Учебное пособие. — Пенза: ПГУАС (Пензенский государственный университет архитектуры и строительства), 2007. - 207 стр.
Изложены основные теоретические положения о моделировании знаний (законов, правил, фактов, сведений) с применением программных средств современных компьютеров. Приведены примеры представлений и преобразований знаний средствами языков Бейсик, Паскаль, Пролог в процедурной, объектно-ориентированной и визуальной инструментальных средах программирования. Каждый раздел заканчивается контрольными вопросами и тестовыми упражнениями для самостоятельной работы.
Учебное пособие подготовлено на кафедре "Информационно-вычислительные технологии" Пензенского государственного университета архитектуры и строительства и предназначено для использования студентами специальности 230201 "Информационные системы и технологии" всех форм обучения при изучении дисциплин «Представление знаний в информационных системах», «Интеллектуальные информационные системы», « Проектирование информационных систем».
Авторский коллектив: В.Д. Былкин, В.Н.Дубинин, Т.А. Глебова, И.И. Коновалова; Под общей редакцией проф. А.Н. Кошева.
Предисловие к учебному пособию:
На обыденном уровне под исследованиями в области искусственного интеллекта обычно понимается попытка создания некого искусственного разума, подобного человеческому. На самом деле под методами искусственного интеллекта в наше время понимается совокупность методов, основанных на построении формальных моделей знаний, позволяющих решать задачи, решение которых классическим способом невозможно или неэффективно. Круг проблем, объединенных термином "искусственный интеллект", достаточно широк. В самом общем смысле искусственный интеллект - это совокупность компьютерно-ориентированных алгоритмов и программ, обеспечивающих целенаправленную переработку информации (знаний) в соответствии с приобретаемым в процессе обучения и адаптации опытом при решении разнообразных интеллектуальных задач. В ходе исследований были достигнуты значительные результаты в области построения формальных моделей человеческих знаний и человеческой логики. И хотя эти модели далеки от того, чтобы полностью формализовать процесс познания, тем не менее они с успехом применяются для решения тех задач, для которых не существует классических алгоритмов решения. Методы решения задач, основанные на формальных моделях знаний, называют интеллектуальными, или методами искусственного интеллекта (ИИ).
В настоящее время основными направлениями, в которых активно применяются методы ИИ, являются:
─ Создание экспертных систем. Экспертные системы предназначены для установления какого-либо предмета или явления по его признакам. Причем эти системы не только выдают решение, но и объясняют его.
─ Автоматизированный логический вывод.
─ Решение задач ситуационного управления, т.е. создание систем управления процессами, работу которых тяжело или невозможно описать формальными алгоритмами, например "диспетчер в аэропорту".
─ Решение задач распознавания образов (распознавание печатных знаков, человеческого голоса).
─ Разработка эффективных поисковых систем в банке данных или в Интернете.
─ Организация диалога между персональным компьютером (ПК) и пользователем на естественных языках.
─ Разработка качественных электронных переводчиков с одного естественного языка на другой.
Под данными понимается любая информация, хранящаяся с помощью ПК. Сами по себе данные не имеют смысловой нагрузки, она появляется в результате интерпретации этих данных. Обрабатывая данные, компьютер может путем преобразования информации формировать понятия и генерировать знания. Последние представляют собой определенным образом структурированную информацию, понятную человеку. Это может быть таблица, логическое описание данных или алгоритмическая модель. В настоящее время широко используются логические, продукционные, сетевые и фреймовые модели представления знаний. Выбор той или иной модели обычно зависит от поставленной задачи.