загрузка...
загрузка...
На головну

Визначення бази знань

Нейронні мережі

Призначення і основи використання систем штучного інтелекту

бази знань

науковою задачею штучного інтелекту є відтворення (імітація) за допомогою штучних пристроїв розумних міркувань і дій людини.

При створенні інтелектуальних інформаційних систем виділяють два основних підходи:

1) Спадний, семіотичний - Створення експертних систем, баз знань і систем логічного висновку, що імітують високорівневі психічні процеси: мислення, міркування, мова, емоції, творчість і т. Д.

2) Висхідний, біологічний - Вивчення нейронних мереж і еволюційних обчислень, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі більш дрібних «неінтелектуальних» елементів.

Системи штучного інтелекту застосовуються для вирішення погано формалізованих задач.

Прикладами реалізації систем штучного інтелекту є системи перевірки правопису, електронні перекладачі та словники.

За допомогою штучного інтелекту вирішують завдання розпізнавання образів, тексту і мови.

Системи штучного інтелекту, що моделюють роботу головного мозку, називають нейронними мережами.

перцептрон - Це математична і комп'ютерна модель сприйняття інформації мозком (кібернетична модель мозку), запропонована Френк Розенблат в 1957 р і реалізована у вигляді електронної машини «Марк-1» в 1960 р Перцептрон став однією з перших моделей нейромереж, а «Марк-1 »- першим в світі нейрокомп'ютером. незважаючи на свою простоту, перцептрон здатний навчатися і вирішувати досить складні завдання.

Перцептрон складається з трьох типів елементів: що надходять від сенсорів сигнали передаються асоціативним елементам, а потім реагує елементам. Таким чином, перцептрони дозволяють створити набір «асоціацій» між вхідними сигналами і необхідної реакцією на виході.

У базі знань зберігаються знання і факти.

факти - Це дані про деяку предметну область: опис об'єктів, процесів і явищ.

знання являють собою результат інтелектуальної діяльності людини. Знання можуть бути отримані в результаті узагальнення теоретичного і практичного досвіду.

Знання традиційно поділяються на процедурні та декларативні. Історично первинними були процедурні знання, Т. Е. Знання, «розчинені» в алгоритмах. Вони керували даними. Для їх зміни потрібно змінювати програми. Однак з розвитком штучного інтелекту пріоритет даних поступово змінювався, і все більша частина знань зосереджувалася в структурах даних (таблиці, списки, абстрактні типи даних), т. Е. Збільшувалася роль декларативних знань.

Сьогодні знання придбали чисто декларативну форму, т. Е. Знаннями вважаються пропозиції, записані на мовах подання знань, наближених до природної мови і зрозумілих неспеціалістам.

Основні операції з даними «-- попередня | наступна --» Моделі представлення знань
загрузка...
© om.net.ua