Искусственный интеллект как научное направление, представление знаний, рассуждений и задач

Просмотр и печать отчета

Для просмотра ранее созданного отчета нужно в окне базы данных выбрать От­четы и нажать кнопку Просмотр. Отчет при просмотре отобразится на экране таким, каким он будет напечатан. Переход в режим предварительного просмотра из режима Конструктора отчетов выполняется нажатием кнопки Представление отчета. В режиме предварительного просмотра имеется своя панель инструментов.

Кнопка Печать панели инструментов режима предварительного просмотра позво­ляет вывести данный отчет на печать. С помощью команды Файл | Макет страни­цы можно выбрать принтер, задать формат бумаги, размер полей, расстояние меж­ду строками, ориентацию и т. д. Команда Файл | Печать позволяет выбрать для печати отдельные страницы отчета или выделенные записи, распечатать несколь­ко копий, вывести отчет в файл.

Искуст-интелект – это научная дисциплина задачей которой является разработка математических описаний, функций человесеского интелекта, с целью аппаратурной, програмной и технической реализации этих описаний средставми вычислительной техники.

Система искуственного интелекта – это програмная систем имитирующая на пк процесс человеческого мышления. В основу интелектуальных систем положена база знаний.

База знаний – это совокупность знаний относящихся к некотрой предметной области и формальное представленных таким образом, что бы на их основе можно было осуществлять рассуждение.

Представление знаний – это выражение на некотром формальном языке, называемым языком представления знаний, свойств различных объектов и закономерностей важных для решения прикладных задач и организации взаимодействия пользователя с эвм.

Знания – это спецаильная форма представления информации позволяющая мозгу хранить, воспроизводить и понимать её, далеко не вся информация выступает в роли знания. Знание это осообая информация зафиксированное и выраженное в языке.

Свойства знаний:

Данные – Внутрення интерпритиация – внутрення структура связей – внешняя структура сваязей – шкалирование, семантическая метрика, активность – знание.

Внутрення интерпритиация предполагает что в эвм хранятся не только сами данные, но и данные о данных – методанные. Т.е. Предусматривает использование имён информационных едениц, что позволяет содержательно их интерпритировать.

Внутренняя структура связей – реккурсивная структурированность – предполагает, что в качестве информационных единиц используются не отдельные данные, а их упорядоченные определёнными связями структуры. Структурированность предполагает как возможность декомпозиции информационной единицы, так и возможность синтеза более крупных структур.

Внешняя структура связей – связанность – характеризует возможность устанвоки между информационными единицами самых разнообразных связей, определяющих семантику и прогматику предметной области, когда между инф.единицами возникают такие связи, фрагменты этой струкруры выявляют новые информационные единицы т.е. образуются ситуационные связи. Т..е. связи в зависимости от ситуации.

Шкалирование – введение соотношений между различными структурными едницами, изменение их в какой либо шкале. И упорядочение информационных единиц путём измерения интенсивности их связей и свойств. Шкалирование позволяет соотнести информационные единицы имеющие количественное толкование. На практике часто встречаются понятие к которым не применимы количесвтенные шкалы, но существует потребность в установлении их близости.

Наличие метрик симантического пространства даёт возможность оценки симантической близости информационных понятий. Симантическое пространства характеризует близость или удалённость информационных единиц друг от друга. Симантики характеризуются следующим образом – значение(объективное содержание), контекстуальный смвысл определяемый связями данного понятие с другими соседствующими в данной ситуации. Личностный смысл – т.е. объективное значение отражённое через систему взглядов эксперта. Прогматический смысл определяемый текущим знанием о конкретной ситуации.

Активность принципиально отличает понятие знание от понятия данные, считается, что элементы знаний это организованные структуры информации, имеющие собственное смысловое содержание, структуру, связи и обязательно процедуру принятия решений. В отличии от данных знания помогают выводить новые знания, поэтому позволяют человеку решать не только типовые но и принципиально новые не традиционные задачи.

Наряду с перечисленными свойствами знаниям присущи такие свойства как омонимия и синонимия.

ФОРМЫ СУЩЕСТВОВАНИЯ ЗНАНИЙ.

1 В памяти человека(эксперта) 2. Материализованные или конанизированные знания. 3 полуформализованная структурированная модель, само поле знаний. 4 Формализованные знания.

КЛАССИФикация знаний.

1 по способу существования: факты, эвристики. 2. По собову использования в инф системах: фактические знания, правила(знания для принятие решений), метазнания(знание о знаниях) которые указывают в системе способы использования знаний и определяют их свойства.3 По формам представления: знания декларативные(факты в виде наборов структурированных данных), процедурные(алгоритмы в виде процедур обработки фактов). 4 По способу приобретения: Знания научные, знания житейские, глубинные знания(результат обощения первичных понятий в абстрактные структуры), мягкие знания (множественные расплывчатые решения), поверхностные знания(совокупность имперических асациаций для стандартных ситуаций), концептуальные знания выражают свойства объектов через базовые понятия предметной области.

56. Классификация систем искусственного интеллекта.

КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА.

Системы основанные на знаниях

Самоорганизующие системы

Системы эфристического поиска

Экспертные системы

Интелект Инфор системы

Нейросистемы

Работотехнические системы

Системы распознавания.

Игровые системы

Системы общения

Системы речевого общения

Системы перевода

Система генерации музыки

Наиболее широкое распространение на практике в настоящее время получили системы искусственного интеллекте основанные на знаниях. В этих системах предполагается, что исходные знания способны в соответствии с запросами пользователей в системе порождать новые знания, процедура порождения нового знания называется логическим выводом. Системы, основанные на знаниях, моделируют мыслительную деятельность человека лишь на логическом, а не физиологическом уровне. В основе работы этих систем лежит математический аппарат, который называется аппарат математической логики. К системам искуственного интелекта полностью основанных на знаниях относятся два класса систем. Это экспертные системы и интелекутальные пакет прикладных программ. Основные идеи этого направления частично реализуются и в других системах искусственного интеллекта. В самоорганизующихся системах реализуется моделирования интеллектуальной деятельности человека не на логическом а на физиологическом уровне работы головного мозга. В данных системах мозг человека моделируется сетью идеальных нейронов при воздействии на такую систему некотрых раздражителей начинается адекватная реакция, т.е. система способна к самообучению, путём самоорганизации.

Система эвуристического поиска – главногй особенностью таких систем является полный отказ от следования принципу аналогии при моделировании механизма интеллектуальной деятельности человека. Данные системы основаны на выработке решений по заложенным в них некоторых данных и завершается получением определённых результатов так же в виде данных.

При этом механизм переработки исходных данных в результаты может быть совершенно иным по сравнению с реальным. Эти системы выполняют функции которые производятся человеком однако реализуются другим способом. Широкое применение эти системы получили при решении игровых задач в системах общения в стистемах распосзнавания в системах робототехнических системх.

Дата добавления: 2015-05-09