телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАИгры. Игрушки -30% Всё для хобби -30% Товары для детей -30%

все разделыраздел:Компьютеры, Программированиеподраздел:Программное обеспечение

Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта

найти похожие
найти еще

Чашка "Неваляшка".
Ваши дети во время приёма пищи вечно проливают что-то на ковёр и пол, пачкают руки, а Вы потом тратите уйму времени на выведение пятен с
222 руб
Раздел: Тарелки
Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
18 руб
Раздел: Совки
Ночник-проектор "Звездное небо, планеты", черный.
Оригинальный светильник-ночник-проектор. Корпус поворачивается от руки. Источник света: 1) Лампочка (от карманных фанариков); 2) Три
350 руб
Раздел: Ночники
Искусственный интеллект – самое молодое научное направление. Появление его было подготовлено развитием мощности вычислительных машин. Искусственный интеллект занимает исключительное положение. Это связано со следующим: часть функций программирования в настоящее время оказалось возможным передать машине. При этом общение с машиной происходит на языке, близком к разговорному. Для этого в ЭВМ закладывают огромную базу знаний, способы решения, процедуры синтеза, программы, а также средства общения, позволяющие пользователю легко общаться с ЭВМ. в связи с внедрением ЭВМ во все сферы человеческой жизни становится возможным переход к безбумажной технологии обработки информации. если раньше производство ориентировалось на обязательное участие человека, то в настоящее время находят применение безлюдные технологии, основанные на роботизации и автоматизации системы управления. интеллектуальные системы в настоящее время начинают занимать ведущее положение в проектировании образцов изделий. Часть изделий невозможно спроектировать без их участия. Системы, относящиеся к системам искусственного интеллекта в настоящее время: экспертные системы. Первые системы, которые нашли широкое применение. Их элементы используются в системах проектирования, диагностики, управления и играх. Основаны на вводе знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов) в ЭВМ и разработке специальной системы по их использованию. системы естественно-языкового общения (подразумевается письменная речь). Данные системы позволяют производить обработку связанных текстов по какой-либо тематике на естественном языке. системы речевого общения. системы обработки визуальной информации. Находят применение в обработке аэрокосмических снимков, данных, поступающих с датчиков. системы машинного перевода. Подразумеваются естественные языки человеческого общения. Экспертная система - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. Экспертная система, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы экспертных систем, определённым образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы. Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, экспертные системы решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путём привлечения эвристик, то есть правил, взятых «с потолка», что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

В тех случаях, когда по отношению к сложной задаче или данным о ней сделаны существенные упрощения, полученное решение может оказаться неприменимым в масштабах, которые характерны для реальной проблемы. Рекомендации, методы представления знаний, организация знаний, необходимые для применения методов решения задач к этим знаниям, часто связаны с объёмом и сложностью пространства поиска, т.е. множества возможных промежуточных и окончательных решений задачи. Если проблема сверхупрощена или нереалистична, то размерность пространства поиска будет, скорее всего, резко уменьшена, и не возникнет проблем с быстродействием и эффективностью, столь характерных для реальных задач. Эта проблема размерности возникает столь естественно и неуловимо, что специалисты в искусственном интеллекте могут не оценить её истинные масштабы. Самосознание. Экспертные системы имеют знания, позволяющие рассуждать об их собственных действиях, и структуру, упрощающую такие рассуждения. Например, если экспертная система основана на правилах, то ей легко просмотреть цепочки выводов, которые она порождает, чтобы прийти к решению задачи. Если заданы ещё и специальные правила, из которых ясно, что можно сделать с этими цепочками выводов, то можно использовать эти знания для проверки точности, устойчивости и правдоподобия решений задачи и даже построить доводы, оправдывающие или объясняющие процесс рассуждения. Это знание системы о том, как она рассуждает, называется метазнанием, что означает всего лишь знания о знаниях. У большинства ныне существующих экспертных систем есть так называемый механизм объяснения. Это знания, необходимые для объяснения того, каким образом система пришла к данным решениям. Большинство этих объяснений включают демонстрацию цепочек выводов и доводов, объясняющих, на каком основании было применено каждое правило в цепочке. Возможность проверять собственные процессы рассуждения и объяснять свои действия - это одно из самых новаторских и важных свойств экспертных систем. Но почему это свойство так важно? «Самосознание» так важно для экспертных систем потому, что: пользователи начинают больше доверять результатам, испытывать большую уверенность в системе; ускоряется развитие системы, так как систему легче отлаживать; предположения, положенные в основу работы системы, становятся явными, а не подразумеваемыми; легче предсказывать и выявлять влияние изменений на работу системы. Умение объяснить - это всего лишь один из аспектов самосознания. В будущем самосознание позволит экспертной системе делать даже больше. Они сами смогут создавать обоснования отдельных правил путём рассуждения, исходящего из основных принципов. Они будут приспосабливать свои объяснения к требованиям пользователя. Они смогут измерить собственную внутреннюю структуру путём коррекции правил, реорганизации базы знаний и реконфигурации системы. Первый шаг в этом направлении - выделить метазнания и сделать их явными, точно так же как знания о предметной области выделены и сделаны явными. Ниже приведён пример метазнания - знания о том, как использовать предметные знания. ЕСЛИ: к данной ситуации применимо несколько правил, ТО: использовать сначала правила, предложенные экспертами, прежде чем прибегнуть к правилам, предложенным новичками.

