3.Экспертные системы
Экспертная система - это система искусственного интеллекта, построенная на основе глубоких специальных знаний о некоторой предметной области (полученных от экспертов-специалистов этой области). Экспертные системы – один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение и нашли практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение.
Технология экспертных систем является одним из направлений новой области исследования, которая получила наименование искусственного интеллекта (Artificial Intelligence — AI). Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества — органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике. Перечень типовых задач, решаемых экспертными системами, включает:
извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);
диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);
структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);
выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);
планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).
Особенности экспертных систем
компетентность – в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и специалисты-люди; при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область;
символьные рассуждения – знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразовании символьных наборов;
глубина – экспертиза должна решать серьезные, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью знаний, которые экспертная система использует, или обилием информации; это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам;
самосознание – экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.
- 1). Шпионское и рекламное по, программы взлома
- 2). Операционная система Linux.
- 3). Сканер
- 4).Компьютерная графика. Классификация.
- 5). Структура интернета: домен, сайт, www-сервер, Веб-страница
- 1).Удостоверяющие центры
- 2). Электронная память
- 3). Система автоматизированного проектирования
- 4). Операторы и функции языка Pascal
- 5). Программные средства контроля доступа
- 1.Служба сети интернет:ftp
- 2.Основные характеристики эвм
- 3.Экспертные системы
- 4.Итерационные циклы
- 5.Функции сети
- 1.Служба www: хостинг
- 2.Основные понятия баз данных
- 3.Принципы фон-Неймана
- 4.Классификация языков программирования
- 5.Оборудование локальной сети
- 1). Электронная почта
- 2). Системный блок
- 3) Утилиты
- 4).Запись логических выражений
- 5).Удаленный доступ к сети
- 27 Билет