36. Основные функции субд

Основные функциями СУБД является:     * управление данными во внешней памяти (на дисках);     * управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша;     * журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев;     * поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными). Обычно современная СУБД содержит:     * ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и оперативной памяти, и журнализацию,     * процессор языка базы данных, обеспечивающий оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как правило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода,     * подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпретирует программы манипуляции данными, создающие пользовательский интерфейс с СУБД     * а также сервисные программы (внешние утилиты), обеспечивающие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию информационной системы.

37. Понятие о прикладных системах искусственного интеллекта

Существует, по крайней мере, 2 точки зрения на СИИ: 1) Нейробионическая. Суть: изучение и моделирование работы мозга, на этой основе создание технических приложений на основе сети из искусственных нейронов. Первые модели нейронов были предложены Мак-Каллопом и Питсом в 40-50-х годах прошлого века. Затем был разработан персептрон. В 70-х годах направление потеряло сторонников, т.к. не было подходящей элементной базы. Минский и Пайпер доказали ограниченность возможностей персептрона. 15 лет назад в связи с развитием технологической базы в Японии появились первые нейрокомпьютеры, содержащие тысячи нейронов с возможностью коммутации и обучения. Далее появились нейропакеты – это программные продукты, в которых методами имитационного моделирования последовательно производился расчет выхода каждого нейрона и пакеты включали средства для переконфигурации. Далее для ускорения процесса обучения появились дополнительные платы нейроускорителей для стандартных PC. 2) Информационная. Развивалась до 70-х годов. Основная концепция – не построение технического аналога, а создание средств, которые интеллектуальные задачи решают, но не могут иметь ничего общего с человеческим мозгом. Такой символической или информационной т.з. соответствуют следующие работы: • Поиск на ЭВМ решения лучшего, чем у человека; • Создание средств для решения не одной задачи, а интеллектуальных задач вообще; • Направление в программировании на создание интеллектуального ПО (в том числе, ориентированного на автоматизацию работы программистов).

Направления работ по искусственному интеллекту: 1) Нейроподобные структуры; 2) Программы решения интеллектуальных задач; 3) Системы, основанные на знаниях; 4) Интеллектуальные программы; 5) Создание прикладных интеллектуальных систем. 1. Нейроподобные структуры. • Теория нейронных сетей; • Системы типа персептрона; • Теория волновых процессов в нейронных сетях; • Нейрокомпьютеры и программы для них. 2. Программы решения интеллектуальных задач. • Игровые (человек и компьютер); • Естественно-языковые машинный перевод, реферирование, генерация прозы и стихов); • Узнающие программы; • Программы создания произведений графики и живописи. 3. Системы, основанные на знаниях. • Извлечение знаний (интеграция, формализация); • Приобретение знаний от профессионалов (оценка, согласование, формализация); • Представление знаний (модели, семантические сведения, фреймы, логические системы, продукции, база знаний); • Манипулирование знаниями (пополнение, обобщение, классификация); вывод на знаниях (резолюционный, првдоподобный); рассуждение с помощью знаний; объяснения на знаниях. 5. Прикладные системы часто делают в виде пустых систем, в которых можно самостоятельно заполнять базу знаний, и оболочек набора компонентов для создания различных систем с различными выводами. Прикладные системы: • Экспертные системы (для специалистов и пользователей); • Интеллектуальные информационные системы; • Интеллктуальные САПР и АСМИ; • Обучающие системы (в образовании, тренажеры); • Консультирующие системы