Если ответ экспертной системы не понятен пользователю, то он может потребовать объяснения, как ответ получен. 2.2. Классификация инструментальных средств экспертных систем В широком толковании в инструментарий включают и аппаратуру, ориентированную на разработку экспертных систем (аппаратурный инструментарий). На проектирование и создание одной экспертной системы раньше требовалось 20-30 чел.-лет. В настоящее время имеется ряд средств, ускоряющих создание экспертных систем. Эти средства называются инструментальными (ИС), или инструментарием. Использование ИС сокращает время разработки экспертных систем в 3 - 5 раз. Экспертные системы выполняются на ЭВМ следующих типов: общего назначения; ПЭВМ; интеллектуальные рабочие станции (то есть рабочие станции типа Sa , Арроlо и др., снабжённые эффективными ИС для создания экспертной системы); последовательные символьные ЭВМ типа ЛИСП - машин (Symbolik-3670, А1рhа, Ехр1огег, Хегох 1100 и дугие) и ПРОЛОГ - машин; параллельные символьные ЭВМ (Co ec io , Dado, Fau , Hyper Cube и другие). Программные ИС определяются следующей совокупностью характеристик: назначение; стадия существования; тип ИС; тип используемых методов и знаний; универсальность; основные свойства; среда функционирования. Назначение определяет, для работы в каких проблемных областях и для создания какой стадии экспертной системы предназначено ИС. По степени отработанности ИС обычно выделяют три стадии существования: экспериментальная, исследовательская, коммерческая. Экспериментальные ИС создаются для решения узких специфических задач и редко проверяются на других задачах, обычно они работают медленно и неэффективно. Следующей стадией является исследовательская. Средства, достигшие этой стадии, обычно тщательно проверены, имеют документацию и поддерживаются разработчиком, однако они ещё могут действовать медленно и неэффективно. Исследовательские ИС используются при разработке прототипов экспертных систем. Высшей стадией существования ИС является коммерческая. Этой стадии достигают те ИС, которые всесторонне и тщательно проверены, хорошо документированы, сопровождаются разработчиком, являются быстрыми и обладают удобным интерфейсом с пользователем. По типу ИС классифицируются следующим образом: символьные языки программирования, ориентированные на создание экспертных систем и систем искусственного интеллекта (например, LISP, I RLISP, SMALL ALK); языки инженерии знаний, т.е. языки высокого уровня, ориентированные на построение экспертных систем (например, ОРS-5, LOOPS, КЕS, ПРОЛОГ); системы, автоматизирующие разработку (проектирование) экспертных систем, (например, КЕЕ, АRТ, ТЕIRЕSIAS, АGЕ, ТIММ), их часто называют окружение (е viro me ) для разработки систем ИИ, ориентированных на знания; оболочки экспертных систем (или пустые экспертные) – экспертные системы, не содержащие знаний ни о какой проблемной области (например, ЭКСПЕРТИЗА, ЕМYСI ,ЭКО, ЭКСПЕРТ). В приведённой классификации ИС перечислены в порядке убывания трудозатрат, необходимых на создание с их помощью конкретной экспертной системы. Действительно, при использовании ИС первого типа в задачу разработчика входит программирование всех компонентов экспертной системы на языке довольно низкого уровня.

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Информатика, кибернетика, интеллект

Философски более четко, с привлечением понятий диалектического материализма этот вопрос рассмотрен Л. Б. Баженовым [71]. Он, в частности, обращает внимание на то, что мышление является функцией определенным образом организованной системы и детерминировано структурой этой системы. Подчеркивается, что, с гносеологической точки зрения, не знание функции следует из знания структуры, а наоборот, знание структуры является выводом, сделанным в результате все более полного изучения способов функционирования. В области искусственного интеллекта существуют различные подходы, направленные на овладение принципами естественного интеллекта. Сюда относится направление исследований по созданию перцептронных моделей мозга как сетей из искусственных нейронов, в основе которых лежат нейронные модели Маккаллока-Питтса. Другое направление исследований - попытка промоделировать саму эволюцию с помощью кибернетической машины (в ускоренном масштабе времени). Эта попытка опирается па эксперименты, в которых с использованием идей мутации и избирательного выживания моделируется процесс построения многих поколений машин с конечным числом состояний

скачать реферат Структура информатики

Такие системы получили название роботов. Экспертная система - еще одно прикладное направление искусственного интеллекта. В отличие от других интеллектуальных систем, экспертная система имеет три главные особенности: 1 - она адаптирована для любого пользователя, 2 - она позволяет получать не только новые знания, но и профессиональные умения и навыки, связанные с данными знаниями, т.е. не только даёт знать что., но и знать как., 3 - она передаёт не только знания, но и пояснения и разъяснения, т.е. обладает обучающей функцией. 1.3 Программирование Программирование как научное направление возникло с появлением вычислительных машин и только программное обеспечение определяет эффективность использования ЭВМ. В настоящее время это достаточно продвинутое направление информатики. В этой области работает значительный отряд специалистов, которые подразделяются на системных и прикладных программистов. Системные программисты являются, как правило, специалистами очень высокого уровня и разрабатывают системное программное обеспечение, которое включает в себя операционные системы, языки программирования и трансляторы.

Набор посуды керамической "Миньоны" (3 предмета), желтый.
Набор детской керамической посуды с изображением героев любимых диснеевских мультфильмов в подарочной упаковке. Состав набора: • тарелка:
547 руб
Раздел: Наборы для кормления
Пивная кружка "Пиво утром, как известно, не так вредно, как полезно", 500 мл, 14 см.
Состав: керамика, ПМ. Мыть тёплой водой с применением нейтральных моющих средств.
720 руб
Раздел: Кружки
Средство для купания Bubchen, 400 мл.
Мягкое средство для купания младенцев c лекарственными травами стабилизирует кислотно-щелочной баланс кожи и поддерживает ее естественную
413 руб
Раздел: Экстракты, сборы
 Секреты и ложь. Безопасность данных в цифровом мире

Однако когда-нибудь это может стать большим делом: если в области искусственного интеллекта со временем произойдет существенный прогресс, мы получим революцию в компьютерной безопасности. Средства автоматической проверки. Многие дефекты системы безопасности, такие как ошибки переполнения буфера, – результат небрежного программирования. Хорошие автоматические средства, которые могут просматривать коды компьютера с целью обнаружения изъянов защиты, должны пройти длинный путь, чтобы они сумели обеспечить хорошую безопасность. Хорошие компиляторы и хорошая программа синтаксического контроля также проходят долгий путь, и когда задачи безопасности выйдут в них на первый план, только тогда они действительно смогут помочь программистам избежать ошибок. Кроме того, нужно убедить программистов использовать эти новшества, однако это уже другой вопрос. (Имеется ряд хороших средств, но они почти никем не затребованы.) И это отдельная проблема. Безопасные сетевые инфраструктуры. Интернет не безопасен, безопасность никогда не стояла в планах для этой системы

скачать реферат ЭВМ и человеческое мышление

В то время, как искусственный интеллект ставит задачу создания интеллектуальных моделей действительности, обеспечивающих целесообразное поведение, главное в разработке экспертных систем - это модель профессиональных знаний об определенном аспекте действительности, присущих человеку - эксперту или нескольким экспертам. Разработки в области искусственного интеллекта направлены на замену интеллектуальных функций человека функциями ЭВМ. В противовес этому экспертные системы не только не предполагают вытеснения человека из каких-либо интеллектуальных сфер деятельности, а наоборот, ориентируются на то, что профессиональные знания специалиста, как правило, лучше описывают плохо структурированную действительность, чем любая искусственная модель, а роль экспертных систем состоит в том, чтобы сделать знания одного или нескольких экспертов достоянием любого специалиста в данной области независимо от пространственно-временных ограничений. При этом от пользователя экспертной системы в качестве условия эффективного использования представляемых консультаций требуется профессиональное творческое владение предметом.

 Журнал «Компьютерра» 2005 № 37 (609) 11 октября 2005 года

Действие приводит к некоторым последствиям, приятным либо неприятным, но в любом случае добавляющим информацию о правильности сделанного. У нынешних электронных переводчиков, программ распознавания и прочих, претендующих на вторжение в область искусственного интеллекта, таких обратных связей нет уже потому, что решаемая ими задача заканчивается раньше того момента, когда подобная связь могла бы образоваться. Не будет же пользователь после получения машинного перевода объяснять программе, в чем она не права, - он-то свой результат уже получил, а поправить ошибки проще самому… Ситуация весьма напоминает процесс управления коллективом. Зачастую сделать дело своими руками проще, чем учить этому других. Но давно известно, что первый путь не приводит к прогрессу. Если перенести сей опыт на программирование, получается, что от обучения никуда не уйти. Кроме того, машинной системе надо в некоторых пределах позволить совершать пробные шаги, позволяющие ей периодически наступать на грабли. А стопроцентного результата все равно никогда не достичь по одной простой причине: в упомянутых областях мы даже для самих себя не можем сформулировать четких правил игры… Придется признать, что ошибаться свойственно не только людям

скачать реферат Экспертные системы и их использование

Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом. Наиболее известные/распространённые ЭС CLIPS — весьма популярная ЭС (public domai ) Ope Cyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов Экспертная система Cyc Cyc — проект по созданию объёмной онтологической базы знаний, позволяющей программам решать сложные задачи из области искусственного интеллекта на основе логического вывода и привлечения здравого смысла. Проект начал Дуглас Ленат в 1984 году в Microelec ro ics a d Compu er ech ology Corpora io . Название «Cyc» (образованное от «e cyclopedia» произносится «цик») является зарегистрированной торговой маркой компании Cycorp, I c в Остине, которой управляет Ленат и созданной для разработки Cyc. База знаний является собственностью компании, однако небольшая часть базы, предназначенная для установления общего словаря для программ автоматического рассуждения, была выпущена как Ope Cyc под открытой лицензией. Позднее, Cyc стала доступной для исследователей ИИ под специальной исследовательской лицензией как ResearchCyc. Типичным примером знаний в базе являются «Всякое дерево является растением» и «Растения смертны».

скачать реферат Внешняя разведка США /CIA/

В структуру директората входят: - Управление исследований и разработки технических систем - занимается фундаментальными и прикладными исследованиями в самых различных областях (искусственный интеллект, моделирование процессов, полупроводниковые системы, связь и т.п.) - Управление по разработкам и конструированию занимается разработкой и эксплуатацией крупных технических систем сбора информации - Управление радиоперехвата - эксплуатирует и обслуживает новейшую аппаратуру по сбору и анализу информации - Управление технического обеспечения - разрабатывает и изготавливает различную оперативную технику (средства тайнописи, подслушивания, скрытного фотографирования и т.п.) - Информационная служба по зарубежному радиовещанию осуществляет прослушивание и запись иностранных радио и телепередач - Национальный центр по расшифровке материалов аэрокосмической разведки. 3. Информационно-аналитический директорат- головное под разделение всей американской разведки по обработке и анализу разведывательной информации и подготовке выходной продукции разведки для президента, Совета национальной безопасности и конгресса.

