Как оставить заявку на ремонт стиральной машины. Порно красивая грудь

Нейронные сети в планировании

В моменты принятия сложных решений человек старается «заглянуть в себя» и постичь, каким образом он справляется с трудными и порой не решаемыми формальной логикой задачами. Естественное беспокойство и жажда познания обуревают его наряду со смутным сознанием того, что математический, алгоритмический подход к построению сложных кибернетических систем искусственно абсолютизирован. Все должно быть к месту, все должно быть взвешено, И обращаясь к себе, он раз за разом проводит мозговую атаку на то таинственное, созданное природой — на собственный мозг...

Итак, мы вступаем в самую сокровенную область искусственного интеллекта.
Мы смелы и безапелляционны. Долго и систематически насаждаемая духовная нищета заставила нас позабыть о превалирующем духовном начале в человеке. Все больше людей понимают, что мозг — лишь инструмент духа, души. И как любой инструмент, он производится, тупится и приходит в негодность — умирает. Бессмертной остается душа — продукт тонкого мира, мира сверхвысоких частот и, по мнению некоторых философов, настойчиво проявляющейся психической энергии.
А раз мозг — инструмент, его надо тренировать, заполнять, совершенствовать. В природе царит принцип целесообразности, полезности в борьбе за главную установку — установку на развитие. Нужное существует и утверждается, ненужное отмирает, как отмирают неиспользованные, «лишние» нейроны, порождая склеротическую ткань и разъедающую интоксикацию. И человека ленивого, праздного, недеятельного охватывает преждевременное старческое слабоумие. «Душа обязана трудиться», — сказал поэт Н. Заболоцкий. Эту истину мы открываем вновь, с другой, неожиданной стороны...
Мы принимаем сказанное и успокаиваемся. Не вторгаемся мы в то, что для нас сейчас непостижимо, что пока нам не дано. Но кто знает? И на всякий случай мы вооружаемся иронией, преодолевая «сопротивление материала». Ирония позволяет и сказать, и не сказать, предположить, но тотчас, прикрываясь шуткой, трусливо отступить. Только иронией можно защитить себя от мистических страхов, возникающих на трудном пути познания.


Устойчивость и помехозащищенность
По нейронным сетям накоплен огромный материал, способный привести в растерянность неискушенного читателя, пытающегося понять, что такое нейросети. С этой проблемой столкнулся автор данной книги при чтении курса лекций по нейроинформатике студентам технического вуза, обладающим традиционным объемом математических знаний, и несформированным формальнологическим мышлением. Помогла схемотехническая направленность их знаний в области конструирования электронных схем и программирования.

Модель мозга
Модель мозга 2
Модель мозга 3
Модель мозга 4
Модель мозга 5
Устойчивость и помехозащищенность
Ввод и «разглядывание» эталонов и образов
Ввод и «разглядывание» эталонов и образов 2
Пространство признаков
Кора

Построение современной нейро сетевой технологии
Существует мнение о том, что нейросеть формируется «под задачу». Однако в природе есть идеальная, универсальная, «унифицированная» нейросеть — наш мозг. И каждый из нас не испытывает серьезных технических трудностей, если становится не коммерсантом, а, скажем, блестящим специалистом по реликтовым захоронениям мезозойского периода. Более того, если человек талантлив, то он талантлив во всем.

Построение нейросети «под задачу»
Построение нейросети «под задачу» 2
Построение нейросети «под задачу» 3
Построение нейросети «под задачу» 4
Формализация нейросети
Формализация нейросети 2
Формализация нейросети 3
Формализация нейросети 4
Формализация нейросети 5
Модель механизма запоминания

Трассировка нейро сети
Задавая обобщенный эталон на входе, например, из тех, что приведены выше, необходимо наиболее рациональным образом построить пересекающиеся пути возбуждений, ведущие от каждого возбужденного входного нейрона к соответствующему нейрону выходного слоя. Пути должны быть максимально объединены, совмещены согласно стратегии слияния и общего выхода.

Трассировка нейросети
Трассировка нейросети 2
Трассировка нейросети 3
Трассировка нейросети 4
Трассировка нейросети 5
Трассировка нейросети 6
Трассировка нейросети 7
Трассировка нейросети 8
Трассировка нейросети 9
Трассировка нейросети 10

Стратегии обучения и самообучения
На самом деле обучение не бывает внезапным, как мы это представили выше, рассматривая сразу обобщенные эталоны. Можно учить по «чистым» эталонам, объединив их в обобщенные, но реально используются «частные» эталоны, приводящие к одному решению. Например, последовательно применяют эталоны В1А1С2, В1A1С1 и т.д. и получают решение R1. Можно предъявлять вперемежку разные эталоны, формируя одновременно разные решения.

