Экспертные системы

Результаты теста:

Фамилия, имя	Оценка
ЦЫГАНОК АСАНОВА	10
Плетнёва Рыбалкина	10
римарчук Робота	9
АСАНОВА ЦЫГАНОК	8
Петренко Ольга	10
Денисов Артур и Нагорняк Артем	9
Михайлусь Чумак	8
Свирш Громова	8
Юрковський Нікіта, Іванова Вікторія	9
Батченко Горох	9
Катеринич Данило та Кузьменко Ярослав	9
Ковда Абросимова	9
Левченко Нужная	9
Калита Хилько	8

Перейдите по ссылке на форму "Интеллектуальные задачи" и пройдите тест:

Откройте рисунок "ЭС Планеты Солнечной системы" 

Экспертные системы

Read more publications on Calaméo

Экспертная система — это программа (на современном уровне развития человечества), которая заменяет эксперта в той или иной области.

ЭС предназначены, главным образом, для решения практических задач, возникающих в слабо структурированной и трудно формализуемой предметной области.

ЭС - это система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения

ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

• ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;
• ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;
• большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;
• динамически изменяющимися данными и знаниями

Состав экспертной системы:

База знаний

- основной компонент ЭС. База знаний описывает предметную область и позволяет отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. Предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных).

Механизм логического вывода, или решатель

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи

Подсистема объяснений

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Чтобы разработка ЭС была возможной для, необходимо одновременное выполнение таких требований:

• существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
• эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
• эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;
• решение задачи требует только рассуждений, а не действий.

Подробнее смотрите в видео:

Искусственный интеллект

Подробнее вы сможете познакомиться с основными понятиями теории искусственного интеллекта в презентации к уроку.

Искусственный интеллект

Read more publications on Calaméo

Искусственный интеллект – это одна из новейших областей науки. Первые работы в этой области начались вскоре после Второй мировой войны, а само её название было предложено в 1956 году. В настоящее время тематика искусственного интеллекта охватывает широкий перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие, и заканчивая специальными задачами типа игры в шахматы, доказательства математических теорем, сочинений творческих произведений и диагностики заболеваний. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи практически в любой сфере деятельности человека. В этом смысле искусственный интеллект является поистине универсальной научной областью.

            Определения искусственного интеллекта, как научного направления, можно классифицировать по четырём основным категориям, которые приведены в таблице:

Системы, которые думают подобно людям	Системы, которые думают рационально
Системы, которые действуют подобно людям	Системы, которые действуют рационально

Формулировки, приведенные в верхней части таблицы, касаются  мыслительных процессов и способов рассуждения, а в нижней части  таблицы формулировки имеют отношение к поведению. В определениях, приведенных слева, успех определяется достоверностью воспроизведения способностей человека, а формулировки, находящиеся справа, характеризуют рациональность способов достижения конечных результатов.

            Развитие искусственного интеллекта определяется интенсивными исследованиями по всем четырём направлениям. Между специалистами, которые в основном исходят из способностей людей, и теми, кто занимается главным образом решением проблемы рациональности, существуют определённые разногласия. Подход, ориентированный на изучение человека, представляет собой эмпирическую научную область, развитие которой происходит по принципу выдвижения гипотез и их экспериментального подтверждения. С другой стороны, подход, основанный на понятии рациональности, представляет собой сочетание математики и техники. 

Область применения

• Доказательства теорем;
• Игры;
• Распознавание образов;
• Принятие решений;
• Адаптивное программирование;
• Сочинение машинной музыки;
• Обработка данных на естественном языке;
• Обучающиеся сети (нейросети);
• Вербальные концептуальные обучения.

Проверка способности компьютера действовать подобно человеку. Тест Тьюринга

            Тест Тьюринга был разработан в качестве удовлетворительного функционального определения интеллекта. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа.    

            Компьютер успешно пройдёт этот тест, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определённые вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства. Для того, чтобы компьютер прошёл этот тест, решение задачи по составлению программы для компьютера требует большого объёма работы. Запрограммированный  компьютер должен обладать следующими средствами:

• обработки текстов на естественных языках для успешного общения  с компьютером, скажем на английском языке;
• представления знаний, с помощью которых компьютер может записывать в память то, что он узнает или прочитает;
• автоматического формирования логических выводов, которые обеспечивают возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений;
• машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

            Для прохождения  полного теста Тьюринга необходимо использование:

• машинного зрения для восприятия объектов;
• средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве.

Шесть перечисленных направлений исследований составляют основную часть искусственного интеллекта, а предложенный тест не потерял свою значимость и через 50 лет. Однако исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучать основополагающие принципы интеллекта, чем дублировать одного из носителей естественного интеллекта.

Видео "Когда создадут искусственный интеллект?"

Советский научный фильм "Кто за стеной?" - интересный взгляд на тест Тьюринга

Лекция "Проблемы искусственного интеллекта":

Запросы в Access

Результаты практической работы "Запросы":

Фамилия, имя	Оценка
Абросимова, Иванова	9
Нелепов, Работа	8
Нагорняк, Рымарчук	8
Цыганок, Асанова	10
Чумак	7
Денисов, Покотилов	9
Катеринич, Кузьменко	9
Свирш, Громова	10
Калита, Хилько	9
Петренко, Михайлусь	10
Левченко, Нужная	11
Горох, Батченко	10

Подробнее познакомиться с созданием запросов вы сможете в видео:

Запрос – это средство выбора необходимой информации из базы данных. Вопрос, сформированный по отношению к базе данных, и есть запрос. Применяются два типа запросов: по образцу и структурированный язык запросов (SQL – Structured Query Language).

Существует несколько типов запросов: 

• на выборку
• на обновление
• на добавление
• на удаление
• перекрестный запрос. 

Наиболее распространенным является запрос на выборку. Запросы на выборку используются для отбора нужной пользователю информации, содержащейся в таблицах. Они создаются только для связанных таблиц.

Создание запроса на выборку с помощью Конструктора

С помощью конструктора можно создать следующие виды запросов:

• Простой.
• По условию.
• Параметрические.
• Итоговые.
• С вычисляемыми полями.

Чтобы вызвать Конструктор запросов, необходимо перейти в окно базы данных. В окне база данных необходимо выбрать вкладку Запросы и дважды щелкнуть на пиктограмме Создание запроса в режиме конструктора. Появится активное окно Добавление таблицы на фоне неактивного окна «Запрос: запрос на выборку».

В окне Добавление таблицы следует выбрать таблицу – источник или несколько таблиц из представленного списка таблиц, на основе которых будет проводиться выбор данных, и щелкнуть на кнопке Добавить. После этого закрыть окно Добавление таблицы, окно «Запрос: запрос на выборку» станет активным.

Окно Конструктора состоит из двух частей – верхней и нижней. В верхней части окна размещается схема данных запроса, которая содержит список таблиц – источников и отражает связь между ними.

В нижней части окна находится Бланк построения запроса,  в котором каждая строка выполняет определенную функцию:

• Поле – указывает имена полей, которые участвуют в запросе.
• Имя таблицы – имя таблицы, с которой выбрано это поле.
• Сортировка – указывает тип сортировки.
• Вывод на экран – устанавливает флажок просмотра поля на экране.
• Условия отбора  - задаются критерии поиска.
• Или – задаются дополнительные критерии отбора.

Окно конструктора запроса

Запрос на выборку

В окне  «Запрос: запрос на выборку» с помощью инструментов формируем запрос:

1. Выбрать таблицу – источник, из которой производится выборка записей.
2. Переместить имена полей с источника в Бланк запроса. Например, из таблицы Группы студентов отбуксировать поле Название в первое поле Бланка запросов, из таблицы Студенты отбуксировать поле Фамилии во второе поле Бланка запросов, а из таблицы Успеваемость отбуксировать поле Оценка в третье поле и из таблицы Дисциплины отбуксировать поле Название в четвертое поле Бланка запросов.
3. Задать принцип сортировки. Курсор мыши переместить в строку Сортировка для любого поля, появится кнопка открытия списка режимов сортировки: по возрастанию и по убыванию. Например, установить в поле Фамилия режим сортировки – по возрастанию.
4. В строке вывод на экран автоматически устанавливается флажок просмотра найденной информации в поле.
5. В строке "Условия" отбора и строке "Или" необходимо ввести условия ограниченного поиска – критерии поиска. Например, в поле Оценка ввести  - "отл/A", т.е. отображать все фамилии студентов, которые получили оценки отл/A.
6. После завершения формирования запроса закрыть окно Запрос на выборку. Откроется окно диалога Сохранить – ответить Да (ввести имя созданного запроса, например, Образец запроса в режиме Конструктор) и щелкнуть ОК и вернуться в окно базы данных.

Создание запроса на выборку из примера

Чтобы открыть запросиз окна базы данных, необходимо выделить имя запроса и щелкнуть кнопку Открыть, на экране появится окно запрос на выборку с требуемым именем.

Результат выполнения запроса на выборку

Чтобы внести изменения в запрос, его необходимо выбрать щелчком мыши в окне базы данных, выполнить щелчок по кнопке Конструктор, внести изменения. Сохранить запрос, повторить его выполнение.

Параметрические запросы

Запросы, представляющие собой варианты базового запроса и незначительно отличающиеся друг от друга, называются параметрическими. В параметрическом запросе указывается критерий, который может изменяться по заказу пользователя.

Последовательность создания параметрического запроса:

1. Создать запрос в режиме конструктора или открыть существующий запрос в режиме конструктора, например «Образец запроса в режиме Конструктор».
2. В Бланк запроса в строке Условия отбора ввести условие отбора в виде приглашения в квадратных скобках, например [Введите фамилию].
3. Закрыть окно Запрос на выборку, на вопрос о сохранении изменения ответить – Да. Вернуться в окно базы данных, где созданный query будет выделен.
4. Выполнить query, щелкнув по кнопке: Открыть. В появившемся на экране окне диалога «Введите значение параметра» надо ввести, например фамилию студента, информацию об успеваемости которого необходимо получить, выполнить щелчок по кнопке ОК.