Инструментальные средства разработки систем искуственного интеллекта

    Дисциплина: Программирование
    Тип работы: Реферат
    Тема: Инструментальные средства разработки систем искуственного интеллекта

    Министерство образования республики Башкортостан

    Уфимский государственный авиационный технический университет

    Кафедра информатики

    филиал г. Туймазы

    РЕФЕРАТ

    на тему:

    Инструментальные средства разработки систем ИИ

    Выполнил: студент группы

    ВТТ-203д Латыган А. В.

    Проверил: к.т.н., старший преподаватель кафедры информатики Низамова Г. Ф.

    2007 г

    Оглавление

    TOC \o "1-3" \h \z \u

    Введение

    PAGEREF _Toc183545355 \h

    Инструментальные средства разработки экспертных систем

    PAGEREF _Toc183545356 \h

    MatLab

    PAGEREF _Toc183545357 \h

    PROLOG

    PAGEREF _Toc183545358 \h

    Заключение

    PAGEREF _Toc183545359 \h

    Список использованных источников

    PAGEREF _Toc183545360 \h

    Введение

    Искусственный интеллект – самое молодое научное направление. Появление его было подготовлено развитием мощности вычислительных машин.

    Искусственный интеллект занимает исключительное положение. Это связано со следующим:

    Системы, относящиеся к системам ИИ в настоящее время:

    Инструментальные средства разработки экспертных систем

    Экспертные системы (ЭС) - это системы искусственного интеллекта (интеллектуальные системы), предназначенные для решения плохоформализованных и слабоструктурированных задач в

    определенных проблемных областях, на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов. В настоящее время ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, где использование

    точных математических методов и моделей затруднительно или вообще невозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений и управление в сложных ситуациях, деловые

    различные приложения и т. д.

    Основными компонентами ЭС являются базы данных (БД) и знаний (БД), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний, обучения и организации взаимодействия с

    пользователем. БД, БЗ и блок поиска решений образуют ядро ЭС.

    Для конструирования ЭС используются различные инструментальные средства: универсальные языки программирования, языки искусственного интеллекта, инструментальные системы и среды и

    системы-оболочки. Системы-оболочки являются наиболее простым средством формализации (автоформализации) экспертных знаний, практически не требующие участия посредников в лице инженера по

    знаниям или программиста при их использовании. Инженер по знаниям только помогает эксперту выбрать наиболее подходящую для его проблемной области оболочку.

    Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем:

    - Экспертные системы, выполненные в виде отдельных программ, на некотором алгоритмическом языке, база знаний которых является

    непосредственно частью этой программы. Как правило, такие системы предназначены для решения задач в одной фиксированной предметной области. При построении таких систем применяются как

    традиционные процедурные языки PASCAL, C и др., так и специализированные языки искусственного интеллекта LISP, PROLOG.

    - Оболочки экспертных систем - программный продукт, обладающий средствами представления знаний для определенных предметных

    областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием предоставленных оболочкой возможностей. Недостатком

    этих систем можно считать невозможность охвата одной системой всех существующих предметных областей. Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.

    - Генераторы экспертных систем - мощные программные продукты, предназначенные для получения оболочек, ориентированных на то или

    иное представление знаний в зависимости от рассматриваемой предметной области. Примеры этой разновидности - системы KEE, ART и др..

    Системы EXSYS и GURU относятся к системам дедуктивного продукционного типа, причем система GURU (в ее современной версии, ориентированной на рабочие станции) по сути является

    инструментальной средой, поддерживающей различные режимы конструирования прикладных ЭС и обладающей достаточно развитыми средствами обработки фактора неопределенности. Эта система

    ориентирована на различные классы пользователей в зависимости от их подготовки в области искусственного интеллекта и программирования, имеет развитый интерфейс с современными СУБД и

    электронными таблицами, средства сбора статистики и т. д. Система может работать на различных вычислительных платформах под управлением различных операционных систем, а также имеет

    поддержку сетевой конфигурации.

    Экспертная система Exsys представляет собой интеллектуальную систему, которая может быть использована для разработки базы знаний в любой предметной области. При этом знания

    представляются в виде продукционных правил. В систему включены средства отладки и тестирования программы, редактирования для модификации знаний и данных.

    В списке наиболее распространенных в настоящее время за рубежом экспертных систем и их оболочек можно выделить следующие наименования: INSIGT, LOGIAN, NEXPERT, RULE MASTER, KDS,

    PICON, KNOWLEDGE CRAFT, KESII, S1, TIMM и др.

    В качестве критериев, по которым можно судить о возможности создания экспертной системы следует отметить следующие:

    - Необходимость символьных рассуждений, очевидно, нет смысла разрабатывать экспертную систему для численных расчетов, например, для

    преобразований Фурье, интегрирования, решения систем алгебраических уравнений и др.

    - Наличие экспертов, компетентных в избранном круге вопросов, которые согласны сотрудничать при создании ЭС.

    - Поставленная проблема должна быть достаточно важной и актуальной. Это могут быть проблемы, требующие высокого уровня экспертизы, либо

    простые, но трудоемкие многократно повторяющиеся проверки. Нет смысла тратить время на решение проблем, которые возникают редко и могут быть разрешены человеком с обычной

    квалификацией.

    - Необходимо четко ограничивать круг решаемых задач, т.е. предметная область выбирается достаточно "узкой", чтобы избежать "комбинаторного

    взрыва" объема информации необходимой для компетентного решения поставленной задачи.

    - Необходима согласованность мнений экспертов о том, как следует решать поставленные задачи, какие факты необходимо использовать и каковы

    общие правила вынесения суждений. В противном случае невозможно расширить базу знаний за пределы опыта одного человека и осуществить сплав экспертных знаний из нескольких областей.

    - Должно быть достаточно исходных данных для проверки работоспособности экспертной системы в выбранной предметной

    области, чтобы разработчики смогли убедиться в достижимости некоторого заданного уровня ее функционирования.

    - Должна обеспечиваться возможность постепенного наращивания системы. База знаний должна легко расширяться и корректироваться, так как

    правила часто меняются с появлением новых фактов.

    Ценность использования ЭС проявляется в следующих аспектах:

    - В сборе, оперативном уточнении, кодировании и распространении экспертных знаний.

    - В эффективном решении проблем, сложность которых превышает человеческие возможности и для которых требуются экспертные знания нескольких

    областей.

    - В сохранении наиболее уязвимой ценности коллектива - коллективной памяти.

    Создание баз...

    Забрать файл

    Похожие материалы:


    Добавить комментарий
    Старайтесь излагать свои мысли грамотно и лаконично

    Введите код:
    Включите эту картинку для отображения кода безопасности
    обновить, если не виден код



ПИШЕМ УНИКАЛЬНЫЕ РАБОТЫ
Заказывайте напрямую у исполнителя!


© 2006-2016 Все права защищены