- •Информатика курс лекций Оглавление
- •Общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации
- •Информатика и информационные технологии
- •Назначение и области применения эвм. Персональный компьютер
- •Классификация по типоразмерам
- •Классификация по совместимости
- •Классификация по типу используемого процессора
- •Состав вычислительной системы
- •Аппаратное обеспечение
- •Устройства ввода данных
- •Устройства вывода данных
- •Устройства хранения данных
- •Устройства обмена данными
- •Программное обеспечение. Уровни программного обеспечения
- •Базовый уровень
- •Системный уровень
- •Сервисный уровень
- •Прикладной уровень
- •Система bios
- •Системные программы
- •Сервисные программные средства
- •Операционные системы
- •Состав операционной системы
- •Назначение программ оболочек
- •Операционная среда
- •Архитектура клиент-сервер, рабочая группа
- •Операционные среды сервера и рабочей станции
- •Метафора рабочего стола в Windows
- •Основные термины Windows и их значение
- •Значки и ярлыки объектов
- •Функции операционной среды
- •Прочие функции операционных систем
- •Стандартные программы в составе Windows
- •Новые версии ос
- •Информационные технологии создания и обработки текстовых документов. Текстовые редакторы и процессоры
- •Web-документы
- •Текстовые документы
- •Таблицы
- •Создание электронных презентаций средствами Microsoft PowerPoint
- •Обработка данных средствами электронных таблиц ms Excel
- •Табличные процессоры
- •Основные понятия электронных таблиц
- •Ввод, редактирование и форматирование данных
- •Вычисления в электронных таблицах
- •Ссылки абсолютные и относительные
- •Копирование содержимого ячеек
- •Автоматизация ввода
- •Использование стандартных функций
- •Построение диаграмм и графиков
- •Технологии анализа данных в Microsoft Excel
- •Технология подбора параметра
- •Сценарный подход
- •Таблицы подстановки
- •Поиск решения
- •Статистический анализ и прогнозирование
- •Построение базы данных
- •Базы данных. Microsoft Access
- •1. Краткая характеристика Microsoft Access
- •2. Функциональные возможности ms Access
- •3. Характеристика сферы применения «настольных» субд
- •Локальные и глобальные компьютерные сети
- •Общие сведения о сетевых взаимодействиях
- •Локальные вычислительные сети
- •Назначение и тип сервера
- •Корпоративные сети
- •Интернет
- •Услуги Интернет
- •Браузер и его назначение
- •Электронный адрес
- •Службы Интернет
- •Основные понятия www
- •Основы и методы защиты информации
- •Компьютерная безопасность
- •Методы защиты от компьютерных вирусов
- •Несанкционированное проникновение
- •Защита от удаленного администрирования
- •Средства защиты данных на путях транспортировки
- •Алгоритмизация и программирование
- •Решение задачи на эвм
- •Этапы создания программных средств
- •Языки программирования
- •Компиляторы и интерпретаторы
- •Уровни языков программирования
- •Поколения языков программирования
- •Языки программирования высокого уровня
- •Языки программирования баз данных
- •Языки программирования для Интернета
- •Интегрированные системы программирования
- •Среды быстрого проектирования
- •Архитектура программных систем
- •Объектно-ориентированное программирование
- •Проектирование программ
- •Использование универсальных пакетов
- •Системы обработки данных
- •Основные тенденции и перспективы развития информатики и информационных технологий
- •Искусственный интеллект
- •Экспертные системы
- •Нейронные системы
- •Системы извлечения знаний
- •Краткий словарь терминов
- •Список сокращений
Основные тенденции и перспективы развития информатики и информационных технологий
План лекции
Искусственный интеллект
Экспертные системы
Нейронные системы
Системы извлечения знаний
Помимо информационно-вычислительных задач, решение которых осуществляется по заданному алгоритму, компьютерные технологии все активнее пытаются применить для реализации интеллектуальных процессов, процессов поиска решения, когда конечный результат непредсказуем, а является плодом логических заключений и выводов, к которым компьютер приходит самостоятельно. В основу «мыслительной деятельности» компьютера также положен программный принцип реализации. Однако принципы моделирования интеллектуальных процессов —процессов приобретения, накопления и использования знаний имеют свои ярко выраженные особенности, которые позволяют выделить их в отдельный класс компьютерных систем и технологий, относящихся к системам искусственного интеллекта
Искусственный интеллект
Под системами, обладающими искусственным интеллектом (ИИ), понимают устройства или программы, имеющие такие характеристики, присущие человеческому интеллектуальному поведению, как понимание и использование языка, причинная обусловленность поведения, способность к решению проблем, способность гибко реагировать на ситуацию, использовать преимущество благоприятных ситуаций, находить решение в неоднозначных или противоречивых ситуациях, распознавать относительную важность различных элементов ситуации, находить сходство между ними, несмотря на их различие, проводить разграничение между сходными ситуациями, синтезировать новые концепции, используя уже имеющиеся и соединяя их по-новому, выводить новые идеи, заключения и др.
Вместе с тем однозначного определения интеллектуальности поведения компьютерных систем пока не существует и разграничение интеллектуального и неинтеллектуального поведения весьма условно. Программные системы, основанные на естественно-научных теориях о природных процессах и математических методах, не относят к интеллектуальным. Часто такие задачи и алгоритмы их реализации называют рутинными.Программные системы, реализующие алгоритмы, для которых не существует формальной модели решения, называютэвристическимии относят к классу интеллектуальных систем (или систем искусственного интеллекта). Принципиальное отличие интеллектуальных систем от традиционных компьютерных программ состоит в следующем. К творческим, интеллектуальным задачам относят задачи, для которых пока еще не существует формальной модели решения, например, игра в шахматы. Однако следует признать, что любая компьютерная программа представляет собой некоторую жесткую инструкцию, составленную программистом.
«Жесткое знание» —это такое знание, которое может быть выражено в виде строгих математических моделей и категорий естественнонаучных теорий.
«Мягкое знание», в отличие от жесткого, представляет собой не одно решение, а спектр решений, между которыми приходится делать выбор, причем правила и критерии подобного выбора жестко не определены. Таким образом, «мягкое знание» носит явно выраженный личностный характер, часто определяемый такими понятиями, как опыт, интуиция, традиции и т.п.
Задачи искусственного интеллекта — это такие задачи, в которых формализуется не процесс решения, а процесс поиска решения.Таким образом, можно говорить о том, что традиционные компьютерные системы оперируют с «жестким знанием», которое может быть выражено алгоритмически, а системы искусственного интеллекта —«с мягким». Часто «жесткое знание» называют еще хорошо или сильно структурированным знанием, а «мягкое» —слабо или плохо структурированным. С появлением мощных персональных компьютеров резко активизировались исследование и разработка программных и технических средств, предназначенных для представления, накопления и использования знаний в компьютерных системах. В связи с этим развиваются такие направления, как экспертные системы, базы знаний, нейронные сети, нейрокомпьютеры, DM-системы.