- •Назовите основные способы реализации искусственных интеллектуальных систем.
- •Приведите структуру доказательств на основе резолюции
- •Назовите основные сферы приложения искусственного интеллекта и охарактеризуйте их.Извлечение информации из баз данных
- •Комбинаторные задачи и составление расписаний
- •Доказательство теорем
- •Автоматическое программирование
- •Роботика
- •Экспертные консультирующие системы
- •Обработка естественного языка
- •2. Дайте определение понятию общеинтеллектуальная процедура (метапроцедура). Опишите процедуру целенаправленного поиска в лабиринте возможностей.
- •1. Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие. Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •Приведите основные этапы процесса извлечения ответа.
- •Опишите синтаксис и семантику языка предикатов.
- •Опишите процедуру поиска методом редукции.
- •1. Дайте определение понятию "искусственный интеллект". Охарактеризуйте основные теоретические проблемы искусственного интеллекта.
- •2.Охарактеризуйте понятие резолюции в общем виде.
- •Другими словами, помня, что
- •Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие.Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •Опишите структуру продукционного правила.
- •Перечислите основные виды знаний и охарактеризуйте их.
- •2. Что такое логический вывод? в чем заключается метод решения задач, использующий аппарат логики предикатов
- •1. Что такое предикатная функция?
- •2. Опишите процедуру поиска в глубину. Опишите процедуру поиска в ширину.
- •1. Дайте определение семантической сети.
- •Что такое унификация?
- •1. Перечислите семантические отношения и дайте им определения.
- •2. В чем заключается задача представления некоторой системы в виде системы продукций?
- •1. Перечислите основные типы объектов в семантической сети и дайте им определения.Приведите пример семантической сети.
- •2. Как вычисляются коэффициенты определенности посылок и заключений?
- •Если (а1 а2), то в.
- •В нашем случае
- •Перемножив все компоненты этой формулы, мы увидим, что
- •Дайте определение фрейму
- •Опишите стратегию управления на основе принципа “классной доски”.
- •1. Дайте определение продукционному правилу.
- •2. Как представляется система доказательств в системе опровержения на основе резолюции?
- •1. Назовите группы и типы фреймов. Приведите пример фрейма.
- •2. Опишите стратегию “подъема на гору”.
- •1.Опишите структуру ядра продукционного правила.
- •2.Опишите правило исключения кванторов существования и дайте определение функции Сколема.
- •Опишите основные компоненты системы продукций и связь между ними.
- •2. Опишите процедуру поиска в факторизованном пространстве.
- •1. Что такое интерпретация формулы, область интерпретации?Приведите примеры правильно построенных формул.
- •Приведите последовательность основных этапов тождественных преобразований исходной формулы во множество клауз.
- •1. Что такое продукции?
- •2. Что представляет собой дерево опровержения?
- •1. Что такое стратегия управления в системе продукций?
- •2. Назовите основные стратегии поиска на дереве опровержения.
- •1. Назовите основные признаки и функциональные возможности в соответствии с которыми систему можно отнести к интеллектуальной
- •2. Как применяются методы доказательства теорем к решению задач.
- •1. Опишите процедуру поиска метода генерация – проверка.
- •2. В чем сущность процесса извлечения ответа?
- •1. Опишите методику выработки заключения на основе вероятностных характеристик.
- •2. Опишите используемые в системах продукций стратегии управления.
- •Опишите структуру вывода заключения на основе байесовского подхода.
- •2. Опишите процедуру поиска с использованием нескольких моделей
- •1. Опишите основные принципы дедукции на основе байесовского подхода.
- •2. В чем, на современном этапе исследований, отличие искусственного интеллекта от естественного?Чем отличаются формализованные знания от неформализованных?
- •1. Нечеткие и приближенные высказывания? Что такое коэффициент определенности?
- •Если (а1 а2), то в.
- •2. Приведите структуру доказательств на основе резолюции.
- •Другими словами, помня, что
- •1 Учет нескольких признаков при расчете вероятности гипотезы? Для чего и как рассчитывается цена свидетельств? Как учитывается неопределенность в ответе пользователя?
- •2. Интерпретация формулы, область интерпретации, примеры правильно построенных формул.
Другими словами, помня, что
PQ= ,
из истинности и следует истинность .
В рассмотренном примере для простоты изложения сути принципа резолюции литералы P,Q,R не содержали переменных.
Напомним, что предложения представляют собой дизъюнкцию литералов. Каждый литерал это элементарный предикат в прямой или инверсной форме. Литерал L1 будем называть дополнительным литералу L2, если L1 является отрицанием L2, т. е. . Например и являются дополнительными литералами; а и не являются дополнительными.
Для того, чтобы применить резолюцию к предложениям, содержащим переменные, необходимо иметь возможность найти такую подстановку, которая будучи примененной к родительским предложениям, приведет к тому, что они будут содержать дополнительные литералы.
В общем случае любую подстановку, используемую при применении принципа резолюции, можно представить в виде множества упорядоченных пар:
,
где пара означает, что всюду, где производится данная подстановка, переменная xi заменяется термом ti. Напомним, что подстановка осуществляется в соответствии с правилом «специализации», и после ее реализации получаются частные случаи.
Применяя, например, к литералу подстановки получим соответствующие им частные случаи исходного литерала:
.
Множество литералов унифицируемо, если существует такая подстановка P, что . Подстановка P в таком случае называется унификатором. Существует алгоритм, называемый алгоритмом унификации, который позволяет найти простейший унификатор для унифицируемого множества .
Подытоживая сказанное, механизм принципа резолюции можно сформулировать следующим образом.
Если в паре родительских предложений после проведения унификации содержатся два дополнительных литерала L1 и , то новое предложение, называемое резольвентой, формируется взятием дизъюнкции этих предложений с последующим исключением дополнительной пары и .
Билет №6
Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие.Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
Понятие знания нечётко и расплывчато, поэтому его определяют обычно с помощью метафор. Дадим первое определение знания.
Знание (в объективном смысле) – то, что известно (то, что знаем после изучения). Это формализованная информация, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода.
Метафора, используемая в современной американской научной литературе, имеет вид: «Знание – это обоснованное истинное убеждение». Убеждение – это то, что записано в БЗ. Обоснование – это подтверждение убеждений дополнительными фактами, наблюдениями.
четыре признака: интерпретируемость, структурированность, связность, активность.
Интерпретируемость. Данные, помещённые в ЭВМ, могут содержательно интерпретироваться лишь соответствующей программой. В отрыве от программы, данные не несут никакой содержательной информации. Знания отличаются тем, что в них возможность содержательной интерпретации всегда существует.
Структурированность можно рассматривать, как свойство декомпозиции сложных объектов на более простые и установление связей между простыми объектами, что означает использование отношений «часть – целое», «класс – подкласс», «род – вид» и т.д. Отношения подобного рода встречаются в иерархических и сетевых БД.
Связность. Наши знания связаны не только в смысле структуры. Они отражают закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно – следственные отношения между ними.
Активность. При использовании ЭВМ новые знания порождаются программами, а данные пассивно хранятся в памяти ЭВМ. Человеку свойственна познавательная активность, то есть, знания человека активны. И это принципиально отличает знания от данных. Например, обнаружение противоречий в знаниях становятся побудительной причиной их преодоления и появления новых знаний. Таким же стимулом активности является неполнота знаний, выражающаяся в необходимости их пополнения.
Хотя чёткую грань между данными и знаниями провести можно не всегда, тем не менее отличия существуют и они привели к появлению специальных формализмов в виде моделей представления знаний в ЭВМ.