Ответы -4-

1. Дать определение: интеллект (человека), ИИ, эксперт, инженер знаний, экспертная система, естественный язык.

Интеллект способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

• целенаправленное планирование поведения в меняющейся проблемной среде;

• перенос деятельности во внутренний план вместо выполнения поведенческих актов;

• работа с понятийными моделями среды и себя (на основе понятийного отражения);

• скоординированная совокупность мыслительных/интеллектуальных операций – как абстрактных (метод рассуждения по аналогии), так и конкретных (способ решения определенного типа задач);

Искусственный интеллект – область исследований и прикладных разработок, направленных на создание программно-аппаратных средств, способных к решению таких задач, решение которых предполагает применение человеком своих интеллектуальных способностей.

Эксперт

Признанный специалист, обладающий знаниями и опытом решения задач в некоторой конкретной узко-специализированной предметной области

Инженер знаний

Человек, занимающийся извлечением экспертных знаний, проектированием, созданием и наполнением базы знаний экспертной системы

Экспертная система (ЭС) – вычислительная система, в которой представлены знания специалистов в некоторой конкретной узко-специализированной предметной области и которая в рамках этой области способна принимать решения (решать задачи) на уровне эксперта-профессионала.

Естественный язык - продукт, естественно-исторически возникший из объективных общественных потребностей (в первую очередь из потребности в общении, регу­лирующем совместную и дифференцированную деятельность) на ран­них этапах общественного развития, когда человеческое познание было практически нерефлексивным и ни о каком активном созна­тельном регулировании процесса создания языка не могло быть и речи.

1. Почему интеллект высшая форма психического отражения? Что такое анализ через синтез? Привести конкретный пример этой операции. Какие др. интеллектуальные операции столь же высокого уровня абстракции Вы знаете.

Психическое Отражение – информационное отражение, важную роль в котором играет субъективный фактор.

Формы Психического Отражения (эмоции, ощущения, мышление, чувства, воля, память)

Ощущения, чувства, эмоции, память – проявления адаптации. Интеллект "продолжает и завершает совокупность адаптивных процессов". Органическая адаптация "обеспечивает лишь мгновенное, реализующееся в данном месте, а потому и весьма ограниченное равновесие". Простейшие когнитивные функции (восприятие, память и др.) "продолжают это равновесие как в пространстве, так и во времени". Но лишь один интеллект "тяготеет к тотальному равновесию, стремясь к тому, чтобы ассимилировать всю совокупность действительности и чтобы аккомодировать к ней действие, которое он освобождает от рабского подчинения изначальным 'здесь' и' теперь'".

Мышление – процесс, использующий механизмы анализа, синтеза, обобщения, абстракции; применение знаний зависит от хода мыслительного процесса.

Анализ через синтез (один из главных механизмов продуктивного мышления) – объект в процессе мышления включается в новые системы отношений (синтез), выступает в новых качествах, что дает возможность узнать его новые свойства, фиксируемые в новых понятиях (анализ); "из объекта как бы вычерпывается все новое содержание" (Примеры: опыты Секкея, урезанная шахматная доска).

Задача обучения – формирование продуктивного мышления.

Идея интериоризации: "предметное действие переносится во внутренний, умственный план, а затем … во внутреннюю речь"; умственная деятельность – последовательное, поэтапное отражение во все более сокращенном виде материальной деятельности человека.

Мышление – система (и процесс ее функционирования) интериоризованных операций.

Теория мышления – теория о поэтапном формировании умственных действий и методах обучения им.

1. Играют в “Крестики-Нолики” 3х3. Первый ход - Крестик в центр. Найдите с помощью минимаксного алгоритма (глубины 2) наилучший ответный ход Нолика. Нарисовать дерево перебора, как происходит оценивание вершин.

Для игры используется статическая оценочная функция:

 + если P есть позиция выигрыша игрока КРЕСТИК

E(P) =   если P есть позиция выигрыша НОЛИКа

 (N_L⁺ +N_C⁺_­ +N_D⁺ )(N_L^ +N_C^ +N_D^) в остальных случаях

где +  очень большое положительное число;

  очень маленькое отрицательное число;

N_L⁺, N_C⁺, N_D⁺  соответственно число строк, столбцов и диагоналей, «открытых» для игрока КРЕСТИК(т.е. где он еще может поставить три выигрышных крестика подряд), а N_L^, N_C^, N_D^  аналогичные числа для игрока НОЛИК.

Строится дерево игры с отсечением симметричных позиции глубины 2, затем на основе предложенной метрики и минимаксного принципа вершинам приписываются веса. На основе полученного дерева заключаем, что оптимальным для НОЛИКа ответным ходом является ход в диагональную клетку.

1. Найти значение форм (указать побочный эффект и где он сказывается)

1. cons ( quote (12))(list())->((12))

2. car ( quote ( cons quote A quote(B)))->A

3. [is (* A <list 3> .A)(12321)]-> Результат T. Побочный эффект A=1.

4. [is (*A [list 3] .A)(12321)]-> Результат ().

5. [is (*A [] !*B[] .A)(12321)]-> Результат T. Побочный эффект A=1, B=(2)

6. catch [ elem 5 (1234)] 6]-> ошибка. Т.о. результат 6.

Решение:

Не уверен, но по-моему так.

a) cons ( quote (12))(list())->cons(‘(12))(())->((12)())

b) car ( quote ( cons quote A quote(B))) -> car (‘(cons ‘A ‘(B)))->car(‘(A B)) -> (A B)

c) Результат T. Побочный эффект A=1.

d) Результат ().

e) Результат T. Побочный эффект A=1, B=(3)

f) elem 5 (1234) -> ошибка. Т.о. результат 6.

1. Написать функции на Лисп и Плэнер

1. Beg5 – пятый от начала элемент списка

( defun Beg5( lambda( L ) caddddr L ) )

[ define Beg5 ( lambda( L ) [ elem 5 .L ] ) ]

1. End2 – предпоследний элемент

( defun End2( lambda( L ) (cond ( ( eq length L 2 ) car L ) ( T ( End2 cdr L )) ) )

[ define End2 ( lambda( L ) [ elem -2 .L ] ) ]

1. Краткие характеристики основных составляющих Плэнера. Показать, что он удобен для создания систем ИИ.

Вспомним «Особенности задач ИИ (с точки зрения программирования)»:

1. сложные и динамически меняющиеся структуры данных;

2. большие по объему хранилища данных (базы знаний) и средства эффективной работы с ними;

3. символьные (в основном) данные;

4. модели, отражающие состояние проблемной среды;

5. переборные алгоритмы;

6. алгоритмы поиска по образцу;

7. гибкие структуры управления.

Основные составляющие языка Плэнер:

• средства для работы со списками (лисповская часть, используется для работы со списками)

• плэнерская база данных (используется для моделирования ситуаций проблемной среды)

• встроенный режим возвратов (реализует один из основных методов перебора – бэктрекинг)

• аппарат работы с образцами (используется для анализа структуры списков)

• аппарат теорем (используется при планировании решения)

позволяют достаточно эффективно (и быстро) реализовать соответствующие возможности.

1. Что такое метазнания? В каких ситуациях и для каких видов интеллектуальных систем они необходимы? Примеры правил и описаний метауровня, используемых в экспертных системах.

Метазнания – средства разрешения конфликта между наличными С-знаниями Адаптивных диалоговых систем ИИ и входной информацией.

Примеры конфликтов:

- не удается завершить анализ текста условия задачи, т.к. в нем встретилось незнакомое АДИС слово;

- не удается продолжить планирование решения, т.к. ни один оператор к очередной вершине дерева поиска неприменим;

- новый факт формально противоречит одному из ранее известных.

Разрешение конфликта:

• поиск возможных причин (незнакомое слово – это либо действительно новое слово, либо слово с орфографической ошибкой);

• их динамическое (в текущем С-сеансе) упорядочение;

• выбор наилучшего способа устранения конфликта;

• необходимая коррекция С-знаний (С-адаптация) или изменение входных данных (исправление орфографической ошибки);

• С-обучение (факультативно), например, запись в словарь системы нового слова.