скачать реферат Базы знаний

Во-вторых, вывести работы в области искусственного интеллекта за пределы университетских лабораторий, в частности для экспертных систем разработку эффективных интерпретаторов и механизмов вывода, которые должны найти новых пользователей, как это было при разработке компиляторов. Экспертные системы доказали возможность совершенно нового подхода к развитию информатики. Он заключается в формализации нашего знания с помощью декларативных независимых понятий, в организации четко определенных структур, таких, как продукционные правила, фреймы,скрипты и семантические сети, с помощью которых можно получить изящное решение поставленных задач. Литература Лорьер, Жан-Луи. Системы искусственного интеллекта - М.: 1991; 2. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему. - М.: Энерго- АтомИздат, 1991; 3. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики – М.: Наука, 1982 4. Каймин В.А. Информатика и дистанционное образование – М.: 1998 5. Каймин В.А. Информатика: Учебник-2е изд., переработанное и дополненное – М.: ИНФРА-М, 2002.

скачать реферат История развития искусственного интеллекта

Нейросети Идея нейронных сетей родилась в ходе исследований в области искусственного интеллекта, а именно в результате попыток воспроизвести способность нервных биологических систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-80е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на его представлении как манипуляций с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не охватывают некоторые ключевые аспекты работы человеческого мозга. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой. Мозг состоит из очень большого числа (приблизительно 1010) нейронов, соединенных многочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон, однако это число может сильно колебаться).

Папка для труда "Спортивное авто", 325х245 мм.
Размер: 325х245 мм. Материал: ткань.
322 руб
Раздел: Папки для труда
Машинка детская с полиуретановыми колесами "Бибикар спорт", красный.
Все еще не можете определиться, что подарить ребенку на торжество? Куклы и конструкторы уже негде складывать, а удивить малыша очень
2150 руб
Раздел: Каталки
Планшетик "Кто самый умный?".
Этот говорящий планшетик – прекрасный подарок для маленьких эрудитов! 200 умных вопросов, 20 игровых тем, 3 уровня – играй и узнавай много
445 руб
Раздел: Планшеты и компьютеры
скачать реферат Анализ и выбор решений на основе нечеткой монотонной экспертной информации

Л.С. Берштейн, А.В. Боженюк Перед разработчиками экспертных систем (ЭС) в области искусственного интеллекта стоят, как правило, следующие три задачи: выбор представления экспертной информации о предметной области в системе; выбор и (или) обоснование подхода к принятию решения (ПР) на основе этой информации; разработка алгоритмов, реализующих выбранный подход к ПР. В случае, когда при решении первой задачи используется нечеткое представление информации (в терминах нечетких и лингвистических переменных), возникают  задачи оценки этой информации на предмет ее непротиворечивости (или оценки степени ее непротиворечивости), а также задачи соотношения этой информации и желаемой точности получения результата. Это указывает на необходимость предварительного анализа нечеткой экспертной информации. Данный анализ позволил бы:. 1.Оценить соответствие имеющейся нечеткой информации требованиям, которым по мнению пользователя ЭС, должны удовлетворять получаемые решения; 2. Найти "узкие места" такой информации с целью ее корректировки (например, путем задания дополнительных вопросов эксперту о выборе решения в таких "местах").

скачать реферат Исторические основы криптологии

В 1956 году Шеннон покинул Bell Labs и со следующего года стал профессором Массачусетского технологического института, откуда ушел на пенсию в 1978 году. В числе его студентов был, в частности, Марвин Мински и другие известные ученые, работавшие в области искусственного интеллекта. Труды Шеннона, к которым с благоговением относятся деятели науки, столь же интересны и для специалистов, решающих сугубо прикладные задачи. Шеннон заложил основание и для современного кодирования с коррекцией ошибок, без которого не обходится сейчас ни один дисковод для жестких дисков или система потокового видео, и, возможно, многие продукты, которым еще только предстоит увидеть свет. В МТИ и на пенсии им полностью завладело его давнее увлечение жонглированием. Шеннон построил несколько жонглирующих машин и даже создал общую теорию жонглирования, которая, впрочем, не помогла ему побить личный рекорд — жонглирование четырьмя мячиками. Еще он испытал свои силы в поэзии, а также разработал разнообразные модели биржи акций и опробовал их (по его словам — успешно) на собственных акциях.

скачать реферат Способы представления знаний

Например помидор можно считать как фруктом, так и овощем. В области искусственного интеллекта, решение задач может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Определенный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например диагностическая экспертная система Мицин 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. Список используемых источников Благодатских В.А., Волнин В.А., Поскакалов К.Ф. Стандартизация разработки программных средств. - М: Финансы и статистика, 2003. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем - М: Финансы и статистика, 2002. Вендрова А.М. Практикум по проектированию программного обеспечения экономических информационных систем - М: Финансы и статистика, 2002. Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин В.С. Структурный анализ систем: IDEF-технологии - М: Финансы и статистика, 2001.

скачать реферат Методы приобретения знаний в интеллектуальных системах

Сущест­вуют два классических метода: метод «снизу-вверх», при .котором, последовательно выбираются и структу­рируются отдельные сообщения, и метод «сверху-вниз», при котором сначала выдвигается гипотеза, а затем она корректируется по мере поступления инфор­мации. На практике эти методы комбинируются, хотя управление обучением с максимальным эффектом не такая уж простая проблема. При изучении метода приобретения знаний по примерам можно выделить следующий ряд методов: Параметрическое обучение Обучение по аналогии Обучение по индукции. Параметрическое обучение. Наиболее простая фор­ма обучения по примерам или наблюдениям состоит в определении общего вида правила, которое должно стать результатом вывода, и последующей корректи­ровки входящих в это правило параметров в зависи­мости от данных. При этом используют психологи­ческие модели обучения, системы управления обуче­нием и другие методы. Примером обучающейся системы этой категории в области искусственного интеллекта является си­стема Me a-De ral. Эта система выводит новые пра­вила путем коррекции правил продукций в процессе обучения или на основе исходных массспектральных данных параметрическое обучение в ней представ­лено в несколько специфичном виде, но все же она относятся к указанной выше категории, поскольку в системе задана основная структура знаний, кото­рая корректируется последовательно по отдельным данным.

скачать реферат Информатика в условиях устойчивого развития

Опыт разработки и использования систем обучения указанных трех классов свидетельствует о том, что они успешно применяются в первую очередь в учебном процессе высших учебных заведений, а также для переподготовки и повышения квалификации специалистов. Во всех этих системах используется диалоговое общение обучаемого с ЭВМ. Диалоговый способ общения с ЭВМ открыл совершенно новые возможности как в различных областях человеческой деятельности, так и в сфере образования. В частности, в сфере образования появились адаптивные обучающие системы с элементами искусственного интеллекта. На этом этапе информатизации образования начали реализовываться такие цели информатизации, как улучшение качества обучения и повышение эффективности учебного процесса, разработка новых компьютерных методов обучения (особенно для естественно—научных и технических учебных дисциплин). Можно утверждать, что именно в этот период (середина 70—х годов) произошел диалектический скачок е системе “человек — ЭВМ”. Одним из результатов этого скачка явился широкий фронт научных работ по вопросам человеко—машинного взаимодействия и искусственного интеллекта, что можно назвать “интеллектуальной” составляющей скачка. другим результатом скачка явилось изобретение персонального компьютера, что можно назвать “технической” составляющей скачка.

Одеяло байковое жаккардовое "Карапуз" (цвет: бежевый).
Жаккардовое одеяло для новорожденных и детей изготовлено из 100% хлопка (натуральная байка). Двухсторонняя расцветка. Одеяло имеет мягкую
565 руб
Раздел: Одеяла для детей
На золотом крыльце...Карточки с заданиями к палочкам Кюизенера.
Набор игр с цветными счетными палочками Кюизенера. В состав набора входят два блока иллюстративного материала к играм и упражнениям. 1
373 руб
Раздел: Счетные наборы, веера
Meine Liebe Стиральный порошок для детского белья, 1000 грамм.
Стиральный порошок Meine Liebe для детского белья удаляет загрязнения при температурах от 30 до 95°C. Подходит для всех типов стиральных и
418 руб
Раздел: Для стирки детских вещей
скачать реферат Механизмы сознания

В моём алгоритме сознания возникают и развиваются структуры, похожие на нейронные сети, и ёмкие команды, похожие на слова. Сознание возникает у животных как одно из средств, улучшающее их адаптацию к окружающей среде. Быстрая (по сравнению со временем жизни животного) адаптация требует способности предвидеть, а мотивом адаптации служат биологические жизненные потребности организма. Искусственная система, обладающая такими свойствами, тоже приобретает сознание. В этой статье я стараюсь рассказать о работе сознания в "функциональном" стиле. Читатели с тренированным системным мышлением увидят за этим описанием взаимодействие объектов, которое может быть запрограммировано. Малая ресурсоёмкость алгоритма наводит меня на мысль, что весьма высокий уровень сознания, вплоть до сознания млекопитающих, может быть воплощён сегодня. Это послужило поводом написать вступительную статью "Опасно разумен". Я недостаточно знаком с мировым опытом в области искусственного интеллекта, не претендую на новое слово, и заранее извиняюсь за повторение уже известных идей без соответствующих ссылок.

скачать реферат Как стать экспертом

Но на пути ее решения стоят существенные трудности. Перечислим основные из них. 1. Человек не может сообщить общие абстрактные правила, которыми он руководствуется, решая ту или иную конкретную задачу, потому что его умения чаще всего хранятся на подсознательном уровне. 2. В любой области деятельности имеется большое количество (десятки и сотни тысяч) возможных практических ситуаций, при анализе которых проявляются умения человека. Желательно, чтобы этими умениями в полном объеме «овладел» компьютер, что может потребовать огромного труда и времени экспертов. 3. Люди, передающие компьютеру в том или ином виде свои знания и умения, неизбежно ошибаются. Чем бы ни была вызвана конкретная ошибка — усталостью, невнимательностью, трудностью ситуации, — безошибочных экспертов, к сожалению, не бывает. Отметим, что существуют разные виды человеческих умений, и для построения их компьютерных аналогов нужна совокупность различных подходов. Выводы Задача построения компьютерных копий экспертных знаний является одной из наиболее сложных в области искусственного интеллекта.

скачать реферат Эволюция и основные характеристики аналитической философии

Фодор и его сторонники стремится обосновать возможность небихевиористского подхода к обучению ментальным терминам. Философ Х. Дрейфус и его брат — С.Дрейфус (специалист по компьютерным системам) выступают против атомистического подхода к сознанию и его компьютационной ("вычислительной") модели. Х. Дрейфус подчеркивает перспективность холистического подхода в компьютерном моделировании нейронных сетей. Философское обоснование для этого он находит в работах позднего Витгенштейна и Хайдеггера. Усилия исследователей в области искусственного интеллекта, психологии, лингвистики направлены на создание общей теории языка, которая оказалась бы адекватной решению проблем в каждой из названных областей знания. Построение такой теории является основной задачей новой научной дисциплины — когнитивной науки, сформированной на пересечении этих областей знания. В ее основе — предположение о том, что человеческие когнитивные структуры (восприятие, язык, мышление, память, действие) неразрывно связаны между собой. Область возможности компьютерного моделирования психики человека, его интеллектуальной деятельности изучается рядом аналитиков (в частности, Д.

скачать реферат Методы и формы научного познания

Однако они не укладываются в традиционные организационные формы и методологические стандарты. Именно в сфере этих исследований и дисциплин осуществляется сейчас практическое «внутреннее» взаимодействие общественных, естественных и технических наук. Такие исследования (к которым, например, относятся исследования в области искусственного интеллекта) требуют особой организационной поддержки и поиска новых организационных форм науки Однако, к сожалению, их развитие затрудняется именно в силу их нетрадиционности, отсутствия в массовом (а иногда и профессиональном) сознании четкого представления об их месте в системе современной науки и техники». Ныне комплексность (как один из важных аспектов диалектической методологии) является составным элементом современного глобального мышления. Основанные на нем поиски решения глобальных проблем современности требуют научно обоснованного (и политически взвешенного) комплексного подхода. 4.2.2. Принцип рассмотрения во взаимосвязи. Системное познание. Проблема учета связей исследуемой вещи с другими вещами занимает важное место в диалектическом методе познания, отличая его от метафизического.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.