googleDoc (Материалы к экзамену и коллоквиумам 2013-го года), страница 4

Побочный эффект A=1.[is (*A [list 3] .A)(12321)]-> Результат ().e)[is (*A [] !*B[] .A)(12321)]-> Результат T. Побочный эффект A=1, B=(2)f)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)По идее самый первый quote будет подавлять вычисление внутреннего списка, так чтополучится: b) -> car ‘(cons quote A quote (B)) -> cons. Иначе бы при вычислении внутреннегосписка получилась бы лажа, ибо просто quote A без скобок - не вызов функции, а два атомаquote и A, а так как в quote по дефолту записана функция - кончится такое ошибкой.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 6.5. Написать функции на Лисп и Плэнерa) Beg5 – пятый от начала элемент списка( defun Beg5( lambda( L ) caddddr L ) )[ define Beg5 ( lambda( L ) [ elem 5 .L ] ) ]b) 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 ] ) ]6. Краткие характеристики основных составляющих Плэнера. Показать, что он удобен длясоздания 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 сними;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 сосписками)● 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.7. Что такое метазнания? В каких ситуациях и для каких видов интеллектуальных систем онинеобходимы? Примеры правил и описаний метауровня, используемых в экспертных системах.Метазнания – средства разрешения конфликта между наличными С-знаниями Адаптивныхдиалоговых систем ИИ и входной информацией.Примеры конфликтов:- не удается завершить анализ текста условия задачи, т.к.

в нем встретилось незнакомое АДИСслово;- не удается продолжить планирование решения, т.к. ни один оператор к очередной вершинедерева поиска неприменим;- новый факт формально противоречит одному из ранее известных.Разрешение конфликта:● поиск возможных причин (незнакомое слово – это либо действительно новое слово, либослово 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, источникинформации: доктор Грин, степень опасности: невелика)● П2: утечка серной кислоты ® использовать уксусную кислоту (стоимость: дешево, источникинформации: 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 опасности8.

Методы извлечения знаний из предметного эксперта (с краткой характеристикой).Наблюдение на рабочем местеЭксперт решает реальные задачи, ИЗ - пассивно наблюдаетцель: ИЗ получает представление о характерных задачах.Обсуждение задачИЗ обсуждает с Экспертами отобранные им (ИЗ) характерные задачицель: ИЗ узнает, как организованы знания Эксперта (понятия, гипотезы), как Эксперт работает снеполной, неточной, противоречивой информацией, какие процедуры необходимы для решениязадач.Описание задачИЗ просит Эксперта описать типичные задачи для каждого класса задачцель: ИЗ узнает, как связаны между собой задачи одного класса, классы задач.Анализ задачИЗ предлагает Эксперту задачи и расспрашивает о ходе решенияцель: ИЗ пытается найти и сформулировать стратегии решения задач.Доводка системыЭксперт предлагает ИЗ/прототипу ЭС характерные задачицель: ИЗ проверяет сформированную совокупность знаний (БЗ).Оценивание системыЭ анализирует и оценивает правила, стратегии, систему понятий ПО цель: Э оценивает точностьработы ИЗ и правильность сформированной БЗ.Проверка системыИЗ предлагает независимым экспертам протоколы решения задач Э и прототипом_ЭСцель: объективная оценка результатов работы ИЗ и Э (и сформированной БЗ).9.

Описать фрейм-прототип =“назначать_на_должность” (указать: слоты, условия ихзаполнения). Привести не менее двух интерпретаций “Директор ВМШ назначается деканомфакультета” 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. Типдолжность – перечислимый тип -> (“Декан факультета”,”Директор ВМШ”)2.

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. Типдолжность – перечислимый тип -> (“Декан факультета”,”Директор ВМШ”)10. Перечислите коммерчески значимые сферы применения систем автоматической обработкитекста.К системам первого типа относятся программы машинного перевода, получающие текст нанекотором 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 наискусственном (индексирование, извлечение смыслового содержания) или в другой текст наестественном языке (реферирование).

К последнему классу отнесем программы, занимающиесяпроверкой текста, написанного на естественном языке. Они в результате своей работы либоисправляют 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..