Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Знание и понимание. Основные методы и структуры представления знаний о языке и мире в компьютерных системах.

Читайте также:
  1. A)простые, синтетические, аналитические, основные
  2. B. Основные приложения метода координат на плоскости.
  3. C) Методы исследования
  4. C) Передача знаний из различных областей наук.
  5. I. КАРДИОТОНИЧЕСКИЕ средства ГликозиднОЙ СТРУКТУРЫ
  6. I. Основные богословские положения
  7. I. Основные положения
  8. I. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
  9. I. Основные формы исследования ППО
  10. I. Основные характеристики финансовых активов

Языковые и неязыковые проблемы искусственного интеллекта.

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

характеристики искусственного интеллекта:
- наличие собственных развивающихся модели внешнего мира и (баз) данных, что предполагает способность дополнения и развития имеющейся информации (но всегда говорится о… знаниях). Это положение якобы определяет индивидуальность любой модели при конкретной реализации, но, как оказывается, не в смысле «индивидуальности личности», а в смысле однозначности заложенных алгоритмов функционирования и решаемых устройством задач, что не похоже на интеллект;
- способность к адаптации; искусственный интеллект – это адаптивная система, хотя только по запрограммированным аспектам;
- относительная самостоятельность в оценке ситуации, включая возможность работы в ситуациях, связанных с неполнотой или неоднозначностью приходящих или имеющихся данных, что также обеспечивается заданным программным обеспечением, т.е. «относительной самостоятельности», по сути, нет;
- возможность различных (но заранее заданных) интерпретаций запросов к системе и воздействий. на нее.
существует два крупных подхода к решению проблемы искусственного интеллекте:

 

Нисходящий ИИ – имитация высокоуровневых процессов (таких, как рассуждение, речь, эмоции, мышление и тд);

 

Восходящий ИИ – имитация «низкоуровневых» процессов, которые протекают у нас в голове (например – нейронные сети).

При решении проблемы искусственного интеллекта, ученые прибегают к нескольким подходам:

 

символьному;

логическому;

агентно-ориентированному;

гибридному.

есть системы, которые чуть-чуть похожи на ИИ.

Deep Blue. Программа для игры в шахматы;

MYCIN. Экспертная система;

20Q. Можно сказать – реализация игры «20 вопросов»;

Распознавание речи. Название говорит само за себя.

 

 

Знание и понимание. Основные методы и структуры представления знаний о языке и мире в компьютерных системах.

Представление знаний — вопрос, возникающий в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта. В информатике он связан — с подбором представления конкретных и обобщённых знаний, сведений и фактов для накопления и обработки информации вЭВМ. Главная задача в искусственном интеллекте (ИИ) — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия человеческого интеллекта.

Решение сложных задач часто может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Опредёленный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например, диагностическая экспертная система MYCIN использовала схему представления знаний, основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.

 

Одна из проблем в представлении знаний — как хранить и обрабатывать знания в информационных системах формальным способом так, чтобы машины могли использовать их для достижения поставленных задач. Примеры применения — экспертные системы, Машинный перевод, компьютеризированное техническое обслуживание и системы извлечения и поиска информации (включая пользовательские интерфейсы баз данных).

 


Дата добавления: 2015-04-20; просмотров: 8 | Нарушение авторских прав

<== 1 ==> | 2 | 3 |


lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2021 год. (0.007 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав