

моторика,

сенсорика.
Сенсорика – процесс передачи нервного импульса в ЦНС.

Моторика – процесс передачи нервного импульса из ЦНС.

2) декомпозиция на основе процессов обработки информации (когнитивных, познавательных процессов).



Мышление:

1. Способность классифицировать (НС – нейронные сети).

2. Способность адаптировать поведение (НС, НЛ – нечеткая логика).

3. Способность к дедуктивному мышлению – переход от общего к частному. (СОЗ – системы, основанные на знаниях).

4. Способность к индуктивному мышлению (обобщение) (НС).

5. Способность понимать.

6. Способность разрабатывать новые концептуальные модели.

5,6 – творчество

Проблемы ЕИ

1) когнитивные процессы

2) эмоции

3) мотивация

4) волевые факторы
^

4. Основные направления исследований в области ИИ. Две точки зрения на развитие СИИ. [1/1]


Направление исследований в области ИИ:

1.Системы с искусственным интеллектом

1) естественное общение

– распознавание и синтез текстов на естественном языке

– распознавание и синтез речи

– машинный переход

– обработка визуальной информации

2) распознавание образов

3) интеллектуальные БД (при обработке запросов требуется выполнение правил)

4) гипертекстовые системы (хранится большое количество документов)

5) контекстные системы помощи

2. Моделирование когнитивных процессов

1) управление знаниями

– технология систем, основанных на знаниях (ЭС)

2) самообучающиеся системы

– НС (нейронные сети)

– ГА (генетические алгоритмы)

– НЛ (нечеткая логика)

3) адаптивные системы

CASE-технологии

– компонентные технологии

4) когнитивная графика

3. Интегрированные системы производства

1) интеллектуальные роботы

2) интеллектуальные САПР

3) реинженеринг бизнеса

4. Интеллектуальная система в предметных областях

1) ЭС ;

2) система поддержки принятия решений

5. Программно-аппаратное обеспечение

1) новые архитектуры компьютеров

2) новые языки ИИ

3) CASE-технологии

В рамках ИИ сформировались 2 основных подхода к формированию ИИ:

^ 1) нейробиологический. Основан на методе серого ящика. Цель: сформировать структуры и процессы биологического прототипа – человеческого мозга. На этом процессе основаны нейронные сети (НС) и генетические алгоритмы (ГА).

^ 2) информационный (кибернетический подход) основан на методе черного ящика. Цель: воспроизводить результат только деятельности мозга. На этом процессе основаны системы, основанные на знаниях (СОЗ) и нечеткая логика (НЛ).

Проблема: существование разрыва между 2-мя подходами, а в естественном интеллекте не существует отдельных слоев, все они работают согласованно.

Перспективы решения проблемы: развитие мягких вычислений (soft computing).

Мягкие вычисления = НЛ + НС + ГА + вероятностные вычисления (сети Байеса).
^

5. Нечеткая логика. Краткие исторические сведения. Аспекты неполноты информации [1/1]


1965г. – Л. Заде опубликовал свою первую работу по нечеткой логике. Она положила начало новому направлению.

1987г. – управление метро около Токио. Этому предшествовал принцип, который высказал Неймон (основоположник кибернетики):

«Стремление получить точную, исчерпывающую модель для сложной системы не имеет смысла, т.к. сложность модели становится соизмеримой со сложностью системы. Чем сложнее система, тем менее мы способны дать точные и имеющие практический смысл суждений о ней».

Л.Заде: «для систем, сложность которых превосходит некоторый пороговый уровень, точность и фактический смысл (точный, полный анализ) не имеет практического значения.

^ Аспекты неполноты информации:

1) Неточность

2) Неопределенность

3) Нечеткость

4) Случайность

Нечеткость – множества, которые имеют разные границы, (элементы относятся к тому или иному множеству с определенной степенью уверенности (принадлежности)).
  1   2



Скачать файл (1133.4 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации