Московский авиационный институт
(государственный технический университет)
Факультет прикладной физики и математики
Кафедра вычислительной математики и программирования
Реферат на тему
«Представление знаний»
Преподаватель: Д.В. Сошников
Студент: Ю.М. Сергукова
Группа: 08-406
Москва, 2010
Содержание
1 Введение ................................................................................................................................. 1
2 Представление знаний. Теоретическая часть..................................................................... 2
1 Данные, информация и знания............................................................................................ 2
2 Классификация знаний.......................................................................................................... 4
3 Особенности представления знаний внутри ИС................................................................. 4
4 Модели представления знаний............................................................................................ 6
4.1 Продукционная модель....................................................................................................... 7
4.2 Логическая модель.............................................................................................................. 7
4.3 Сетевая модель.................................................................................................................... 8
4.4 Формальные грамматики.................................................................................................... 8
4.5 Фреймовые модели............................................................................................................. 9
4.6 Комбинаторные модели..................................................................................................... 9
4.7 Ленемы................................................................................................................................ 10
4.8 Алгебраические модели.................................................................................................... 10
4.9 Нейронные сети, генетические алгоритмы..................................................................... 11
3 Заключение ........................................................................................................................... 12
1. ВведениеВ повседневной жизни, порой не замечая этого, человек постоянно обрабатывает информацию: получает ее, запоминает, вспоминает, делает выводы, анализирует, вносит поправки в свои суждения, строит на основе полученных знаний и предположений свое поведение. Поэтому логично предположить, что, задавшись целью создать искусственный интеллект равный по мощности (или даже превосходящий) человеческому, захочется наделить этот новый разум аналогичными способностями (как минимум) к восприятию окружающей среды, речи, анализу ситуации, построению выводов, предположений, обладанию «характером», памятью. Некоторые из этих пунктов весьма и весьма спорны, однако, все во многом зависит от того, какими именно чертами мы хотим наделить искусственный интеллект. Так, например, имитация характера и настроения совсем не обязательна и может даже мешать достижению поставленных целей и объективной оценке, в то время как для прохождения теста Тьюринга она может быть необходима.
Но среди перечисленных «способностей» есть несколько, которые качественно отличали бы искусственный разум от простого суперкомпьютера. Они касаются получения и обработки информации, умения пользоваться полученными знаниями и применять их.
Таким образом мы подходим к одной из основных проблем — как «научить» машину хранить и обрабатывать знания, не пользуясь помощью человека в их подготовке, а получая их на основе собственной деятельности. Эта проблема решается 6 различными направлениями в теории искусственного интеллекта:
1) Представление знаний.
2) Манипулирование знаниями.
3) Общение.
4) Восприятие.
5) Обучение.
6) Поведение.
Рассмотрим первую из них, а именно — представление знаний.
2. Представление знаний. Теоретическая часть.Прежде, чем рассуждать о представлении знаний в доступном и «понятном» машине виде, требуется определиться с терминологией. Это в достаточной степени проблематично, так как такие термины, как «информация», «данные» и «знания» не имеют четкого определения, а то множество определений, что были созданы человечеством, иногда не просто частично пересекаются, а даже противоречат одно другому. Перечислим некоторые из них, которые более точно описывают нашу предметную область.
| Данные | — факты и идеи, представленные в некотором, четко формализованном виде, в котором их можно использовать для передачи в информационном процессе; — сведения, представленные в определенной знаковой системе и на определенном материальном носителе для обеспечения возможностей хранения, передачи, приема и обработки. |
| Информация | — данные, определенным образом организованные, имеющие для своего получателя смысл, значение и ценность, необходимые ему для принятия реш
Оценок: 1004 (Средняя 5 из 5)
Наверняка у вас есть товары или услуги, продажа которых приносит вам максимальную прибыль. Для быстрого старта в сети вам необходимо создание посадочной страницы (одностраничного сайта), на которой будет размещена информация о маржинальных товарах/услугах интернет магазина. За 8 лет опыта разработки конверсионных страниц мы выработали оптимальную структуру, которая позволит привлекать через landing page больше продаж. На такую структуру «одевается» ваш контент — фирменный стиль, тексты, фотографии, уникальные торговые предложения, после чего страница выходит в свет. Разработка лендинга и запуск в сети — до 7 рабочих дней. Стоит отметить, что в разработку самой посадочной страницы входит и написание копирайтером продающих текстов для вашего бизнеса, чтобы каждый посетитель страницы захотел совершить покупку именно у вас. Результат: качественно разработаная продающая посадочная страница, которая готова приносить вам новых клиентов. © 2016 - 2022 BigEdu.ru
|