Стратегии обучения и самообучения 2
Стратегии обучения и самообучения 3
Стратегии обучения и самообучения 4
Стратегии обучения и самообучения 5
Не задавайте глупых вопросов!
Познание нового основа самообучения

Нейронные сети с обратными связями
Посылка «человек произошел от обезьяны» обязательно должна привести к абсурдному выводу «у человека есть хвост». Диким голосом современного студента не удивить. Обучение — трассировку, приводящую к образованию динамических путей возбуждения, при которой могут быть использованы многие нейроны, обозначим пунктиром. Тогда должна существовать отрицательная обратная связь, ведущая к нейрону входного слоя, «ответственному» за указанный тезис. Значит, этот нейрон должен получать возбуждение нейрона выходного слоя с помощью дендрита с отрицательным синапсическим весом.

Как же вводить обратные связи?
Как же вводить обратные связи? 2
Как же вводить обратные связи? 3
Как же вводить обратные связи? 4

Нейро сетевые самообучающиеся системы управления
Типичными операциями сравнения ассоциативной памяти являются следующие: «равно не равно», «ближайшее меньше чем — ближайшее больше чем», «не больше чем — не меньше чем», «максимальная величина — минимальная величина», «между границами — вне границ», «следующая величина больше — следующая величина меньше» и др., т.е. все это — операции отношения и определения принадлежности.

Нейросетевые самообучающиеся системы 2
Нейросетевые самообучающиеся системы 3
Нейросетевые самообучающиеся системы 4
Нейросетевые самообучающиеся системы 5
Нейросетевое воплощение
Нейросетевое воплощение 2

Логическое программирование нейро сети
Язык представляет базу знаний как совокупность фактов и правил вывода; процедурная структура позволяет включать конструкции любых других алгоритмических языков, т.е. ПРОЛОГ является логической надстройкой, объединяющей лишь операции вывода. Формулируется цель логического вывода, и если она не противоречива, выявляются факты, ее породившие.

Логическое программирование нейросети 2
Логическое программирование нейросети 3
Логическое программирование нейросети 4
Логическое программирование нейросети 5
Нейросеть для задачи логического вывода
Нейросеть для задачи логического вывода 2

Табличный метод основа искусственного интеллекта
Наука и техника обладают колоссальным опытом построения сложных систем только лишь на основе алгоритмических, математических методов расчета, исключая какие бы то ни было методы искусственного интеллекта. Алгоритмы вывода и наведения ракет перехватчиков, расчет и выдача команд целее указания и управления на борт по измеренным отклонениям впечатляют по объему вычислений, по частоте обновления данных и в конечном итоге по требованиям к производительности вычислительных средств. И мы все яснее понимаем, что моделирование процессов мозговой деятельности, воспроизводящих методы ассоциативного мышления, открывает самые широкие возможности, присущие живым организмам.

Мониторинг банковской системы
Мониторинг банковской системы 2
Мониторинг банковской системы 3
Мониторинг банковской системы 4
Мониторинг банковской системы 5
Мониторинг банковской системы 6
Мониторинг банковской системы 7
Мониторинг банковской системы 8

Примеры применения нейро сетевых технологий

Начальник станции Кукуевка (ведущий) и начальник станции Пырловка одновременно выпускают навстречу друг другу два паровоза ( 9.1) со скоростью либо 60, либо 80 км/ч. Длина перегона составляет 4 км. Проблема заключается в том, что пути перегона то сходятся в один на протяжении одного километра, то расходятся. И тогда в зависимости от точки встречи со станции Кукуевка надо выслать на соответствующий километр либо линейного с приветственным флажком, либо линейного с подстилочной соломкой.

