Основы построения и функционирования интеллектуальных информационных систем. Былкин В.Д - 4 стр.

UptoLike

4
В настоящее время основными направлениями, в которых
активно применяются методы ИИ, являются:
1. 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.
2. Автоматизированный логический вывод.
3. Решение задач ситуационного управления, т.е. создание систем управления процессами,
работу которых тяжело или невозможно описать формальными алгоритмами, например
"диспетчер в аэропорту".
4. Решение задач распознавания образов (распознавание печатных знаков, человеческого
голоса).
5. Разработка эффективных поисковых систем в банке данных или в Интернете.
6. Организация диалога между персональным компьютером (ПК) и пользователем на
естественных языках.
7. 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.
      В настоящее время основными направлениями, в которых
активно применяются методы ИИ, являются:
   1. 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.
   2. Автоматизированный логический вывод.
   3. Решение задач ситуационного управления, т.е. создание систем управления процессами,
      работу которых тяжело или невозможно описать формальными алгоритмами, например
      "диспетчер в аэропорту".
   4. Решение задач распознавания образов (распознавание печатных знаков, человеческого
      голоса).
   5. Разработка эффективных поисковых систем в банке данных или в Интернете.
   6. Организация диалога между персональным компьютером (ПК) и пользователем на
      естественных языках.
   7. 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.




                                            4