- •Характеристика основных направлений в исследованиях по искусственному интеллекту.
- •Перспективы искусственного интеллекта.
- •3. Проблемы нейрокибернетики и возможные пути их решения.
- •Искусственный интеллект. Основные понятия.
- •Характеристика программно-прагматического направления в исследованиях по искусственному интеллекту.
- •Характеристика бионического направления в исследованиях по искусственному интеллекту.
- •7.Знания и модели их представления.
- •8.Логические модели представления знаний.
- •9. Продукционные модели представления знаний.
- •10. Сетевые модели представления знаний.
- •11. Фреймовые модели представления знаний.
- •12. Экспертные системы. Основные понятия.
- •13. Обобщенная структура экспертной системы.
- •14. Нейрокомпьютер и основы нейроинформатики.
- •15. Нейрон, нейронные сети. Основные понятия.
- •16. Классификаций нейронных сетей.
- •17. Характеристика моделей нейронных сетей.
- •18. Характеристика многослойных однонаправленных сетей.
- •19. Характеристика полносвязных сетей Хопфилда
- •20,21,22. Характеристика двунаправленной ассоциативной памяти
- •23. Характеристика самоорганизующихся сетей Кохонена
- •24. Области применения нейроинформатики
- •Этапы проектирования экспертной системы
- •26. Классификация интеллектуальных информационных систем
- •27. Организация базы знаний. Формы представления знаний
- •28. Методы рассуждения в интеллектуальных информационных системах
- •2.1 Рассуждения на основе прецедентов
- •2.2 Моделирование рассуждений на основе ограничений
- •2.3 Немонотонные модели рассуждений
- •2.4 Рассуждения о действиях и изменениях
- •2.5 Рассуждения с неопределенностью
- •29.Характеристика этапа постановки задачи и концептуализации при разработке экспертной системы.
- •30.Развитие прототипа до промышленной экспертной системы.
- •31.Характеристика этапа формализации проектирования экспертной системы.
- •32. Характеристика этапов реализации при проектировании экспертной системы
- •33.Характеристика этапа тестирования экспертной системы.
- •34.Характеристика этапа опытной эксплуатации системы
- •37.Приобретение знаний.
- •38.Извлечение знаний из данных.
- •39.Технология разработки экспертных систем.
- •40.Характеристика этапов оценки, стыковки и поддрежки экспертной системы при ее разработке. Этап оценка системы
- •Этап стыковка системы
- •Этап поддержка системы
- •41. Аспекты получения знаний: психологический, лингвистический, гносеологический
- •42. Стратегии получения знаний
- •43. Практические методы извлечения знаний. Их классификация и характеристика
- •44. Структурирование знаний. Концептуальная и функциональная структура предметной области
- •46.Инструментальные средства построения экспертных систем.
38.Извлечение знаний из данных.
Существуют разнообразные методики так называемого извлечения знаний из эксперта. Ранее других возникшие и наиболее распространенные из них - методики интервьюирования экспертов. Режим интервью, когда инженер по знаниям ведет активный диалог с экспертом, предполагает как предварительное ознакомление его с предметной областью, для работы в которой создается система, так и ознакомление эксперта с некоторыми вопросами построения ИС. Характер диалога зависит от многих факторов: области, в которой будет использоваться система, и задач, которые она должна решать, от теоретической ориентации инженера по знаниям и имеющегося в его распоряжении инструментария, от индивидуальных особенностей эксперта. На сегодня разработано множество стратегий интервьюирования, из которых наиболее известными являются "разбиение на ступени", "репертуарная решетка" и "подтверждение сходства". От интервью отличаются такие способы взаимодействия инженера по знаниям с экспертом, как протокольный анализ и игровая имитация. Протокольный анализ предполагает фиксацию действий (видеозапись) или "мыслей вслух" (запись аудио) эксперта в ходе решения проблемы. Эта запись впоследствии подвергается анализу. В случае игровой имитации инженер по знаниям наблюдает за поведением эксперта в искусственно созданных ситуациях, моделирующих те, которые действительно имеют место в работе эксперта. Однако и эти способы требуют диалога инженера с экспертом. Такой диалог бывает необходим при анализе полученной информации, для ее уточнения, восстановления картины работы эксперта в том объеме, который требуется для построения ИС. Работа с экспертом может быть в значительной степени автоматизирована, когда функции инженера по знаниям (или во всяком случае часть этих функций) выполняет ИС.
39.Технология разработки экспертных систем.
Процесс разработки экспертной системы, опираясь на традиционные технологии, можно разделить на шесть более или менее независимых этапов, практически не зависимых от предметной области.
Последовательность этапов дана для общего представления о создании идеального проекта. Конечно, последовательность эта не вполне фиксированная. В действительности каждый последующий этап разработки ЭС приносит новые идеи, которые могут повлиять на предыдущие решения и даже привести к их переработке. Именно поэтому многие специалисты по информатике весьма критично относятся к методологии экспертных систем. Они считают, что расходы на разработку таких систем очень большие, время разработки слишком длительное, а полученные в результате программы ложатся тяжелым бременем на вычислительные ресурсы.
В целом за разработку экспертных систем целесообразно браться организации, где накоплен опыт по автоматизации рутинных процедур обработки информации, например:
- информационный поиск;
- сложные расчеты;
- графика;
- обработка текстов.
Решение таких задач, во-первых, подготавливает высококвалифицированных специалистов по информатике, необходимых для создания интеллектуальных систем, во-вторых, позволяет отделить от экспертных систем неэкспертные задачи.
В настоящее время сложилась определенная технология разработки ЭС, которая включает следующие шесть этапов:
этап идентификации,
этап концептуализации,
этап формализации,
этап выполнения,
этап тестирования,
этап опытной эксплуатации.