Основные возможности MS Excel

Программа обработки электронных таблиц MS Excel обеспечивает пользователя богатым набором возможностей создания и изменения таблиц, которые могут содержать числа, текст, даты, денежные единицы, графику, а также математические и иные формулы для выполнения вычислений. Ввод данных в таблицы, их форматирование и выполнение различного рода вычислений в значительной степени автоматизированы. Предусмотрены средства представления числовых данных в виде диаграмм, создания, сортировки и фильтрации списков, статистического анализа данных и решения оптимизационных задач.

Кроме специфических инструментов, характерных для работы с электронными таблицами, MS Excel обладает стандартным для приложений Windows набором файловых операций, имеет доступ к буферу обмена и механизмам отмены и возврата.

Документы MS Excel записываются в файлы, имеющие расширение.xls. Кроме того, MS Excel может работать с электронными таблицами и диаграммами, созданными в других распространенных пакетах (например, Lotus 1-2-3), а также преобразовывать создаваемые им файлы для использования их другими программами.

Программа MS PowerPoint является специализированным средством автоматизации для создания и оформления презентаций, призванных наглядно представить работы исполнителя группе других людей. Программа обеспечивает разработку электронных документов особого рода, отличающихся комплексным мультимедийным содержанием и особыми возможностями воспроизведения. MS PowerPoint позволяет разрабатывать следующие документы:

1. презентации, рассчитанные на распечатку на прозрачной пленке с целью их демонстрации через оптический проектор;

2. презентации, рассчитанные на распечатку на 35-мм диапозитивной фотопленке с целью их демонстрации через оптический слайд-проектор;

3. презентации, рассчитанные на воспроизведение через компьютерный проектор;

4. материалы презентации для автономного показа на экране компьютера;

5. материалы презентации для публикации в сетевом окружении с последующим автономным просмотром;

6. материалы презентации для рассылки по электронной почте с последующим автономным просмотром адресатами;

7. материалы презентации для распечатки на бумаге с целью последующей раздачи.

Любой документ MS PowerPoint представляет собой набор отдельных, но взаимосвязанных кадров, называемых слайдами. Каждый слайд в документе имеет собственный уникальный номер, присваиваемый по умолчанию в зависимости от места слайда. Последовательность слайдов в документе линейная. Слайды могут содержать объекты самого разного типа, например: фон, текст, таблицы, графические изображения и т.д. При этом на каждом слайде присутствует как минимум один объект - фон, который является обязательным элементом любого слайда.

1. Microsoft PowerPoint предоставляет широкие возможности создания и проведения динамичных презентаций.
2. С помощью новых звуковых и визуальных функций можно представить зрителям ясную и эффектную картину.
3. В PowerPoint можно работать над презентациями вместе с другими пользователями, а также публиковать презентации в Интернете и обращаться к ним практически из любого места

24. Что такое «искусственный интеллект». Тест Тьюринга и китайская комната. ИИ: направления исследований

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами

Искусственный интеллект можно определить как свойство ЭВМ или сети нейроноподобных элементов реагировать на информацию, поступающую на ее входные устройства, почти так же, как реагирует в тех же информационных условиях человек. Машина и моделируемый человек одинаково по своим результатам распознают образы и ситуации, решают логические и другие задачи, принимают одни и те же решения в конфликтных ситуациях, то есть, кратко говоря, демонстрируют одинаковые результаты мышления. Если машина имеет достаточный набор гибких выходных органов, то машина и человек совершают одинаковые движения, что в целом приводит к одинаковым результатам в поведении. В идеальном случае эмоциональная окраска результатов мышления и поведения у машины-модели и человека — объекта моделирования — также должна быть одинаковой.

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence)^[12], опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга.

§ Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

§ Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека» начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию.

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» — реакция на срабатывание датчика удара, «голод» — реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена, и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

В исследованиях в области искусственного интеллекта сложилось два главных направления: прагматическое и бионическое.

Прагматическое направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека – «черный ящик». Но если результат функционирования искусственной системы в некотором смысле совпадает с результатом деятельности эксперта, то такую систему можно признать интеллектуальной независимо от способов получения этого результата. При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере структур и методов тем структурам и методам, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач.

С точки зрения конечного результата в прагматическом направлении можно выделить три целевые области:

• создание инструментария. Инструментарий – языки для систем искусственного интеллекта; дедуктивные и индуктивные методы автоматического синтеза программ; лингвистические процессоры; системы анализа и синтеза речи; базы знаний; оболочки, прототипы систем; системы когнитивной графики;
• разработка методов представления и обработки знаний – является одной из основ современного периода развития искусственного интеллекта;
• интеллектуальное программирование – разбивается на несколько групп. К ним относят игровые программы, естественно-языковые программы (системы машинного перевода, автоматического реферирования, генерации текстов), распознающие программы, программы создания произведений живописи и графики.

Общим для перечисленных программ является широкое использование поисковых процедур и методов решения переборных задач, связанных с поиском и просмотром большого числа вариантов. Эти методы применяются при машинном решении игровых задач, в задачах выбора решений, при планировании целесообразной деятельности в интеллектуальных системах.

Бионическое направление исследований в области искусственного интеллекта основано на предположении о том, что если в искусственной системе воспроизвести структуры и процессы человеческого мозга, то и результаты решения задач такой системой будут подобны результатам, получаемым человеком. В этом направлении исследований выделяются:

• нейробионический подход. В его основе лежат системы элементов, способные подобно нейронам головного мозга воспроизводить некоторые интеллектуальные функции. Прикладные системы, разработанные на основе этого подхода, называются нейронными сетями;
• структурно-эвристический подход. В его основе лежат знания о наблюдаемом поведении объекта или группы объектов и соображения о тех структурах, которые могли бы обеспечить реализацию наблюдаемых форм поведения. Примером подобных систем служат мультиагентные системы;
• гомеостатический подход. В этом случае решаемая задача формулируется в терминах эволюционирующей популяции организмов – совокупности противоборствующих и сотрудничающих подсистем, в результате функционирования которых обеспечивается нужное равновесие (устойчивость) всей системы в условиях постоянно изменяющихся воздействий среды. Такого рода подход реализован в прикладных системах на основе генетических алгоритмов.

Дата добавления: 2015-04-24