ВЫБОР ПРАВИЛ:

П1: утечка серной кислоты  использовать анион-обменник

(стоимость: дорого, источник информации: доктор Грин, степень опасности: невелика)

П2: утечка серной кислоты  использовать уксусную кислоту

(стоимость: дешево, источник информации: практикант Грун, степень опасности: велика)

П3: прежде всего использовать правило, требующее минимальных затрат

П4: прежде всего использовать правило, внесенное в БЗ специалистом

П5: прежде всего использовать правило с минимальной степенью опасности

1. Методы извлечения знаний из предметного эксперта (с краткой характеристикой).

Наблюдение на рабочем месте

Э решает реальные задачи, ИЗ - пассивно наблюдает

цель: ИЗ получает представление о характерных задачах.

Обсуждение задач

ИЗ обсуждает с Э отобранные им (ИЗ) характерные задачи

цель: ИЗ узнает, как организованы знания Э (понятия, гипотезы), как Э работает с неполной, неточной, противоречивой информацией, какие процедуры необходимы для решения задач.

Описание задач

ИЗ просит Э описать типичные задачи для каждого класса задач

цель: ИЗ узнает, как связаны между собой задачи одного класса, классы задач.

Анализ задач

ИЗ предлагает Э задачи и расспрашивает о ходе решения

цель: ИЗ пытается найти и сформулировать стратегии решения задач.

Доводка системы

Э предлагает ИЗ/прототипу_ЭС характерные задачи

цель: ИЗ проверяет сформированную совокупность знаний (БЗ).

Оценивание системы

Э анализирует и оценивает правила, стратегии, систему понятий ПО цель: Э оценивает точность работы ИЗ и правильность сформированной БЗ.

Проверка системы

ИЗ предлагает независимым экспертам протоколы решения задач Э и прототипом_ЭС

цель: объективная оценка результатов работы ИЗ и Э (и сформированной БЗ).

1. Описать фрейм-прототип =“назначать_на_должность” (указать: слоты, условия их заполнения). Привести не менее двух интерпретаций “Директор ВМШ назначается деканом факультета” и изобразить каждую в виде фрейма-примера (описанного фрейма-прототипа)

Можно предложить две интерпретации предложенной фразы:

1. Декан факультета назначает директора ВМШ.

назначать_на_должность (кто_назначил, на_должность)

Здесь: назначать_на_должность (“Декан факультета”,”Директор ВМШ”)

СЛОТЫ: кто_назначил(должность), на_должность(должность)

УСЛОВИЯ НА ЗАПОЛНЕНИЕ: тип слота кто_назначил и на_должность тип должность. Тип должность – перечислимый тип -> (“Декан факультета”,”Директор ВМШ”)

1. Декан факультета станет директором ВМШ.

назначать_на_должность (старая_должность, новая_должность)

Здесь: назначать_на_должность (“Декан факультета”,”Директор ВМШ”)

СЛОТЫ: старая_должность(должность), новая_должность(должность)

УСЛОВИЯ НА ЗАПОЛНЕНИЕ: тип слота старая_должность и новая_должность тип должность. Тип должность – перечислимый тип -> (“Декан факультета”,”Директор ВМШ”)

1. Перечислите коммерчески значимые сферы применения систем автоматической обработки текста.

К системам первого типа относятся программы машинного перевода, получающие текст на некотором естественном языке и перерабатывающие его в текст на другом естественном языке. Второй тип - системы генерации (синтеза) текстов по некоторому формальному описанию. Системы третьего типа, наоборот, перерабатывают текст на естественном языке в текст на искусственном (индексирование, извлечение смыслового содержания) или в другой текст на естественном языке (реферирование). К последнему классу отнесем программы, занимающиеся проверкой текста, написанного на естественном языке. Они в результате своей работы либо исправляют входной текст автоматически, либо формируют некоторый протокол замечаний.

1. Machine Translation and Translation Aids - машинный перевод;

2. Text Generation - генерация текста;

3. Localization and Internationalization - локализация и интернационализация;

4. Controlled Language - работа на ограниченном языке;

5. Word Processing and Spelling Correction - создание текстовых документов (ввод, редактирование, исправление ошибок)

6. Information Retrieval - информационный поиск и связанные с ним задачи.