Служба безопасности
Парк фантасмагорий
Компьютерный человечек компи
Компьютерный человечек 2
Графический диспетчер движения поездов
Графический диспетчер движения поездов 2
Графический диспетчер движения поездов 3
Графический диспетчер движения поездов 4
Печать рукописи
Печать рукописи 2

Система ArchiCAD

Система ArchiCAD — великолепная CAD-система, т.е. специализированное средство для трехмерного строительного проектирования. В от-личие от других CAD-систем, написанных для инженеров, а позднее приспособленных для архитектуры, программа ArchiCAD изначально была разработана для решения исключительно архитектурных задач. В результате такой узкой специализации программы архитекторы-профессионалы получили возможность работать в интуитивной среде с очень простым для изучения интерфейсом и привычным для архитектора инструментарием.
Система ArchiCAD — первая из относительно недорогих архитектурных САПР, претендующая на комплексное решение архитектурных задач.
ArchiCAD позволяет в одном файле интегрировать данные, понятные как профессионалу-строителю, так и покупателю. Эта особенность позволяет архитектору — пользователю ArchiCAD сэкономить свое рабочее время и значительную часть средств своего клиента и поможет избежать возможных конфликтов еще до их возникновения.
Пользователь ArchiCAD обладает полной и разнообразной информацией о проекте на любом этапе его разработки:
при работе над эскизом доступна детальная строительная информация (данные о точных размерах, площадях и материалах);
трехмерная перспектива строится автоматически на основе данных проекта;
любые изменения в чертежах автоматически отображаются в конструкторской документации, которая пополняется по мере выполнения проекта.

Archicad
ArchiCAD — единственная программа, в которой может меняться степень детализации чертежей в зависимости от выбранного масштаба. Например, исходя из масштаба, двери или окна на плане могут быть отображены схематически или со всеми деталями. Это избавляет архитектора от необходимости каждый раз вычерчивать дополнительные элементы или узлы на чертеже малого масштаба. Существует возможность даже скопировать детали со стандартного каталога производителя.
Система представления информации на экране программы ArchiCAD проста и ограничена, в то же время ее пользователь имеет доступ к необходимым и самым специфичным данным. Даже новички в работе с компьютером очень быстро могут освоить эту программу.

Плавающие панели
Информационное табло
Координатное табло
Инструментальная панель
Панель управления
Многооконный интерфейс
Примечания и заметки
Навигация в окнах проекций
Панорамирование позволяет перемещать
Меню "файл"

Определение параллельной проекции
Всплывающее табло, которое содержит 12 видов проекций, например, стандартные аксонометрические проекции, виды сбоку, сверху и снизу, также специальную аксонометрию и т.п. Просмотровое окошко показывает расположение координат и как при этом будет выглядеть изображение в текущей проекции. Для перемещения оси координат перетяните ее или щелкните в том месте, куда она должна переместиться. Окошки редактирования значений углов наклона осей по отношению к горизонтали и их аксонометрических масштабов (коэффициентов искажения). Окошко редактирования азимута камеры, направленной на цель.

Диалоговое окно "солнце"
Диалоговое окно "города"
Команда "элементы для визуализации "
Команда "параметры 3d изображения "
Указать методы построения зdизображения
Указать спецэффекты построения изображения
Указать характеристики изображения
Команда "секущие плоскости "
Команда "с 3d разрезами"
Команда "объемноблочная"

Преимущества
Как первопроходец в классе архитектурных CAD-пакетов, Archi-CAD предлагает преимущества: интеграции трехмерного компьютерного строительства с мощными средствами визуализации; одновременного доступа ко всем данным; способности использования интеллектуальных строительных материалов и т.д.

Простота использования
Разработка проекта строения
В трехмерном виде в разрезе в перспективе
Виртуальное здание
План
Модель здания
Свет и тени
Убедительность представления проекта заказчику
Спецификация используемых материалов
Зонирование


Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

В средние века знание латинского и греческого языков являлось существенной частью образования любого ученого. Ученый, владеющий только одним языком, неизбежно чувствовал себя неполноценным, поскольку он был лишен той полноты восприятия, которая возникает благодаря возможности посмотреть на мир сразу с двух точек зрения. Таким же неполноценным ощущает себя сегодняшний исследователь в области искусственного интеллекта, если он не обладает основательным знакомством как с Лиспом, так и с Прологом - с этими двумя основополагающими языками искусственного интеллекта, без знания которых невозможен более широкий взгляд на предмет исследования.
Сам я приверженец Лиспа, так как воспитывался в Массачусетском технологическом институте, где этот язык был изобретен. Тем не менее, я никогда не забуду того волнения, которое я испытал, увидев в действии свою первую программу, написанную в прологовском стиле. Эта программа была частью знаменитой системы Shrdlu Терри Винограда. Решатель задач, встроенный в систему, работал в "мире кубиков" и заставлял руку робота (точнее, ее модель) перемещать кубики на экране дисплея, решая при этом хитроумные задачи, поставленные оператором.
Решатель задач Винограда был написан на Микропленнере, языке, который, как мы теперь понимаем, был своего рода Прологом в миниатюре. Любой прологоподобный язык заставляет программиста мыслить в терминах целей, поэтому, несмотря на все недостатки Микропленнера, достоинством этой программы было то, что в ее структуре содержались многочисленные явные указания на те или иные цели. Процедуры-цели "схватить", "освободить", "избавиться", "переместить", "отпустить" и т.п. делали программу простой и компактной, а поведение ее казалось поразительно разумным.
Решатель задач Винограда навсегда изменил мое программистское мышление. Я даже переписал его на Лиспе и привел в своем учебнике по Лиспу в качестве примера - настолько эта программа всегда поражала меня мощью заложенной в ней философии "целевого" программирования, да и само программирование в терминах целей всегда доставляло мне удовольствие.
Однако учиться целевому программированию на примерах лисповских программ - это все равно, что читать Шекспира на языке, отличном от английского. Какое-то впечатление вы получите, но сила эстетического воздействия будет меньшей, чем при чтении оригинала. Аналогично этому, лучший способ научиться целевому программированию - это читать и писать программы на Прологе, поскольку сама сущность Пролога как раз и состоит в программировании в терминах целей.
В самом широком смысле слова эволюция языков программирования - это движение от языков низкого уровня, пользуясь которыми, программист описывает, как что-либо следует делать, к языкам высокого уровня, на которых просто указывается, что необходимо сделать. Так, например, появление Фортрана освободило программистов от необходимости разговаривать с машиной на прокрустовом языке адресов и регистров. Теперь они уже могли говорить на своем (или почти на своем) языке, только изредка делая уступки примитивному миру 80-колонных перфокарт.
Однако Фортран и почти все другие языки программирования все еще остаются языками типа "как". И чемпионом среди этих языков является, пожалуй, современный модернизированный Лисп. Так, скажем, Common Lisp, имея богатейшие выразительные возможности, разрешает программисту описывать наиболее "выразительно" именно то, как что-либо следует делать. В то же время очевидно, что Пролог порывает с традициями языков типа "как", поскольку он определенным образом направляет программистское мышление, заставляя программиста давать определения ситуаций и формулировать задачи вместо того, чтобы во всех деталях описывать способ решения этих задач.

Предисловие
Одним из замечательных свойств Пролога является то, что это достаточно простой язык, и студенты могли бы использовать его непосредственно в процессе изучения вводного курса по искусственному интеллекту. Я не сомневаюсь, что многие преподаватели включат эту книгу в свои курсы искусственного интеллекта с тем, чтобы студенты смогли увидеть, как при помощи Пролога абстрактные идеи приобретают конкретные и действенные формы.

Общий обзор языка Пролог
Пролог - это язык программирования, предназначенный для обработки символьной нечисловой информации. Особенно хорошо он приспособлен для решения задач, в которых фигурируют объекты и отношения между ними. На 1.1 представлен пример - родственные отношения. Тот факт, что Том является родителем Боба, можно записать на Прологе так: родитель( том, боб).

Пример программы родственные отношения
Дерево родственных отношений
Отношение родитель родителя
Упражнения
Расширение программы примера с помощью правил
Графы отношений родитель родителя
Определение отношения сестра
Рекурсивное определение правил
Пример отношения предок X ближайший предок Z
Пары предок потомок разделенных разным числом

Синтаксис и семантика пролог-программ
Предписывает различные формы записи для различных типов объектов данных. В гл. 1 мы уже видели способ, с помощью которого можно отличить атомы от переменных: переменные начинаются с прописной буквы, тогда как атомы - со строчной. Для того, чтобы пролог-система распознала тип объекта, ей не требуется сообщать больше никакой дополнительной информации (такой, например, как объявление типа данных).

Обьекты данных Пролога
Атомы и числа
Переменные
Имеетребенка( X) родитель( X _ )
Некто_имеет_ребенка родитель( _ _ )
Некто_имеет_ребенка родитель( X Y)
? Родитель( X _ )
Структуры
Дата пример структурного
Простые геометрические объекты

Списки. Операторы. Арифметика
Список - это простая структура данных, широко используемая в нечисловом программировании. Список - это последовательность, составленная из произвольного числа элементов, например энн, теннис, том, лыжи. На Прологе это записывается так: [ энн, теннис, том, лыжи ] Однако таково лишь внешнее представление списков. Как мы уже видели в гл. 2, все структурные объекты Пролога - это деревья. Списки не являются исключением из этого правила.

Некоторые операции над списками
Принадлежность к списку
Сцепление ( конкатенация)
Конкатенация списков
Процедура принадлежит
Упражнения
Добавление элемента
Удаление элемента
Подсписок
Отношения принадлежит и подсписок

Использование структур: примеры
База данных может быть представлена на Прологе в виде множества фактов. Например, в базе данных о семьях каждая семья может описываться одним предложением. На 4.1 показано, как информацию о каждой семье можно представить в виде структуры. Каждая семья состоит из трех компонент: мужа, жены и детей. Поскольку количество детей в разных семьях может быть разным, то их целесообразно представить в виде списка, состоящего из произвольного числа элементов. Каждого члена семьи в свою очередь можно представить структурой

Описания объектов
Упражнения
Абстракция данных
Упражнение
Моделирование недетерминированного автомата
Пример недетерминированного конечного автомата
Допущение цепочки
Упражнения
Планирование поездки
Планировщик воздушных маршрутов

Управление перебором
В процессе достижения цели пролог-система осуществляет автоматический перебор вариантов, делая возврат при неуспехе какого-либо из них. Такой перебор - полезный программный механизм, поскольку он освобождает пользователя от необходимости программировать его самому. С другой стороны, ничем не ограниченный перебор может стать источником

Ограничение перебора
Двухступенчатая функция
В точке помеченной
Примеры использующие отсечение
Вычисление максимума
Процедура проверки принадлежности списку
Задача классификации объектов
Упражнения
Отрицание как неуспех
Упражнения

Ввод и вывод
До сих пор мы применяли только один метод связи пользователя с программой - пользователь задает программе вопросы, а программа ему отвечает, конкретизируя переменные. Такой механизм связи прост и практичен и, несмотря на свою простоту, обеспечивает ввод и вывод информации. Однако он обладает слишком малой гибкостью и поэтому часто не совсем удобен. В следующих случаях требуется расширение этого основного механизма связи: ввод данных в форме, отличной от вопроса - например, в виде предложений, написанных на английском языке вывод информации в произвольном формате обмен информацией с произвольным файлом, а не только с пользовательским терминалом

Обработка файлов термов
Reаd и write
Вывод списков
Формирование термов
Улучшенный формат вывода термов семьи
Вывод в формате представленном на 6 2
Обработка произвольного файла термов
Обработка символов
Упражнение
Создание и декомпозиция атомов

Другие встроенные процедуры
Термы бывают разных типов: переменные, целые числа, атомы и т.д. Если терм - переменная, то в некоторый момент выполнения программы он может оказаться конкретизированным или не конкретизированным. Далее, если он конкретизирован, то его значение может быть атомом, структурой и т. п. Иногда бывает полезно узнать, каков тип этого значения.

Проверка типов термов
Предикаты var nоnvar atom integer atomic
Решение числового ребуса с использованием nonvar
Поразрядное сложение
Упражнения
Создание и декомпозиция термов = functor arg name
Процедура подстановки в терм другого подтерма
Упражнения
Различные виды равенства
Работа с базой данных

Стиль и методы программирования
Подчиняться при программировании некоторым стилистическим соглашениям нужно для того, чтобы уменьшить опасность внесения ошибок в программы и создавать программы, которые легко читать, понимать, отлаживать и модифицировать. Ниже дается обзор некоторых из составных частей хорошего стиля программирования на Прологе. Мы рассмотрим некоторые общие правила хорошего стиля, табличную организацию длинных процедур и вопросы комментирования программ.

Использование рекурсии
Обобщение
Использование рисунков
Стиль программирования
Некоторые правила хорошего стиля
Табличная организация длинных процедур
Отладка
Эффективность
Решение задачи о восьми ферзях
Повышение эффективности программы раскраски

Операции над структурами данных
Сортировка применяется очень часто. Список можно отсортировать (упорядочить), если между его элементами определено отношение порядка. Для удобства изложения мы будем использовать отношение порядка больше( X, Y) означающее, что Х больше, чем Y, независимо от того, что мы в действительности понимаем под "больше, чем". Если элементами списка являются числа, то отношение больше будет, вероятно, определено как больше( X, Y) := Х Y.

Сортировка списков
Сортировка списка процедурой быстрсорт
Более эффективная
Упражнения
Представление множеств двоичными деревьями
Двоичное дерево
Представление двоичных деревьев
Поиск элемента Х в двоичном справочнике
Дерево Д
Упражнения

Усовершенствованные методы представления множеств деревьями
Двоичное дерево называют хорошо сбалансированным, если оба его поддерева имеют примерно одинаковую глубину (или размер) и сами сбалансированы. Глубина сбалансированного дерева приближенно равна log n , где n - число вершин дерева. Время, необходимое для вычислений, производимых отношениями внутри, добавить и удалить над двоичными справочниками, пропорционально глубине дерева. Таким образом, в случае двоичных справочников это время имеет порядок log n.

Двоично троичные справочники
Полностью разбалансированный
Процесс поиска элемента
Иллюстрирует описанный принцип
Вставление нового
Объекты показанные на рисунке
Некоторые из случаев
Упражнения
Программа
AVL дерево приближенно сбалансированное

Основные стратегии решения задач
Рассмотрим пример, представленный на 11.1. Задача состоит в выработке плана переупорядочивания кубиков, поставленных друг на друга, как показано на рисунке. На каждом шагу разрешается переставлять только один кубик. Кубик можно взять только тогда, когда его верхняя поверхность свободна. Кубик можно поставить либо на стол, либо на другой кубик. Для того, чтобы построить требуемый план, мы должны отыскать последовательность ходов, реализующую заданную трансформацию.

Задача перестановки кубиков
"Игра в восемь" и ее представление в форме графа
Стратегия поиска в глубину
Пример простого пространства
Бесконечный цикл между d и h a b d h d h d
Отношение в глубину( Путь В Решение)
Программа поиска в глубину без зацикливания
Программа поиска в глубину с ограничением
Упражнения
Поиск в ширину

Поиск с предпочтением: эвристический поиск
Программу поиска с предпочтением можно получить как результат усовершенствования программы поиска в ширину. Подобно поиску в ширину, поиск с предпочтением начинается со стартовой вершины и использует множество путей-кандидатов. В то время, как поиск в ширину всегда выбирает для продолжения самый короткий путь (т.е. переходит в вершины наименьшей глубины), поиск с предпочтением вносит в этот принцип следующее усовершенствование: для каждого кандидата вычисляется оценка и для продолжения выбирается кандидат с наилучшей оценкой.

Поиск кратчайшего
Программа поиска с предпочтением
Отношение расширить
Связь между gоценкой
Упражнение
Поиск к головоломке "игра в восемь"
Процедуры для головоломки
Три стартовых позиции
Упражнение
Применение поиска с предпочтением

Сведение задач к подзадачам. И/ИЛИ-графы
В главах 11 и 12, говоря о решении задач, мы сконцентрировали свое внимание на пространстве состояний как средстве представления этих задач. В соответствии с таким подходом решение задач сводилось к поиску пути в графе пространства состояний. Однако для некоторых категорий задач представление в форме И / ИЛИ-графа является более естественным. Такое представление основано на разбиении задач на подзадачи. Разбиение на подзадачи дает преимущества в том случае, когда подзадачи взаимно независимы, а, следовательно, и решать их можно независимо друг от друга.

Поиск маршрута из
И / ИЛИ представление
Решить Р это
Пример И / ИЛИ графа
Примеры И/ИЛИ представления задач
И / ИЛИ представление задачи поиска маршрута
Решающее дерево минимальной
Задача о ханойской башне
Задача о ханойской башне
Формулировка задач в терминах И / ИЛИ графов

Экспертные системы
Экспертная система - это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой, прикладной области. Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений. Экспертные системы должны решать задачи, требующие для своего решения экспертных знаний в некоторой конкретной области. В той или иной форме экспертные системы должны обладать этими знаниями. Поэтому их также называют системами, основанными на знаниях. Однако не всякую систему, основанную на знаниях, можно рассматривать как экспертную

Грубая структура экспертной системы
Правила типа "еслито" для представления знаний
"Еслито" правило
14 3 и 14 4 дают
Два правила из демонстрационной
Правило уточнения плана из системы AL3
Простая база знаний
Соединения между предохранителями и приборами
Разработка оболочки
Процесс рассуждений

Игры
Игры, которые мы собираемся обсуждать в данной главе, относятся к классу так называемых игр двух лиц с полной информацией. Примерами таких игр могут служить шахматы, шашки и т.п. В игре участвуют два игрока, которые ходят по очереди, причем оба они обладают полной информацией о текущей игровой ситуации (это определение исключает большинство карточных игр). Игра считается оконченной, если достигнута позиция, являющаяся согласно правилам игры "терминальной" (конечной), например матовая позиция в шахматах.

Минимаксный принцип
Статические (нижний
Упрощенная реализация минимаксного принципа
Альфабета алгоритм эффективная реализация
Дерево 15
Реализация альфабета алгоритма
Проект
Минимаксные программы усовершенствования
Знания о типовых ситуациях и механизм "советов"
Цели и ограничения на ходы

Программирование в терминах типовых конфигураций
Под системами, ориентированными на типовые конфигурации (образцы), мы будем понимать программные системы специальной архитектуры. Для некоторых конкретных типов задач такая архитектура дает преимущества по сравнению с традиционным способом организации. Среди задач, которые естественным образом вписываются в этот вид архитектуры, находятся многие приложения искусственного интеллекта, в том числе экспертные системы. Основное различие между традиционными системами и системами, ориентированными на образцы, заключается в механизме запуска программных модулей.

Основные понятия
Система управляемая типовыми конфигурациями
Прологовские программы как системы
Основной цикл работы
Пример составления программы
Процесс вычисления
Простой интерпретатор программ
Простой интерпретатор для программ
Простая программа докаэательства теорем
Доказательство теоремы

Ответы
Глава 1
Глава 2
Глава 3
Глава 6
Глава 9
Глава 10

Проектирование систем искусственного интеллекта

В современном мире рост производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области является "искусственный интеллект", когда компьютер не только берет на себя однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам может обучаться. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития.
Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Дисциплина изучается для приобретения знаний о способах мышления человека, а также о методах их реализации на компьютере.
Основным предметом изучения являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами.

Терминология
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает "ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека". Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека , например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Терминология
Терминология - 2
Терминология - 3
Терминология - 4
Философские аспекты систем ИИ
Философские аспекты систем ИИ - 2
Философские аспекты систем ИИ - 3
Философские аспекты систем ИИ - 4
Философские аспекты систем ИИ - 5
Философские аспекты систем ИИ - 6

Различные подходы к построению систем ИИ
Имеется, по крайней мере, две точки зрения на то, что следовало бы считать искусственным интеллектом. Первую можно назвать нейробионической. Ее сторонники ставят перед собой цель воспроизвести искусственным образом те процессы, которые протекают в мозгу человека, — это путь изучения естественного мозга, выявление способов его работы, создания технических средств для повторения биологических структур и протекающих в них процессов.

Различные подходы к построению систем ИИ
Различные подходы к построению систем ИИ - 2
Различные подходы к построению систем ИИ - 3
Различные подходы к построению систем ИИ - 4
Различные подходы к построению систем ИИ - 5
Различные подходы к построению систем ИИ - 6
Различные подходы к построению систем ИИ - 7
Различные подходы к построению систем ИИ - 8
Различные подходы к построению систем ИИ - 9
Различные подходы к построению систем ИИ - 10

Понятие образа
Образы обладают характерным свойством, проявляющимся в том, что ознакомление с конечным числом явлений из одного и того же множества дает возможность узнавать сколь угодно большое число его представителей. Примерами образов могут быть: река, море, жидкость, музыка Чайковского, стихи Маяковского и т. д. В качестве образа можно рассматривать и некоторую совокупность состояний объекта управления, причем вся эта совокупность состояний характеризуется тем, что для достижения заданной цели требуется одинаковое воздействие на объект.

Понятие образа
Проблема обучения распознаванию образов
Проблема обучения распознаванию образов - 2
Проблема обучения распознаванию образов - 3
Геометрический и структурный подходы.
Геометрический и структурный подходы. - 2
Геометрический и структурный подходы. - 3
Гипотеза компактности

Адаптация и обучение
Адаптация — это процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно, и управляющих воздействий, на основе текущей информации с целью достижения определенного состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы.

Персептроны
Персептроны - 2
Персептроны - 3
История исследований в области нейронных сетей
Модель с обратным распространением ошибки
Модель с обратным распространением ошибки - 2
Модель с обратным распространением ошибки - 3
Модель с обратным распространением ошибки - 4
Модель с обратным распространением ошибки - 5
Модель с обратным распространением ошибки - 6

Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных
Если процедура факторного анализа сжимает в малое число количественных переменных данные, описанные количественными переменными, то кластерный анализ сжимает данные в классификацию объектов. Синонимами термина "кластерный анализ" являются "автоматическая классификация объектов без учителя" и "таксономия".

Иерархический кластерный анализ
Иерархический кластерный анализ - 2
Стандартизация
Стандартизация - 2
Быстрый кластерный анализ
Быстрый кластерный анализ - 2
Быстрый кластерный анализ - 3
Кластерный анализ
Кластерный анализ - 2
Кластерный анализ - 3

Неформальные процедуры
Говоря о неформальных процедурах, мы обычно хорошо понимаем, что имеется в виду, и без затруднений можем привести примеры таких процедур, связанных с пониманием текстов естественного языка, переводом с одного естественного языка на другой, информационным поиском по смыслу и т. д. Трудности возникают при попытке точного определения подобных процедур. Так, если рассматривать неформальные процедуры всего лишь как абстрактные функции, которые для каждого значения аргумента "выдают" некоторое значение, то категория неформальности вообще исчезает из рассмотрения.

Неформальные процедуры
Алгоритмические модели
Продукционные модели
Режим возвратов
Логический вывод
Зависимость продукций
Продукционные системы с исключениями
Язык Рефал

Язык программирования Пролог
Объекты данных в Прологе называются термами. Терм может быть константой, переменной или составным термом (структурой). Константами являются целые и действительные числа, например: -l, 123.4, 0.23E-5, (некоторые реализации Пролога не поддерживают действительные числа). К константам относятся также атомы, такие, как: голди, а, атом, +, :, 'Фред Блогс', [].

Термы
Константы
Atom
Числа
Переменные
Область действия переменных
Сложные термы, или структуры
Синтаксис операторов
Синтаксис списков
Синтаксис строк

Представление бинарных деревьев
Описание множеств в виде списков позволяет использовать для множеств целевое утверждение принадлежит, определенное ранее для списков. Однако для множеств, состоящих из большого числа элементов, списковые целевые утверждения становятся неэффективными. Рассмотрим, например, как целевое утверждение "принадлежит" (см. предыдущий разд.) позволяет моделировать принадлежность множеству. Пусть L — список, описывающий множество из первых 1024 натуральных чисел.

Представление бинарных деревьев
Представление с помощью бинарных деревьев
Представление с помощью бинарных деревьев - 2
Механизм возврата и процедурная семантика
Механизм возврата
Пример: задача поиска пути в лабиринте
Пример: задача поиска пути в лабиринте - 2
Иерархия типов
Наследование.
Синтаксический анализ языка и его порождение.

Экспертные системы, базовые понятия
Об экспертных системах (ЭС) можно говорить много и сложно. Но наш разговор очень упростится, если мы будем исходить из следующего определения экспертной системы. Экспертная система — это программа (на современном уровне развития человечества), которая заменяет эксперта в той или иной области. Отсюда вытекает простой вывод — все, что мы изучаем в курсе "Основы проектирования систем с ИИ", конечной целью ставит разработку ЭС. В этой лекции мы остановимся только на некоторых особенностях их построения, которые не затрагиваются в остальных лекциях.

Экспертные системы, базовые понятия
Экспертные системы, методика построения
Этап идентификации
Этап идентификации - 2
Этап концептуализации
Этап концептуализации - 2
Этап концептуализации - 3
Этап концептуализации - 4
Этап концептуализации - 5
Этап концептуализации - 6

Метод перебора как наиболее универсальный метод поиска решений
Как Вы уже знаете, существуют задачи, для которых доказано отсутствие общего алгоритма решения (например, задача о разрешимости Диофантова множества). В то же время можно сказать, что, если бы мы обладали бесконечным запасом времени и соответствующими ресурсами, то мы могли бы найти решение любой задачи. Здесь имеется в виду не конструирование нового знания на основании имеющегося (вывод новых теорем из аксиом и уже выведенных теорем), а, прежде всего, "тупой" перебор вариантов.

Эволюция
МГУА
Генетический алгоритм (ГА)
Как создать хромосомы?
Как работает генетический алгоритм?
Эволюционное (генетическое) программирование
Автоматический синтез технических решений
Поиск оптимальных структур
Поиск оптимальных структур - 2
Поиск оптимальных структур - 3

Фонд физико-технических эффектов
Поиск физических принципов действия (ФПД) технических объектов и технологий — один из самых высоких уровней инженерного творчества, позволяющий получать принципиально новые решения, включая и пионерные. Однако разработка ФПД — это и наиболее сложная задача инженерного творчества, поскольку человек вынужден варьировать и оценивать не только конструктивные признаки, обычно хорошо обозримые и логически увязанные друг с другом. Здесь приходится абстрагироваться на уровне физико-технических эффектов (ФТЭ), не всегда очевидных и достаточно глубоко познанных.

Слабосвязанный мир
Разделяй и властвуй
Синтез речи
Задача
Голосовой аппарат человека
Структура языка
Технология
Методы синтеза
Волновой метод кодирования
Параметрическое представление