ВУЗ:
Составители:
13
направлению ИИ. В большинстве литературных источников по ИИ это
направление даже не упоминается, хотя исторически оно было первым.
Начиная с 90-х годов, на новом витке спирали технического прогресса
интерес к эволюционным методам ИИ опять резко возрос. Эволюционные
модели были органично дополнены так называемыми генетическими
алгоритмами и уже позволяли решать достаточно сложные
прикладные задачи,
суть которых сводилась обычно к многокритериальному поиску и оптимизации.
Возникло также новое, перспективное направление ИИ, объединяющее
эволюционно-генетический и нейронный подходы. В таких комбинированных
системах эволюционные и генетические процедуры берут на себя сложную
многокритериальную задачу построения и обучения ИНС [13].
Вторая группа понятий – прикладные области систем ИИ – вбирает в
себя
достаточно большое число направлений плодотворного использования методов
и средств ИИ, которое непрерывно и интенсивно расширяется. Ниже кратко
описаны только некоторые из них [12].
Обработка естественного языка. Когда люди общаются между собой на
естественном языке (ЕЯ), они практически без всяких усилий используют
сложные и пока мало понятные процессы. Оказалось, что построить
машины,
способные «понимать» хотя бы фрагменты ЕЯ, чрезвычайно трудно. Одной из
причин является то обстоятельство, что ЕЯ возник как средство общения
интеллектуальных существ, которые располагают весьма большими и
сходными «умственными структурами». При общении людей между собой эти
структуры играют роль колоссальной общедоступной контекстуальной базы
знаний, опираясь на которую участники обмена могут
создавать и
воспринимать чрезвычайно сжатые сообщения.
Техническая система, способная понимать сообщение на ЕЯ, как и человек
нуждается в контекстуальных знаниях и механизмах, обеспечивающих
логический вывод на основе полученного сообщения и этих контекстуальных
знаний, поскольку «генератор сообщения на ЕЯ» – человек, посылая
сообщение, уже предполагает наличие этих знаний и механизмов.
К настоящему
времени в этом направлении достигнуты реальные
результаты в решении задач синтеза и анализа письменных и устных
фрагментов речи, а также задач машинного перевода с одного языка на другой с
определенными ограничениями. Направление вошло в практическую стадию
разработок прикладных систем.
Извлечение знаний из баз данных. Базы данных (БД) представляют
собой электронные
хранилища, в которых могут находиться большие объемы
сведений, относящихся к определенным предметным областям. БД
формируется таким образом, чтобы из нее можно было извлекать нужные
сведения в виде ответов на запросы по данной предметной области. В
настоящее время существует много разнообразных приемов построения БД и
способов извлечения информации из них. В рамках
ИИ интересна другая
постановка вопроса, а именно – как извлечь из БД ответ на вопрос, который,
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- …
- следующая ›
- последняя »
