Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Классический период: игры и доказательство теорем
Содержание книги
- Базовые функции экспертных систем
- Синтаксис и семантика представления семейных отношений
- Классический период: игры и доказательство теорем
- Классический период: игры и доказательство теорем
- Отметим, что свойства этих алгоритмов существенно отличаются.
- Тогда, Используя механизм исчислений только правил влияния, мы можем показать, что справедлива теорема.
- Основной алгоритм, реализующий идею восхождения на гору, можно сформулировать следующим образом.
- CLOSED — список, который содержит обработанные узлы.
- Действие третье: получить чек. Заплатить официанту/официантке или кассиру. Покинуть заведение.
- Летучие мыши и проблема с пингвинами
- Период модернизма: технологии и приложения
- Процедуральное или декларативное знание
- Машина логического вывода и база знаний
- Условия головоломки следующие.
- II) какая из предложенных выше оценочных функций является более чувствительной. Можете ли вы предложить лучший способ управления поиском.
- Представление знаний: принципы и методы
- Здесь выражение push(X, Y, Z)
- Анализ метода представления и управления в strips
- Со степенью уверенности 0. 6 организм-1 является аэробным (Т. Е. Воздушная среда способствует его росту).
- X имеет служебное удостоверение и
- Если микроорганизм идентифицирован как pseudomonas,
- Иногда оказывается, что прогресс в движении к заданной цели требует, чтобы окружающая среда была не более упорядоченной, А более неорганизованной (в смысле применения оценочной функции).
- Что такое порождающее правило. Какое, на ваш взгляд, существует соответствие между набором порождающих правил и деревом решений.
- ГЛАВА 4. Символические вычисления
- Физическая символическая система
- Любой атом является символическим выражением.
- И пытаться отыскать определение функции (1 2 3).
- В различных диалектах языка допустимы вариации, но смысл остается тем же. В частности, в диалекте Common LISP используется сокращенная форма
- Фактически система, состоящая из трех компонентов
- Символический уровень и уровень знаний
- Язык включает средства (правда, ограниченные), позволяющие комбинировать правила и объекты.
- Системы порождающих правил для решения проблем
- Пусть задано порождающее правило в форме
- В данном случае предпосылка состоит в том, что определенный микроорганизм имеет форму палочки и размножается в воздушной среде.
- Удовлетворяет предпосылку в правиле
- Управление функционированием интерпретатора
- Свойства механизмов разрешения конфликтов, которые реально применяются в системах, при всем их разнообразии можно разделить на три довольно компактные группы.
- Стратегия сложности. Использует тот же критерий, что и стратегия простоты, но располагает правила в обратном порядке — более сложные занимают более приоритетное место в списке.
- Аса, aacaa, caacaac, bcaacaacb, cbcaacaacbc.
- Трассировка программы строительства башни
- Свойство выпуклости в clips: пингвины обретают способность летать (или не обретают)
- Таким образом, и образец в левой части порождающего правила, и сопоставляемые с ним элементы в рабочей памяти должны соответствовать этим шаблонам.
- Следующее Определение сети более близко к специфике задач искусственного интеллекта, которыми мы сейчас занимаемся.
- Два аспекта модели памяти, предложенной квиллианом, оказали особенно существенное влияние на последующее развитие исследований в области применения систем семантических сетей.
- Анализ адекватности ассоциативных сетей
- Из сказанного выше ясно, что первоначальные виды формализмов ассоциативных сетей страдают минимум двумя недостатками.
- Значения по умолчанию и демоны
- Если отсутствует любая информация о параметрах четырехугольника, не выполнять никаких вычислений.
- Система инициализируется командой (reset). Теперь можно активизировать демон, послав ему сообщение
- Подводя итог всему сказанному выше об ассоциативных сетях и фреймах, отметим, что в большинстве предлагаемых структур сетей не удалось дать четкий ответ на два важных вопроса.
Романтический период: компьютер начинает понимать
Период модернизма: технологии и приложения
Рекомендуемая литература
Упражнения
Что такое искусственный интеллект? Барр и Файгенбаум предложили следующее определение, которое никем не оспаривается почти два десятка лет [Barr and Feigenbaum, 1981].
"Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д."
Другими словами, исследования в области искусственного интеллекта направлены на разработку программ, решающих такие задачи, с которыми сейчас лучше справляется человек, поскольку они требуют вовлечения таких функций человеческого мозга, как способность к обучению на основе восприятия, особой организации памяти и способности делать выводы на основе суждений [Minsky, 1968].
Таким образом, разработка программы, которая будет выполнять сложную статистическую обработку данных, нельзя рассматривать как исследование в области искусственного интеллекта, какие бы сложные алгоритмы в ней не использовались. А вот создание программы порождения и проверки гипотез относится именно к этой области. Большинство людей не обладают возможностью выполнять в уме арифметические действия уже с трехразрядными числами, а компьютеры превосходно справляются с гораздо более сложными вычислениями. Но, с другой стороны, разделить процесс проверки гипотез на
Отдельные эксперименты — это искусство, которое исследователь постигает как в результате специального обучения, так и на собственном опыте. Составить компьютерную программу, которая выполняла бы то же самое, — задача далеко не тривиальная.
Конечно, как в каждой новой области, и здесь существуют разные точки зрения на главное предназначение исследований по искусственному интеллекту. Некоторые ученые склоняются к тому, что искусственный интеллект является ответвлением технических наук, поскольку основное направление исследований в этой сфере — создание интеллектуальных искусственных существ, скажем роботов [Nilsson, 1971]. Другие делают упор на связях с теми областями, которые занимаются механизмом познания, — процессами обработки информации в мозгу человека.
Но как бы там ни было, никто не отрицает, что основные усилия в этой области предпринимаются в направлении эмуляции мышления человека — разработке методов, которые позволили бы запрограммировать машину таким образом, чтобы она могла моделировать (воспроизводить) или даже превосходить способности человеческого разума. Исследования в этой области тесно связаны со смежными — информатикой (наукой об обработке информации с помощью компьютеров), психологией и лингвистикой. Тот факт, что исследования в области искусственного интеллекта часто "вторгаются" в смежные области, иногда приводит к определенным трениям в научной среде, но гораздо чаще результатом является появление новых и неожиданных идей.
В этой главе я постараюсь сделать краткий обзор исследований в области искусственного интеллекта, выполненных за последние пять десятилетий, уделяя особое внимание тем из них, которые имеют отношение к проблематике экспертных систем. Также будет рассмотрен вопрос, в чем состоит отличие программирования, основанного на знаниях, от обычной технологии программирования, с одной стороны, и обобщенных методов решения проблем, которые развивали пионеры в области искусственного интеллекта, — с другой.
Историю исследований в этой области, начиная примерно с 1950 года и по сегодняшний день, можно разделить на три периода. За основу периодизации мы взяли те направления исследований, которые наиболее активно развивались в течение каждого из них, — как в смысле наибольшей активности ученых, так и в смысле получения наиболее существенных практических результатов. Более подробную информацию о становлении искусственного интеллекта как научного направления читатель найдет в книгах, перечисленных в библиографической справке в конце главы.
|
