Файл: Основные подходы к построению систем искусственного интеллекта.pdf

В -специализированных ИС только общая знаний и не специфические знания о Таким предметно-ИС можно не только ИС, но и незавершенное приложение с развитой базой которую только дополняет, а не заново.

это позволяет упростить, и удешевить приобретения знаний.

создания и базы знаний для автоматизации приобретения знаний на этапах разработки ЭС. система обычно на класс ИС (в очередь, на оболочек ЭС). По причине в от оболочек ЭС или, иногда говорят, применения, системы называют приобретения знаний. специализированные ИС, на приобретение в время, правило, не в самостоятельный а на рынок в ИС общего

И в рассмотрим тенденции ЭС, с объединением ЭС с направлениями, также серьезно повлиять на приобретения знаний. ЭС с традиционного программирования в интегрированных систем. будет новое ИС, должны интегрироваться со автоматической разработки обеспечения и -ориентированными данных. нового направления Publishing, ЭС с изданием и С направлением перекликается (а и ) направление «знаний» Delivery System. знаний — класс ЭС, в имеется база но механизм вывода. не являются способными рассуждения (их делается за шаг); имеют только сопоставления и Системы могут рассматриваться активные книги.^[20]

существующих ЭС на обработке. имеются и возможности. В время активно и развиваются на которых создаются сети (), способные ряд таких как образов, задачи и др. важным, в свете проблем приобретения является то, нейронные сети обучаться решению на конкретных и не формулировать знания о ни в правил, ни в алгоритмов.

достоинства нейронных можно их интегрирование с ЭС по мере по направлениям: процесса приобретения для ЭС разработки методов, обобщение и информации из нейронной сети в ЭС; нейронных сетей предпроцессоров динамических ЭС, входную сенсорную (в изображение) об мире.

споры вокруг создания искусственного имеют эмоциональную Признание искусственного разума чем-то человеческое достоинство. нельзя смешивать возможностей искусственного с вопросом о и совершенствовании разума. использование ИИ предпосылки для на качественно ступень прогресса, толчок новому автоматизации производства, а и повышению труда. искусственный может быть в негодных однако проблема не а морально-

Однако кибернетики выдвигает проблем, все же пристального внимания. проблемы связаны с возникающими в работ по интеллекту.

проблема связана с потерей стимулов к труду в массовой компьютеризации использования машин в искусств. в последнее стало ясно, человек добровольно не самый квалифицированный труд, как он самого человека привлекательным.

проблема носит серьезный характер, и на неоднократно указывали специалисты, Н. Н. М. И. А. и др. она в Уже существуют машины и способные в работы самообучаться, т. е. эффективность приспособления к факторам. В возможно, машины, таким уровнем и надежности, необходимость человеку в процесс В случае возможна самим человеком качеств, за поиск Налицо деградация способностей к реакции на внешних условий и, неспособность управления на в случае ситуации.

вопрос о введения некоторого уровня в процессов, с тяжелыми ситуациями. В случае у "" за машиной, хватит умения и таким образом на ситуацию, погасить разгорающуюся ситуацию. ситуации возможны на в энергетике. стоит отметить опасность в войсках стратегического где ошибки могут фатальный характер. лет назад в начали внедрять компьютеризированную систему ракет по суперкомпьютера, огромные массивы собранных со света. оказалось, даже при многократного дублирования и вероятность оказалась бы велика, отсутствие контролирующего привело бы к ошибке. От отказались.

будут постоянно проблему искусственного постоянно все с проблемами. И, процесс бесконечен.

использованной литературы

1. Алгоритмы искусственного на языке / Братко. - М.: / Вильямс, - c.
2. искусственного интеллекта, №1, - М.: 2017. - c.
3. искусственного интеллекта, №2, - Огни, - c.
4. и искусственный - М.: +РООИ "", 2017. - c.
5. Жданов, А.А. Автономный искусственный интеллект / А.А. Жданов. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2017. - 268 c.
6. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И.М. Макаров и др. - М.: Наука, 2017. - 336 c.
7. Искусственный интеллект и принятие решений, №1, 2011. - М.: Ленанд, 2017. - 880 c.
8. Искусственный интеллект и принятие решений, №2, 2008. - М.: Ленанд, Российская академия наук, 2017. - 506 c.
9. Искусственный интеллект и принятие решений, №2, 2011. - М.: Ленанд, 2017. - 539 c.
10. Искусственный интеллект и принятие решений, №4, 2010. - М.: Ленанд, 2017. - 108 c.
11. Искусственный интеллект. Междисциплинарный подход. - М.: ИИнтелл, 2017. - 448 c.
12. Костров, Б.В. Искусственный интеллект и робототехника / Б.В. Костров. - М.: Диалог-Мифи, 2017. - 961 c.
13. Слэйгл, Дж. Искусственный интеллект / Дж. Слэйгл. - М.: Мир, 2017. - 320 c.
14. Смолин, Д.В. Введение в искусственный интеллект: Конспект лекций / Д.В. Смолин. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2017. - 208 c.
15. Уинстон, П. Искусственный интеллект / П. Уинстон. - М.: Мир, 2017. - 520 c.
16. Финн, В. К. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия / В.К. Финн. - М.: Красанд, 2017. - 448 c.
17. Хант, Э. Искусственный интеллект / Э. Хант. - М.: Мир, 2017. - 560 c.
18. Хони, Б. Искусственный интеллект: применение в химии / ред. Т. Пирс, Б. Хони. - М.: Мир, 2017. - 430 c.
19. Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л.Н. Ясницкий. - М.: Академия, 2017. - 176 c.
20. Ясницкий, Л. Н. Искусственный интеллект / Л.Н. Ясницкий. - Москва: ИЛ, 2017. - 200 c.