Информационные технологии. Беспалов В.В. - 91 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи
аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой
деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Наука под названием «Искусственный интеллект» входит в комплекс
компьютерных наук, а создаваемые на еѐ основе технологии к
информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с
помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных
рассуждений и действий.
Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на
входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется еѐ решение. Как
правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в
математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он
слишком сложен, трудоѐмок и т. п. В это направление входят: доказательство
теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация,
прогнозирование.
Обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ
возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом»
языке. В частности, здесь ещѐ не решена проблема машинного перевода текстов
с одного языка на другой.
Инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой
информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области
затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ.
Машинное обучение касается процесса самостоятельного получения
знаний интеллектуальной системой в процессе еѐ работы.
Экспертные системы – программы, использующие специализированные
базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо
проблеме.
Распознавание образов. Например, распознавание символов,
рукописного текста, речи, анализ текстов. Особо стоит упомянуть
компьютерное зрение, которое связано ещѐ и с робототехникой.
Биологическое моделирование искусственного интеллекта. Сюда можно
отнести несколько направлений.
Нейронные сети используются для решения нечѐтких и сложных
проблем, таких как распознавание геометрических фигур или
кластеризация объектов.
Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать
более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других
алгоритмов («родителей»).

Страницы