Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 28 стр.

масштабах и поворотах на фоне шума. Решил, – значит стучится человек-
пользователь, не решил, – значит на входе робот, лазающий по мировой сети
с неизвестными, чаще всего неблаговидными целями.
     Будем рассматривать следующие классы систем искусственного
интеллекта [1].
      1.   Системы     с    интеллектуальной     обратной   связью     и
           интеллектуальными интерфейсами.
      2.   Автоматизированные системы распознавания образов.
      3.   Автоматизированные системы поддержки принятия решений
      4.   Экспертные системы (ЭС).
      5.   Нейронные сети.
      6.   Генетические алгоритмы и моделирование эволюции.
      7.   Когнитивное моделирование.
      8.   Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов)             и
           интеллектуальный анализ данных (data mining).
     Данная классификация не является исчерпывающей.
       Система искусственного интеллекта в качестве существенной своей
части включает: базу знаний, которая является результатом обобщения
опыта эксплуатации данной системы в определенных конкретных условиях.
Это значит, что программистом может быть разработана только «пустая
оболочка» системы искусственного интеллекта, которая превращается в
работоспособную систему в результате процесса обучения, который,
таким образом, является необходимым технологическим этапом создания
подобных систем. Можно провести аналогию между такой системой и
ребенком: ребенок не может идти работать, т.к. ему для этого
предварительно требуется длительное обучение в школе, а затем часто и в
вузе, чтобы он смог выполнять определенные виды работ [1].

 2.3 Информационная модель реакции систем искусственного
       интеллекта на воздействия окружающей среды
     Модель реагирования системы на вызовы среды, предложенной в 1984
году В.Н. Лаптевым показана на рисунке 2.1. На вход системы поступает
задача или проблема. Толкование различия между ними также дано В.Н.
Лаптевым и состоит в следующем.
     Ситуация, при которой фактическое состояние системы не совпадает с
желаемым (целевым) называется проблемной ситуацией и представляет
собой [1]:

     - задачу, если способ перевода системы из фактического
       состояния в желаемое точно известен, и необходимо лишь
       применить его;



                                   27