---

Разделы На главную Работа с информацией Анализ информационных систем Войны в информационных системах Информационные системы - Общество Источники информации - методы Информационные системы - методы Информационные системы - Интернет Информационные системы - Искусственный интеллект Информационные системы - обработка информации Информационные системы в офисе Информационные системы - управление Управление информационными системами Экономика информационных систем Информационные системы - технологии Технологии информационных систем Информационные системы - теория Информационные системы - почта Информационные системы - пакет Outlook

---

    Информационные системы - Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) (англ. artificial intelligence, AI) — это комплекс инструментов, позволяющих решать задачи уровня человеческого интеллекта (восприятие, обучение, рассуждение, решение проблем и принятие решений) с помощью машин, в частности компьютерных систем.

Виды

Некоторые виды ИИ:

Узкий или слабый ИИ (Narrow AI) — выполняет конкретные задачи и не может выходить за рамки своей области. Примеры: системы распознавания лиц, голосовые помощники (Siri, Alexa), чат-боты, алгоритмы рекомендаций в интернет-магазинах и на стриминговых платформах.

Общий или сильный ИИ (General AI) — гипотетический тип ИИ, который обладает интеллектуальными способностями на уровне человека. Такой ИИ способен понимать, учиться и выполнять любые интеллектуальные задачи так же хорошо, как и люди. Общий ИИ пока существует только в теории.

Сверхразумный ИИ (Super AI) — гипотетическая концепция ИИ, который превосходит человеческие способности во всех аспектах, включая творческое мышление, принятие решений и эмоциональный интеллект.

• Системы искусственного интеллекта
  Искусственный интеллект (ИИ) - это наука о концепциях, позволяющих ВМ делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными. Но что же представляет собой интеллект человека? Есть ли эта способность размышлять? Есть ли эта способность усваивать и использовать знания? Есть ли эта способность оперировать и обмениваться идеями? Несомненно, все эти способности представляют собой часть того, что является интеллектом. На самом деле дать определение в обычном смысле этого слова, по-видимому, невозможно, потому что интеллект - это сплав многих навыков в области обработки и представления информации.
  Центральные задачи ИИ состоят в том, что бы сделать ВМ более полезными и чтобы понять принципы, лежащие в основе интеллекта. Поскольку одна из задач состоит в том, чтобы сделать ВМ более полезными, ученым и инженерам, специализирующимся в вычислительной технике, необходимо знать, каким образом ИИ может помочь им в разрешение трудных проблем.
  
  Лекция 1: Введение
  Основные понятия и определения.
  Область применения.
  Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ.
  Функциональная структура использования СИИ.
  
  Литература
  Лекции 2-3: Модели и методы решения задач
  Логические модели.
  Сетевые модели
  Продукционные модели.
  Сценарии.
  Интеллектуальный интерфейс
  Классификация уровней понимания
  
  Методы решения задач.
  Решение задач методом поиска в пространстве состояний.
  Решение задач методом редукции.
  Решение задач дедуктивного выбора
  
  Решение задач, использующие немонотонные логики, вероятностные логики.
  Лекция 4: Представление знаний в интеллектуальных системах
  Предисловие
  Данные и знания. Основные определения.
  Особенности знаний. Переход от Базы Данных к Базе Знаний.
  Модели представления знаний. Неформальные (семантические) модели.
  
  Формальные модели представления знаний.
  Лекция 5: Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2)
  Продукционные системы
  Компоненты продукционных систем
  
  Стратегии решений организации поиска
  Логический подход. Представление простых фактов в логических системах
  Примеры применения логики для представления знаний.
  Лекция 6: Планирование задач
  Основные определения
  
  Комплексная схема нечеткого планирования
  Особенности планирования целенаправленных действий
  
  Оценки сложности задачи планирования
  Лекция 9: Методы работы со знаниями
  
  Подготовительный этап
  Основной этап
  Системы приобретения знаний от экспертов
  
  Формализация качественных знаний
  Пример формализации качественных знаний
  Литература
  Лекции 7-8: Экспертные системы
  Назначение экспертных систем
  
  Структура экспертных систем
  Этапы разработки экспертных систем
  Интерфейс с конечным пользователем
  Представление знаний в экспертных системах
  
  Уровни представления и уровни детальности
  Организация знаний в рабочей системе
  Организация знаний в базе данных
  Методы поиска решений в экспертных системах
  Инструментальный комплекс для
  Средства представления знаний и стратегии управления
  
  Лекция 11: Системы машинного зрения
  Введение
  Основные принципы или целостность восприятия
  Распознавание символов
  Шаблонные системы
  
  Структурные системы
  Признаковые системы
  Структурно-пятенный эталон
  Уроки машинного чтения от Cognitive Technologies
  Распознавание рукописных текстов
  Резюме
  Лекция 10: Системы понимания естественного языка
  
  Предпосылки возникновения систем понимания естественного языка
  Понимание в диалоге
  Примеры системы обработки естественного языка
  Методы озвучивания речи
  
  Наиболее распространенные системы синтеза речи
  Речевой вывод информации
  Методы синтеза речи
  Обобщенная функциональная структура синтезатора
  Модуль лингвистической обработки
  Лингвистический анализ
  Формирование просодических характеристик
  Cинтезатор русской речи
  Язык формальной записи правил синтеза
  
  Интонационное обеспечение
  Аллофонная база данных
  

  Системы искусственного интеллекта

  Инструментарий синтеза русской речи
  
  Cистема распознавания речи
  Акустическая модель
  Лингвистическая модель
  Классификация систем распознавания речи
  Заключение
  Лекция 12: Тенденции развития систем искусственного интеллекта
  Введение
  Состояние и тенденции развития искусственного интеллекта
  
  Успехи систем искусственного интеллекта и их причины
  Экспертные системы реального времени - основное направление искусственного интеллекта
  Основные производители
  Архитектура экспертной системы реального времени
  Жизненный цикл приложения
  Разработка прототипа приложения
  Расширение прототипа до приложения
  
  Тестирование приложения на наличие ошибок
  Тестирование логики приложения и ограничений (по времени и памяти)
  Сопровождение приложения
  Основные компоненты
  Базы знаний
  Сущности и иерархия классов
  Выполняемые утверждения
  Машина вывода, подсистема моделирования и планировщики
  
  
• Философские аспекты проблемы систем ИИ
  В современном мире прогресс производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области, является "искусственный интеллект", когда компьютер берет на себя не только однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам сможет обучаться. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития.
  Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Задачей изучения дисциплины является приобретение знаний о способах мышления человека, а так же о методах их реализации на компьютере.
  
  Базовые понятия ИИ
  Слабосвязанный мир
  
  
  
• Искусственный интеллект и экспертные системы
  Эвристические решения, методы основываются на связанных с задачей специальных знаниях, простейших правилах, интуитивных критериях, базирующих на предыдущем опыте и на других ненадежных методах вплоть до угадывания. Эвристические методы не всегда приводят к цели, даже когда решение существует, или они могут привести к неверному решению
  
  
• Введение в проблему искусственного интеллекта
  ИИ - это научно-исследовательское направление создающие модели и соответствующие программные средства, позволяющие с помощью ЭВМ решать задачи творческого, не вычислительного характера, которые в процессе решения требуют обращения к семантике (проблеме смысла). Исследования в области ИИ проводятся в течение 30 лет.
  
  
  
• Искусственный интеллект как эмпирическая проблема
  Для многих людей наиболее удивительным аспектом работы в сфере искусственного интеллекта является степень, в которой ИИ, да и большая часть теории вычислительных систем, оказывается эмпирической дисциплиной. Этот аспект удивителен, поскольку большинство рассматривает эти области в терминах своего математического или инженерного образования
  
  
• Введение в ЭС
  Поскольку теория экспертных систем выросла из более общей концепции искусственного интеллекта, то нет ничего удивительного в том, что проблематика этих областей имеет много общего. На некоторых из таких связей акцентируется внимание в последующих разделах при обзоре литературы
  
  
• Обзор исследований в области искусственного интеллекта
  "Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д."
  
  
• Искусственный интеллект
  ДОСКА ДЛЯ ЗАПИСЕЙ позволяет организовать большое количество знаний, которыми располагает "разумная" программа. Информация хранится в независимых модулях, каждый из которых "наблюдает" лишь за небольшой областью на доске и активируется только тогда, когда другие модули отправляют туда какие-либо данные
  
  
• Искусственный интеллект: его истоки и проблемы
  Всему есть начало, как говорил Санчо Панса, и это начало должно опираться на нечто, ему предшествующее. Индусы придумали слона, который удерживал мир, но им пришлось поставить его на черепаху. Нужно отметить, что изобретение состоит в сотворении не из пустоты, но из хаоса: в первую очередь следует позаботиться о материале
  
  
• Станет искусственный интеллект естественным
  Прежде всего, в понимании естественного языка. Когда имеется несколько значений той или иной фразы, человек по контексту легко находит нужный смысл, компьютер же выдает множество различных вариантов, но не может выбрать из них правильный
  
  
• Интеллект как динамический компонент в структуре способностей
  Важность исследования по проблеме интеллекта вытекает прежде всего из растущей роли человеческого потенциала при оценке общественного прогресса и связанного с этим усиления интеллектуализации человеческой деятельности. Изменения, происходящие в обществе, требуют от человека как способности адаптироваться к ним
  
  
• Разработка интеллектуальных геоинформационных систем
  Эффективность использования геоинформационных технологий в различных сферах трудовой деятельности человека определяется прежде всего тем фактом, что 85% информации, с которой сталкивается человек в своей жизни, имеет территориальную привязку.
  
  
• Интеллектуальные информационные системы
  Широко известны абсолютная и относительная формы информации. Абсолютная форма – это просто количество, частота. Относительная форма – это доли, проценты, относительные частоты и вероятности
  
  
• Интеллектуальные информационные системы
  Любая информационная система  (ИС) выполняет следующие функции:  воспринимает вводимые пользователем информационные запросы и необходимые исходные данные, обрабатывает введенные и хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и формирует требуемую выходную информацию
  
  
• Новые информационные технологии. Основы и аппаратное обеспечение
  Эта книга – первая часть трехтомного учебного пособия подготовленного при грантовой поддержке Института «Открытое общество» (фонд Сороса). В ней рассматриваются основные понятия информатики и новых информационных технологий и их аппаратное обеспечение. Книга ориентирована на студентов и преподавателей гуманитарных дисциплин и представляет собой расширенный курс по информатике и новым информационным технологиям. Может использоваться при чтении курсов «Информатика», «Математика и информатика», «Новые информационные технологии» и «Технические средства обучения» в педагогических и иных университетах и вузах.
  В этой книге излагаются основополагающие понятия информатики и информационных технологий, история их развития и современное состояние аппаратного обеспечения. Описаны сверхбольшие интегральные схемы (СБИС), устройства нанотехнологии, микропроцессоры новых поколений, настольные, мобильные и карманные персональные компьютеры, локальные проводные и беспроводные сети, Интернет, мобильные средства связи и технические средства обучения. В книгу включены многие материалы, представленные российским отделением корпорации Intel. Эта корпорация - признанный мировой лидер в разработке средств новых информационных технологий.
  
  Информация и ее роль в человеческом обществе
  Информация и живая природа
  Информационные революции
  Виды информации
  Понятие о данных и базах данных
  Размножение и накопление информации
  Знания
  Передача информации и сообщения
  
  Непрерывные (аналоговые) сигналы
  Дискретные и цифровые сигналы
  Типичный пример цифровой системы записи информации
  Понятие о теореме Котельникова
  Что такое информатика?
  Информатизация и этапы развития общества
  Информационный взрыв
  Интернет-экономика и цифровая вселенная
  Формы адекватности информации
  
  Синтаксическая мера информации – бит и байт
  Числа десятичные и шестнадцатеричные
  Мера информации по Шеннону
  Семантическая и прагматическая меры информации
  Кодирование текстовой информации
  ASCII и таблицы кодировки
  Цифровое кодирование графики и видео
  Специальные виды кодирования и криптография
  Информационная модель человека
  
  Информационная модель процесса обучения
  Дидактические возможности информационной среды обучения
  Состав информационной среды обучения
  Элементная база информационных устройств
  Пассивные и активные компоненты
  
  Терагерцовые полевые и биполярные транзисторы
  Трехмерные полевые транзисторы
  Логические устройства и схемы
  Интегральные микросхемы
  Нанотехнологии в микроэлектронике
  Микромеханика на кремниевом кристалле
  Появление и развитие ЭВМ
  Что было до появления ЭВМ
  
  Факторы, приведшие к созданию ЭВМ
  Поколения ЭВМ (компьютеров)
  Ламповые ЭВМ первого поколения
  Транзисторые ЭВМ второго поколения
  ЭВМ третьего поколения на интегральных микросхемах
  ЭВМ четвертого и пятого поколений на СБИС
  Методические указания
  Главных вопросов
  Создание корпорации Intel
  
  Два класса микропроцессоров (CISC и RISC)
  История микропроцессоров Intel от до Itanium
  Сравнение новых микропроцессоров класса Pentium
  Микропроцессоры других фирм
  Процессоры фирмы Advanced Micro Device
  
  Процессоры PowerPC
  Микропроцессоры фирм Digital и Cyrix
  Процессоры с малым потреблением электроэнергии
  Особенности выбора процессоров для карманных компьютеров
  Микропроцессор Strong ARM SA-
  Микропроцессор Xscale
  Устройство и назначение микропроцессора
  Шины и разрядность микропроцессора
  Арифметико-логическое устройство
  Регистры микропроцессора
  
  Блок управления памятью
  Порты ввода/вывода
  Блок команд
  Конвейер
  Математический сопроцессор
  Кэш-память первого уровня
  Закон Мура
  Закон Мура с позиций математики
  Прогнозы на основании закона Мура
  Законы Меткалфа и фотона
  
  Глава АРХИТЕКТУРА И УСТРОЙСТВО ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ
  Мир накануне появления персональных компьютеров
  Яблоки выросли в гараже Стивена Джобса
  Клайв Синклер получает почетный титул сэра
  Домашние компьютеры – «доски»
  В СССР кибернетика объявлена лженаукой
  Программирование на калькуляторах и на Бейсике
  Рождение IBM PC
  
  От IBM PC к IBM PC XT
  Что такое архитектура компьютера
  Корпус и системная (материнская) плата ПК
  Шины ПК и разъемы расширения
  Виды памяти ПК
  Постоянное запоминающее устройство (ПЗУ)
  Оперативное запоминающее устройство - ОЗУ
  Современные модули оперативной памяти
  
  Адресное пространство памяти ПК
  Прямой доступ к памяти (DMA)
  Архитектура UMA с общей памятью
  Понятие о прерываниях
  Роль магнитной памяти
  Накопители на жестких дисках
  Параметры накопителей на жестких дисках
  Накопители на гибких дисках (встроенные и внешние)
  Файловые системы
  
  Интерфейсы дисковых накопителей
  Появлению компьютерных лазерных
  CD-ROM-драйвы
  Оптические видеодиски Video-CD и MP4
  Записывающие и перезаписывающие CD-RW - драйвы
  DVD-драйвы
  Видеосистема и видеоадаптер ПК
  Видеоадаптеры с кадровым буфером
  Видеоадаптеры с D - ускорителем и графическим процессором
  
  Видеоадаптеры с аппаратной декомпрессией изображений
  Видеоадаптеры с ускорителями -графики
  Поддержка библиотек -графики
  Аудио-оснащение ПК
  Клавиатура
  Графический манипулятор – мышь
  Сканеры
  Дисплеи ПК на электронно-лучевой трубке
  Вид дисплея на электронно-лучевой трубке
  Плоские дисплеи ноутбуков и настольных ПК
  
  Печатающие устройства - принтеры
  Мобильные вычисления и мобильные компьютеры
  Калькуляторы и электронные записные книжки
  Мобильные компьютеры - ноутбуки
  Карманные компьютеры для людей гуманитарного профиля
  Что умеют делать КПК
  Типы современных КПК
  Особенности конструкции и применения современных КПК
  

  Новые информационные технологии. Основы и аппаратное обеспечение

  Понятие о сетях
  Параллельная и последовательная передача информации
  
  Порты ввода/вывода PRN, COM и USB компьютеров
  Линии проводные и кабельные
  Световолокно и структура световолоконной линии
  Полупроводниковые излучатели света
  Полупроводниковые приемники света
  Гигагерцевая оптоэлектроника
  Организация компьютерных сетей
  Кластерные системы
  Связь с применением инфракрасного порта
  Беспроводная связь с помощью модулей Bluetooth
  
  Перспективы развития беспроводных сетей
  Организация и перспективы сотовой связи
  Конструкция сотового телефона
  Работа с сотовым телефоном
  Мобильные телефоны с расширенными возможностями
  
  Зарождение Интернета
  Технические основы Интернета
  Что нужно для работы в Интернете
  Место и значение ТСО в учебном процессе
  Классификация ТСО по применению
  Звук и его параметры
  
  Усиление звуковых сигналов
  Стереофоническое воспроизведение звука
  Микрофоны динамические
  Микрофоны электретные
  Громкоговорители и акустические системы
  Громкоговорители и акустические системы - 2
  Головные телефоны - наушники
  Усилители звуковых частот
  
  Принципы аналоговой магнитной записи звуков
  Аналоговые магнитофоны с подмагничиванием ленты
  Современные магнитофоны
  Проигрыватели звуковых оптических компакт-дисков
  Цифровые диктофоны с твердотельной памятью
  Проигрыватели MPфайлов с твердотельной памятью
  Диапроекторы
  
  Кодоскопы
  Экранно-звуковые средства обучения
  Телевидение и телевизоры
  Аналоговые видеомагнитофоны
  Применение видеомагнитофонов
  
  Видеопроекторы
  Технические средства подготовки дидактического материала
  Видеокамеры
  Цифровые фотоаппараты
  
  Цифровые видеокамеры-фотокамеры
  Проигрыватели видео-CD
  Диски DVD
  Проигрыватели дисков DVD
  Домашние видеотеатры
  Семейство роботов-собак AIBO
  Главных вопросов
  ЛИТЕРАТУРА
  
• Основы теории и технологии построения интеллектуальных систем
  Наука под названием искусственный интеллект  входит в совокупность компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям
  
  
• Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта
  В средние века знание латинского и греческого языков являлось существенной частью образования любого ученого. Ученый, владеющий только одним языком, неизбежно чувствовал себя неполноценным, поскольку он был лишен той полноты восприятия, которая возникает благодаря возможности посмотреть на мир сразу с двух точек зрения. Таким же неполноценным ощущает себя сегодняшний исследователь в области искусственного интеллекта, если он не обладает основательным знакомством как с Лиспом, так и с Прологом - с этими двумя основополагающими языками искусственного интеллекта, без знания которых невозможен более широкий взгляд на предмет исследования.
  Сам я приверженец Лиспа, так как воспитывался в Массачусетском технологическом институте, где этот язык был изобретен. Тем не менее, я никогда не забуду того волнения, которое я испытал, увидев в действии свою первую программу, написанную в прологовском стиле. Эта программа была частью знаменитой системы Shrdlu Терри Винограда. Решатель задач, встроенный в систему, работал в "мире кубиков" и заставлял руку робота (точнее, ее модель) перемещать кубики на экране дисплея, решая при этом хитроумные задачи, поставленные оператором.
  Решатель задач Винограда был написан на Микропленнере, языке, который, как мы теперь понимаем, был своего рода Прологом в миниатюре. Любой прологоподобный язык заставляет программиста мыслить в терминах целей, поэтому, несмотря на все недостатки Микропленнера, достоинством этой программы было то, что в ее структуре содержались многочисленные явные указания на те или иные цели. Процедуры-цели "схватить", "освободить", "избавиться", "переместить", "отпустить" и т.п. делали программу простой и компактной, а поведение ее казалось поразительно разумным.
  Решатель задач Винограда навсегда изменил мое программистское мышление. Я даже переписал его на Лиспе и привел в своем учебнике по Лиспу в качестве примера - настолько эта программа всегда поражала меня мощью заложенной в ней философии "целевого" программирования, да и само программирование в терминах целей всегда доставляло мне удовольствие.
  Однако учиться целевому программированию на примерах лисповских программ - это все равно, что читать Шекспира на языке, отличном от английского. Какое-то впечатление вы получите, но сила эстетического воздействия будет меньшей, чем при чтении оригинала. Аналогично этому, лучший способ научиться целевому программированию - это читать и писать программы на Прологе, поскольку сама сущность Пролога как раз и состоит в программировании в терминах целей.
  В самом широком смысле слова эволюция языков программирования - это движение от языков низкого уровня, пользуясь которыми, программист описывает, как что-либо следует делать, к языкам высокого уровня, на которых просто указывается, что необходимо сделать. Так, например, появление Фортрана освободило программистов от необходимости разговаривать с машиной на прокрустовом языке адресов и регистров. Теперь они уже могли говорить на своем (или почти на своем) языке, только изредка делая уступки примитивному миру 80-колонных перфокарт.
  Однако Фортран и почти все другие языки программирования все еще остаются языками типа "как". И чемпионом среди этих языков является, пожалуй, современный модернизированный Лисп. Так, скажем, Common Lisp, имея богатейшие выразительные возможности, разрешает программисту описывать наиболее "выразительно" именно то, как что-либо следует делать. В то же время очевидно, что Пролог порывает с традициями языков типа "как", поскольку он определенным образом направляет программистское мышление, заставляя программиста давать определения ситуаций и формулировать задачи вместо того, чтобы во всех деталях описывать способ решения этих задач.
  
  Пример программы родственные отношения
  Дерево родственных отношений
  Отношение родительродителя выраженное через композицию двух отношений родитель
  Упражнения
  
  Расширение программыпримера с помощью правил
  Графы отношений родительродителя мать и отпрыск определенных через другие отношения
  Определение отношения сестра
  Рекурсивное определение правил
  Пример отношения предок (а) X ближайший предок Z; (b) X отдаленный предок Z
  Пары предокпотомок разделенных разным числом поколений
  
  Программа о родственных отношениях
  Упражнение
  Первый шаг вычислений Верхняя цель истинна если истинна нижняя
  Продолжение процесса вычислений показанного на a>
  Все шаги достижения цели предок( том пат) Правая ветвь демонстрирует что цель достижима
  Упражнение
  
  Декларативный и процедурный смысл программ
  Резюме
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Объекты данных
  Обьекты данных Пролога
  
  Атомы и числа
  Переменные
  Имеетребенка( X) родитель( X _ )
  Некто_имеет_ребенка родитель( _ _ )
  Некто_имеет_ребенка родитель( X Y)
  ? Родитель( X _ )
  Структуры
  Дата пример структурного
  Простые геометрические объекты
  Представление объектов с Рисунок 2 3 в виде деревьев
  
  Древовидная структура соответствующая арифметическому выражению (а + w)*(s 5)
  Некоторые простые
  Упражнения
  Сопоставление
  Помогает сформулировать это отношение Отрезок
  Сопоставление треугольник((
  Пример вертикальных и горизонтальных отрезков прямых
  Входы и выходы процедуры вычисления списка целей
  
  Пример иллюстрирующий
  Вычисление целевых утверждений Пролога
  Исходное состояние
  Рекурсивная формулировка отношения можетзавладетъ
  Программа для задачи об обезьяне и банане
  Поиск банана обезьяной
  Порядок предложений и целей
  Опасность бесконечного цикла
  Варианты программы полученые путем переупорядочивания предложений и целей
  
  Четыре версии программы предок
  Поведение трех вариантов
  Сочетание декларативного и процедурного подходов
  Замечания о взаимосвязи между Прологом и логикой
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Представление списков
  Представление списка [энн теннис том лыжи] в виде дерева
  
  Некоторые операции над списками
  Принадлежность к списку
  Сцепление ( конкатенация)
  Конкатенация списков
  Процедура принадлежит1
  Упражнения
  Добавление элемента
  Удаление элемента
  Подсписок
  Отношения принадлежит и подсписок
  
  Один из способов построения перестановки списка [X | L]
  Операторная запись (нотация)
  Представление выражения 2*а+b*с в виде дерева
  Две интерпретации
  Множество предопределенных операторов
  Интерпретация терма ~(А В) === ~A v ~В
  Арифметические действия
  
  Резюме
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Получение структурированной информации из базы данных
  Структурированная информация о семье
  Описания объектов
  Упражнения
  Абстракция данных
  Упражнение
  Моделирование недетерминированного автомата
  Пример недетерминированного конечного автомата
  
  Допущение цепочки
  Планирование поездки
  Планировщик воздушных маршрутов и база данных о рейсах самолетов
  Задача о восьми ферзях
  Решение задачи о восьми
  Программа1 для задачи о восьми ферзях
  Программа 2
  а) Расстояние по
  
  Программа 2 для задачи о восьми ферзях
  Программа 3
  Связь между вертикалями
  Программа 3 для задачи о восьми ферзях
  Заключительные замечания
  Резюме
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Ограничение перебора
  Двухступенчатая функция
  
  В точке помеченной
  Примеры использующие отсечение
  Вычисление максимума
  Процедура проверки принадлежности списку дающая единственное решение
  Задача классификации объектов
  Упражнения
  Отрицание как неуспех
  Еще одна программа для решения задачи о восьми ферзях
  Трудности с отсечением и отрицанием
  
  Резюме
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Связь с файлами
  Связь между прологпрограммой и различными файлами
  Обработка файлов термов
  Reаd и write
  Вывод списков
  Формирование термов
  Улучшенный формат вывода термов представляющих семью
  
  Программа обеспечивающая вывод в формате представленном на Рисунок 6 2
  Обработка произвольного файла термов
  Обработка символов
  Упражнение
  Создание и декомпозиция атомов
  Процедура для преобразования предложения в список атомов
  Упражнения
  Ввод программ consult reconsult
  Резюме
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  
  Проверка типов термов
  Предикаты var nоnvar atom integer atomic
  Решение числового ребуса с использованием nonvar
  Поразрядное сложение
  Упражнения
  Создание и декомпозиция термов = functor arg name
  Процедура подстановки в терм вместо одного из его подтермов некоторого другого подтерма
  Упражнения
  Различные виды равенства
  Работа с базой данных
  
  Упражнения
  Bagof setof и findall
  Реализация отношения findall
  Упражнения
  Резюме
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Общие принципы хорошего программирования
  Как представлять себе программы на Прологе
  Использование рекурсии
  Обобщение
  
  Использование рисунков
  Стиль программирования
  Некоторые правила хорошего стиля
  Табличная организация длинных процедур
  Отладка
  Эффективность
  Повышение эффективности решения задачи о восьми ферзях
  Повышение эффективности программы раскраски карты
  Повышение эффективности конкатенации списков за счет совершенствования структуры данных
  Повышение эффективности зa счет добавления вычисленных фактов к базе данных
  
  Вычисление 6го числа Фибоначчи процедурой фиб
  Вычисление 6го числа
  Помогает понять отношение фибВперед
  Отношения в последовательности
  Упражнения
  Резюме
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Представление списков Сортировка
  Замечания в некоторых альтернативных способах представления списков
  Упражнения
  
  Сортировка списков
  Сортировка списка процедурой быстрсорт
  Более эффективная
  Представление множеств двоичными деревьями
  Двоичное дерево
  Представление двоичных деревьев
  Поиск элемента Х в двоичном справочнике
  а) Дерево Д построенное
  
  Двоичные справочники добавление и удаление элемента
  Введение в двоичный
  Вставление в двоичный справочник нового элемента в качестве листа
  Удаление X из двоичного
  Заполнение пустого места после удаления X
  Удаление элемента из двоичного справочника
  Внесение Х в двоичный справочник в качестве корня
  Внесение элемента на произвольный уровень двоичного справочника
  Отображение деревьев
  а) Обычное изображение
  
  Отображение двоичного дерева
  Упражнение
  Графы
  Представление графов
  а) Граф (b) Направленный граф Каждой дуге приписана ее стоимость
  Поиск пути в графе
  Поиск в графе Граф ациклического пути Путь из А в Z
  Поиск пути в графе Путь путь между А и Z в графе Граф стоимостью Ст
  Построение остовного дерева
  Построение остовного
  
  Резюме
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Двоично троичные справочники
  Полностью разбалансированный
  справочник Отмеченный путь показывает процесс поиска элемента 10
  Иллюстрирует описанный принцип
  Вставление нового
  Объекты показанные на рисунке удовлетворяют отношению встав( Дер 6 НДа Мб НДб)
  
  Некоторые из случаев
  Упражнения
  а) Программа для
  AVL дерево приближенно сбалансированное дерево
  Задача вставления
  Три правила построения нового AVLдepевa
  Упражнение
  Вставление элемента
  Резюме
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Предварительные понятия и примеры
  Задача перестановки кубиков
  Игра в восемь" и ее представление в форме графа
  Стратегия поиска в глубину
  Пример простого пространства
  Начинаясь в а поиск вглубину заканчивается бесконечным циклом между d и h a b d h d h d
  Отношение вглубину( Путь В Решение)
  Программа поиска в глубину без зацикливания
  Программа поиска в глубину с ограничением по глубине
  
  Упражнения
  Поиск в ширину
  Простое пространство
  Списковое представление множества кандидатов
  Программа поиска
  Древовидное представление множества кандидатов
  Отношение paсширить(
  Реализация поиска
  Упражнения
  Замечания относительно поиска в графах оптимальности к сложности
  
  а) Пространство
  Резюме
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Поиск с предпочтением
  Построение эвристической
  Поиск кратчайшего
  Программа поиска с предпочтением
  Отношение расширить
  Связь между gоценкой
  
  Упражнение
  Поиск c предпочтением применительно к головоломке "игра в восемь"
  Процедуры для головоломки
  Три стартовых позиции
  Упражнение
  Применение поиска с предпочтением к планированию выполнения задач
  Планирование прохождения
  Проект
  Отношения для задачи
  Резюме
  
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Представление задач в виде И / ИЛИграфов
  Поиск маршрута из
  И / ИЛИпредставление
  а) Решить Р это
  а) Пример И / ИЛИграфа
  Примеры И/ИЛИпредставления задач
  И / ИЛИпредставление задачи поиска маршрута
  Решающее дерево минимальной
  
  Задача о ханойской башне
  Задача о ханойской башне
  Формулировка игровых задач в терминах И / ИЛИграфов
  Формулировка игровой
  Базовые процедуры поиска в И / ИЛИграфах
  Поиск в глубину для
  Упражнения
  Поиск с предпочтением в И / ИЛИграфах
  Эвристические оценки и алгоритм поиска
  Получение оценки Н трудности задач И / ИЛИграфа
  
  Трассировка процесса
  Представление дерева поиска
  Программа поиска с предпочтением в И / ИЛИграфе
  Пример отношений определяющих конкретную задачу поиск маршрута
  Упражнение
  Резюме
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Функции выполняемые экспертной системой
  Грубая структура экспертной системы
  
  Правила типа "еслито" для представления знаний
  Еслито"правило
  и 14 4 дают
  Два правила из демонстрационной
  Правило уточнения плана из системы AL3 для решения шахматных задач (Bratko 1982)
  Простая база знаний
  Соединения между предохранителями и приборами в простой электрической схеме
  Разработка оболочки
  Процесс рассуждений
  Формирование ответа на вопрос "почему"
  
  Объяснение типа "почему"
  Формирование ответа на вопрос "как"
  Реализация
  Отношение рассмотреть(
  Основная процедура оболочки экспертной системы
  Процедура ответпольз
  Оболочка экспертной
  Процедура выдать
  Драйвер верхнего уровня
  Оболочка экспертной
  
  Цели с отрицанием
  Оболочка экспертной
  Упражнение
  Степень достоверности
  Модель Prospector'а
  Сеть вывода системы
  Правила распространения
  Принципы реализации
  Определение степени
  Заключительные замечания
  
  Проекты
  Резюме
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Игры двух лиц с полной информацией
  Сложность игровых
  Проект
  Минимаксный принцип
  Статические (нижний
  Упрощенная реализация минимаксного принципа
  
  Альфабета алгоритм эффективная реализация минимаксного принципа
  Дерево Рисунок 15
  Реализация альфабета алгоритма
  Минимаксные игровые программы усовершенствования и ограничения
  Знания о типовых ситуациях и механизм "советов"
  Цели и ограничения на ходы
  Выполнимость совета
  Правила и таблицы советов
  Программа на языке AL0 для игры в шахматном эндшпиле
  
  Миниатюрный интерпретатор языка AL0
  Миниатюрный интерпретатор языка AL0
  Программа на языке советов для эндшпиля "король и ладья против короля"
  Иллюстрирует смысл некоторых из
  Таблица советов на
  Фрагмент шахматной
  а) "Критическая
  Библиотека предикатов для окончания "король и ладья против короля"
  Резюме
  
  Литература
  

  Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

  Архитектура ориентированная на типовые конфигурации
  Основные понятия
  Система управляемая типовыми конфигурациями ( образцами)
  Прологовские программы как системы управляемые образцами
  Основной цикл работы
  Пример составления программы
  Процесс вычисления
  Простой интерпретатор программ управляемых образцами
  
  Простой интерпретатор для программ управляемых образцами
  Простая программа для автоматического докаэательства теорем
  Доказательство теоремы
  Программа управляемая образцами для автоматического доказательства теорем
  Преобразование пропозициональных
  Проект
  Резюме
  Литература
  Glossary
  End
  
  
• Программирование на языке ПРОЛОГ для искуственного интеллекта
  Абстракцию данных можно рассматривать как процесс организации различных фрагментов информации в единые логические единицы (возможно, иерархически), придавая ей при этом некоторую концептуально осмысленную форму. Каждая информационная единица должна быть легко доступна в программе.
  
  
• Нейросети
  Самыми первыми интеллектуальными задачами, которые стали решаться при помощи ЭВМ были логические игры (шашки, шахматы), доказательство теорем. Хотя, правда здесь надо отметить еще кибернетические игрушки типа "электронной мыши" Клода Шеннона, которая управлялась сложной релейной схемой. Эта мышка могла "исследовать" лабиринт, и находить выход из него
  
  

---

---