- •К.Є. Золотько, д.В. Красношапка
- •1. Теоретичні основи створення систем штучного інтелекту
- •1.1. Методи розв’язання задач
- •Розв’язання задач методом пошуку в просторі станів
- •Загальна схема алгоритму Харта, Нільсона і Рафаеля
- •Розв’язання задач методом редукції
- •Розв’язання задач дедуктивного вибору
- •Розв’язання задач, що використовують немонотонну логіку, імовірнісну логіку
- •1.2. Експертні системи
- •Експертні системи, засновані на правилах (пряме виведення – forward chaining)
- •Експертні системи, що ґрунтуються на логіці (зворотне виведення – backward chaining)
- •Модуль (компонент) пояснення
- •Модуль (компонент) набуття знань
- •Етапи проектування експертної системи
- •Відмінність експертних систем від традиційних програм
- •2. Основи програмування мовою Visual Prolog
- •2.1. Загальний огляд мови Пролог
- •2.2. Основні теоретичні відомості Основні визначення мови Visual Prolog
- •2.3. Структура програми, складеної мовою Visual Prolog
- •2.4. Предикати введення – виведення
- •2.5. Об’єкти даних
- •Завдання 1
- •2.6. Вбудовані механізми мови Пролог. Керування бектрекінгом
- •2.7. Організація циклів. Рекурсія
- •2.8. Використання динамічної бази даних
- •2.9. Рекомендації щодо створення програм мовою Пролог
- •Завдання 2
- •2.10. Рекурсивні структури даних
- •Структура даних типу дерево
- •Обходи дерева
- •Бінарний пошук на дереві
- •Сортування за деревом
- •Лексикографічне впорядкування
- •2.11. Списки
- •Info("Шевченко о.В.", ["Інформатика", "Чисельні методи"]).
- •Info("Нікольський а.С.", ["Комп’ютерна графіка"]).
- •Info("Рябчук м.В.", ["Фізика", "Хімія", "Астрономія"]).
- •Info("Рябчук м.В.", X), write (X), nl.
- •Ігри двох осіб із повною інформацією
- •Мінімаксний принцип
- •Реалізація деяких методів пошуку в просторі станів у мові Пролог
- •Завдання 3
- •Засоби програмування інтерфейсів у Visual Prolog 5.2
- •3.1. Створення найпростішого додатка
- •Додавання пункту меню
- •Додавання речення для реагування на вибір пункту меню
- •Використання діалогових вікон, створених користувачем
- •Завдання 4
- •Варіанти завдань
- •Тема 1. Консультативна інтерактивна експертна система з визначення оптимальної конфігурації пеом
- •Тема 2. Діагностична інтерактивна експертна система пошуку причини й усунення несправності кольорового телевізора lg cf-20f60k
- •Порядок пошуку причини й усунення несправності телевізора lg cf-20f60k
- •Тема 3. Консультативна експертна система для вибору породи собаки
- •Тема 4. Медична консультативна експертна система щодо вибору лікарських трав
- •Тема 5. Експертна система для визначення мінерального добрива
- •Тема 6. Консультативна інтерактивна експертна система, яка допомагає директору фірми в процесі прийняття кандидата на роботу
- •Тема 7. Консультативна експертна система прогнозу повені та необхідності евакуації населення міста
- •Тема 8. Діагностична медична експертна система
- •Список рекомендованої літератури
- •Посібник до вивчення курсу
К.Є. Золотько, д.В. Красношапка
посібник до вивчення курсу
„інтелектуальні системи”
2013
Міністерство освіти і науки України
Дніпропетровський національний університет
ім. Олеся Гончара
К.Є. Золотько, Д.В. Красношапка
посібник до вивчення курсу
„інтелектуальні системи”
Дніпропетровськ
РВВ ДНУ
2013
УДК 004.8
3-81
Рецензенти: д-р техн. наук, проф. О.І. Михальов
д-р техн. наук, проф. О.Г. Байбуз
З-81 Золотько, К.Є. Посібник до вивчення курсу „Інтелектуальні системи” [Текст]/К.Є. Золотько, Д.В. Красношапка. – Д.: РВВ ДНУ, 2013. – 76 с.
Розглянуто теоретичні засади опису, функціонування й побудови інтелектуальних систем, висвітлено основи програмування мовою Visual Prolog та деякі методи штучного інтелекту, реалізовані в середовищі Visual Prolog.
Для студентів факультету прикладної математики ДНУ, які вивчають інтелектуальні системи, також може бути корисно для всіх, хто бажає самостійно ознайомитися з методами штучного інтелекту та мовою Visual Prolog.
© Золотько К.Є., Красношапка Д.В., 2013
Вступ
Сучасний розвиток комп’ютерної техніки передбачає вирішення проблем, пов’язаних із вибором раціональної структури апаратних засобів і програмного забезпечення. Крім того, існує великий клас задач, які недостатньо повно сформульовані або мають неоднозначні розв’язки. У цих випадках можна застосувати методи штучного інтелекту. Вони дозволяють за допомогою апаратних та програмних засобів моделювати процес людського мислення.
На сьогодні значного поширення набули такі основні напрямки моделювання процесу людського мислення:
моделювання мислення на фізіологічному рівні. При цьому в основі апаратних та програмних засобів лежать фізико-хімічні процеси, які відбуваються в нейронах людського мозку. Цей напрямок отримав назву „штучні нейронні мережі”. Використання таких нейронних мереж дозволяє вирішувати проблеми класифікації, кластеризації даних та прогнозування поведінки системи на основі великої кількості вхідних параметрів;
моделювання логіки людського мислення. Для моделювання логіки застосовують математичний апарат, призначений для отримання висновків у разі обмеженої кількості даних та їх неповноти. Прикладами таких спеціалізованих математичних напрямків можуть бути байєсівські мережі довіри, теорія нечіткої логіки, теорія Демстера–Шефера та ін. За допомогою цих математичних основ та спеціалізованих програмних засобів було сформовано напрямок розвитку штучного інтелекту, який отримав назву „інтелектуальні системи”.
Системи штучного інтелекту створюють за цими двома напрямками. Однак вони мають крім переваг також і недоліки, що стримує їх упровадження.