Литература 1. Андрейчиков А.В, Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424 с. 2. Гаврилова. - презентация

1

2 Литература 1. Андрейчиков А.В, Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, – 424 с. 2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, – 384 с. 3. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. для вузов – М.: Высш. шк., – 431 с. 4. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Издательский центр "Академия", – 176 с.

3 Тема 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 1. Понятие «искусственный интеллект» 2. Понятие интеллектуальной задачи 3. Понятие интеллектуальной системы 4. Знания

4 Понятие «искусственный интеллект» Интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus – что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. Как наука искусственный интеллект (ИИ) существует чуть более полувека. Термин "искусственный интеллект" был предложен в 1956 г. На сегодняшний день не существует единого определения, которое однозначно описывает это понятие.

5 Определения искусственного интеллекта Искусственный интеллект – это область компьютерных наук, занимающуюся исследованием и автоматизацией разумного поведения. Искусственный интеллект – это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю- непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с компьютером на ограниченном подмножестве естественного языка.

6 Понятие интеллектуальной задачи Отыскание алгоритма связано со сложными рассуждениями. Алгоритм сводит решение сложной задачи к определенной последовательности достаточно простых операций. Когда алгоритм найден, процесс решения данного класса задач становится таким, что его может выполнить человек (компьютер), не имеющий ни малейшего представления о сущности самой задачи.

7 Понятие интеллектуальной системы Интеллектуальная система должна уметь в наборе фактов распознать существенные и из имеющихся фактов и знаний сделать выводы с использованием дедукции, индукции, аналогий и т. д. Дедукция (от латинского deductio – выведение), вывод по правилам логики. Индукция (от латинского inductio – наведение), умозаключение от фактов к некоторой гипотезе.

8 Рефлексия - средствами оценки результатов собственной работы. В 1950 г. Алан Тьюринг опубликовал в журнале "Mind" свою работу "Вычислительная машина и интеллект", в которой описал тест для проверки программы на интеллектуальность. А. Тьюрингом было высказано предложение о возможности обучения интеллектуальных систем, что на сегодняшний день очевидно для всех специалистов в области искусственного интеллекта.

9 Знания Необходимой частью любой интеллектуальной системы являются знания. Инженерия знаний - направление искусственного интеллекта связано с развитием теоретических и прикладных аспектов приобретения и формализации знаний специалистов, с проектированием и разработкой баз знаний.

10 Что такое знания и чем они отличаются от обычных данных, обрабатываемых компьютером? Данные - информация фактического характера, описывающая объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Они описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними.

11 Определений понятия знания Знания – это совокупность сведений, познаний в какой- либо области. Знания – это система суждений с принципиальной и единой организацией, основанная на объективной закономерности. Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Знания – это хорошо структурированные данные или данные о данных, или метаданные. Знания – это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода.

12 Классификация знаний По своей природе декларативные процедурные По способу приобретения факты эвристику По типу представления факты правила

13 Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят. Процедурные знания – это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.

14 Факты указывают на хорошо известные в данной предметной области обстоятельства. Эвристика основана на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

15 Факты - знания типа "A это A". Правила (продукции) - знания вида "ЕСЛИ-ТО". Метазнания, т.е. знания о знаниях.

16 Для того чтобы наделить систему знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем Поместить знания в программу. Знания представляются в определенном формате и помещаются в базу знаний. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно.