Письменное задание (реферат)
Обязательными составляющими элементами реферата являются:
- титульный лист;
- содержание;
- введение;
- раздел 1 (обзор литературы);
- раздел 2 (описание применяемых методов, инструментов, методик, процедур в рамках темы исследования);
- раздел 3 (анализ примеров российского и зарубежного опыта, отражающих тему исследования).
- заключение;
- библиографический список;
- приложения.
Общий объем реферата 15-20 страниц (без приложений) (Microsoft Word, шрифт Times New Roman, размер 14, интервал «одинарный»). Оформление реферата должно соответствовать принятым на факультете методическим указаниям по оформлению письменных работ. В реферате допускаются только подстрочные сноски (вынесенные из текста вниз страницы).
Номер темы для выполнения реферата определяется по таблице:
|
буква
фамилии
|
а
|
б
|
в
|
г
|
д
|
е
|
ж
|
з
|
и
|
к
|
л
|
м
|
н
|
о
|
п
|
р
|
с
|
т
|
у
|
ф
|
х
|
ц
|
ч
|
ш
|
щ
|
э
|
ю
|
я
|
|
Номер темы реферата
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
15
|
16
|
17
|
18
|
19
|
20
|
21
|
22
|
23
|
24
|
25
|
26
|
27
|
28
|
Список тем рефератов
1. История развития искусственного интеллекта
2. Философские аспекты проблемы искусственного интеллекта
3. Робототехника как направление искусственного интеллекта
4. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях как направление искусственного интеллекта
5. Программное обеспечение систем искусственного интеллекта
6. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод как направление искусственного интеллекта
7. Обучение и самообучение как направление искусственного интеллекта
8. Распознавание образов как направление искусственного интеллекта
9. Игры и машинное творчество как направление искусственного интеллекта
10. Системы искусственного интеллекта в экономике
11. Системы искусственного интеллекта в управлении
12. Проблема извлечения знаний в процессе разработки интеллектуальных систем
13. Модели представления знаний
14. Экспертные системы как вид интеллектуальных информационных систем
15. Проблемно-ориентированные экспертные системы
16. Экспертные системы интерпретации данных
17. Экспертные системы диагностики
18. Интеллектуальные системы мониторинга
19. Интеллектуальные системы прогнозирования
20. Интеллектуальные системы планирования
21. Интеллектуальные системы проектирования
22. Интеллектуальные системы обучения
23. Гибридные экспертные системы
24. Особенности современных экспертных систем
25. Предпосылки появления эволюционного моделирования
26. Генетически алгоритмы в системах искусственного интеллекта
27. Нейронные сети
28. Перспективы развития систем искусственного интеллекта
Практическое задание (кейс)
Метод анализа конкретной ситуации (ситуационный анализ, анализ конкретных ситуаций, case-study) – это технология, основанная на моделировании ситуации или использования реальной ситуации в целях анализа данного случая, выявления проблем, поиска альтернативных решений и принятия оптимального решения проблем.
Ситуационный анализ (разбор конкретных ситуаций, case-study), дает возможность изучить сложные или эмоционально значимые вопросы в безопасной обстановке, а не в реальной жизни с ее угрозами, риском, тревогой о неприятных последствиях в случае неправильного решения.
Ситуация – это соответствующие реальности совокупность взаимосвязанных факторов и явлений, размышлений и надежд персонажей, характеризующая определенный период или событие и требующая разрешения путем анализа и принятия решения.
Требования к работе: Шрифт Times New Roman, 14, «одинарный» интервал.
Кейс «Отдай свои знания машине!»
Процедура извлечения знаний имеет три основных аспекта: психологический, лингвистический, гносеологический.
Психологический аспект является ведущим, поскольку он определяет успешность и эффективность взаимодействия инженера по знаниям (аналитика) с основным источником знаний – экспертом-профессионалом. Психологический аспект выделяется еще и потому, что извлечение знаний происходит чаще всего в процессе непосредственного общения разработчиков системы. А в общении психология является доминантной.
Общение, или коммуникация (от лат. communication – связь), – это междисциплинарное понятие, обозначающее все формы непосредственных контактов между людьми – от дружеских до деловых. Оно широко исследуется в психологии, философии, социологии, лингвистике и других науках. Существует несколько десятков теорий общения, и все они сходятся на том, что процедура общения является сложной и многоплановой. необходимо подчеркнуть, что общение – не просто однонаправленный процесс передачи сообщений и не двухтактный обмен порциями сведений, а нерасчлененный процесс циркуляции информации, т. е. совместный поиск истины.
Таким образом, общение есть процесс выработки новой информации, общей для общающихся людей и рождающей их общность.
Можно выделить четыре основных уровня общения:
1. Уровень манипулирования, когда один субъект рассматривает другого как средство или помеху по отношению к проекту своей деятельности.
2. Уровень рефлексивной игры, когда в процессе своей деятельности человек учитывает «контропроект» другого субъекта, но не признает за ним самоценность и стремится к «выигрышу», к реализации своего проекта.
3. Уровень правового общения, когда признают право на существование проектов деятельности друг друга и пытаются согласовать их хотя бы внешне.
4. Уровень нравственного общения, когда субъекты внутренне принимают общий проект взаимной деятельности.
Стремление и умение общаться на высшем, четвертом, уровне может характеризовать степень профессионализма инженера по знаниям. Извлечение знаний – это особый вид общения, который можно отнести к духовно-информационному типу. Общение делится на материально-практическое, духовно-информационное, практически-духовное.
При этом информационный аспект общения для инженера по знаниям с прагматической точки зрения важнейший.
1. Ситуация
Антон Федорович – известный терапевт, имеющий печатные труды по пульмонологии. Николай Иванович инженер-программист компании «First», разрабатывающей медицинскую экспертную систему.
Руководство компании обратилось к Антону Федоровичу с просьбой принять участие в наполнении базы знаний новой экспертной системы. Тот с удовольствием согласился.
Перед группой разработчиков была поставлена задача: база знаний должна быть заполнена за месяц.
Николай Иванович, мало что понимавший в медицине, не успел выполнить задание, хотя он и Антон Федорович работали с утра до вечера. При тестировании экспертная система не показала тех результатов, которых от нее ждали.
2. Проблема указанной ситуации состоит в следующем: в чем причина отсутствия результата, почему экспертная система при тестировании не смогла заменить человекаэксперта?
3. Ключевое задание: разработать возможные варианты решения проблемы и обосновать выбор оптимального варианта.
Тест
по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»
|
№ п/п
|
Содержание вопроса
|
Варианты ответа
|
|
1.
|
Неформализованные знания, применяемые в информационных системах – это:
|
1. знания, которые формулируются в виде общих строгих суждений, отражающих универсальные знания;
2. знания, которые являются результатом многолетнего опыта работы и интуиции специалистов, представляют собой многообразие приемов и правил;
3. рекомендации к выполнению;
4. алгоритмы.
|
|
2.
|
Формализованные знания, применяемые в информационных системах – это:
|
1. знания, которые формулируются в виде общих строгих суждений, отражающих универсальные знания;
2. знания, которые являются результатом многолетнего опыта работы и интуиции специалистов, представляют собой многообразие приемов и правил;
3. рекомендации к выполнению;
4. алгоритмы.
|
|
3.
|
Система - это:
|
1. целое, составленное из отдельных элементов, не связанных друг с другом
2. совокупность элементов, имеющих некоторые связи друг с другом
3. совокупность взаимосвязанных элементов, образующих определенную целостность
|
|
4.
|
Деятельность мозга, направленная на решение интеллектуальных задач - это:
|
1. сознание;
2. понимание;
3. мышление;
4. опыт
|
|
5.
|
Указать, в чем системы, основанные на знаниях, имеют преимущество перед человеком – экспертом:
|
1. у них нет предубеждений;
2. они защищены от ошибок;
3. они способны самостоятельно выбирать наилучший вариант решения задачи;
4. они знают больше, чем человек-эксперт
|
|
6.
|
Направление искусственного интеллекта, связанное с созданием баз знаний называется …
|
1. интеллектуальные роботы
2. системы обучения
3. системы представления знаний
4. системы распознавания образов
|
|
7.
|
Направление искусственного интеллекта, связанное с описанием классов объектов через определенные значения признаков называется …:
|
1. интеллектуальные роботы
2. системы обучения
3. системы представления знаний
4. системы распознавания образов
|
|
8.
|
Направление искусственного интеллекта, связанное с автоматическим накоплением и формированием знаний на основе анализа и обобщения данных называется …
|
1. интеллектуальные роботы
2. системы обучения
3. системы представления знаний
4. системы распознавания образов
|
|
9.
|
Диалог пользователя и интеллектуальной информационной системы возможен при условии …
|
1. умения пользователя программировать
2. применения естественного языка диалога
3. наличия развитой системы подсказок (помощи)
4. наличия службы сопровождения при работе пользователя с системой
|
|
10.
|
Конструктивные знания в предметной области – это …
|
1. набор понятий, используемых при решении данной задачи
2. методы, процедуры (алгоритмы) их реализации и идентификации
3. знания о порядке и правилах применения знаний
4. наборы структур, подсистем системы и взаимодействий между их элементами
|
|
11.
|
Метазнания - это…
|
1. набор понятий, используемых при решении данной задачи
2. методы, процедуры (алгоритмы) их реализации и идентификации
3. знания о порядке и правилах применения знаний
4. наборы структур, подсистем системы и взаимодействий между их элементами
|
|
12.
|
Продукционная модель представления знаний – это…
|
1. модель, в которой знания представлены в виде предикатов
2. модель, в которой знания представлены в виде предложений типа «если, то»
3. модель, в которой знания представлены с помощью родовой иерархии
4. модель, в которой знания представлены в виде семантической сети
|
|
13.
|
Логическая модель представления знаний – это …
|
1. модель, в которой знания представлены в виде предикатов
2. модель, в которой знания представлены в виде предложений типа «если, то»
3. модель, в которой знания представлены с помощью родовой иерархии
4. модель, в которой знания представлены в виде семантической сети
|
|
14.
|
Машина вывода в экспертных системах выполняет функции …
|
1. просмотр существующих фактов из рабочей памяти и правил базы знаний
2. добавление в рабочую память новых фактов
3. определение порядка просмотра и применения правил
4. диалог системы с пользователем
|
|
15.
|
Управляющий компонент в экспертной системе не выполняет функции
|
1. диалог системы с пользователем
2. сопоставление образца правила с имеющимися фактами
3. выбор наиболее подходящего правила в конкретной ситуации
4. срабатывание правила при совпадении с фактами из рабочей памяти
5. изменение рабочей памяти путем добавления в нее заключения сработавшего правила
|
|
16.
|
База знаний содержит…
|
1. набор фактов
2. факты и правила, использующие эти факты как основу принятия решений
3. интерпретатор правил
4. машину вывода
|
|
17.
|
Указать, чем определяется мощность экспертной системы:
|
1. мощностью процессора ПК
2. квалификацией пользователя
3. мощностью базы знаний
|
|
18.
|
Процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными называется …
|
1. диагностика
2. мониторинг
3. проектирование
4. интерпретация
|
|
19.
|
Процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и обнаружения неисправности в некоторой системе называется…
|
1. диагностика
2. мониторинг
3. проектирование
4. интерпретация
|
|
20.
|
Структурирование (концептуализация) знаний предполагает …
|
1. разработку базы знаний на языке представления знаний
2. уточнение задачи, планирование хода разработки прототипа системы, определение необходимых ресурсов
3. разработку неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста
4. выявление ошибок в подходе реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта
|
|
21.
|
Тестирование предполагает …
|
1. разработку базы знаний на языке представления знаний
2. уточнение задачи, планирование хода разработки прототипа системы, определение необходимых ресурсов
3. разработку неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста
4. выявление ошибок в подходе реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта
|
|
22.
|
Формализация знаний включает …
|
1. разработку базы знаний на языке представления знаний
2. уточнение задачи, планирование хода разработки прототипа системы, определение необходимых ресурсов
3. разработку неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста.
4.выявление ошибок в подходе реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта
|
|
23.
|
В процедуре извлечения знаний ведущим является …
|
1. психологический аспект
2. лингвистический аспект
3. гносеологический аспект
4. мировоззренческий аспект
|
|
24.
|
Генетический алгоритм основан на …
|
1. имитации генетических процедур развития в соответствии с принципами эволюционной динамики
2. управляемости системы, идентификации управляющей подсистемы и эффективных связей с подсистемами системы;
3. оптимальном обмене ресурсами с подсистемами системы;
4. самоорганизации и стремлении системы в процессе эволюции максимизировать контакт с окружением в целях самоорганизации.
|
|
25.
|
Нейросетевые системы не используют в своей работе …
|
1. массовый параллелизм;
2. адаптивность;
3. контекстуальную обработку данных;
4. способность к обучению
|
|
26.
|
Системы искусственного интеллекта предназначены для …
|
1. рационализации организационной структуры предприятия;
2. создания методов дублирования функций живых интеллектуальных систем искусственными системами;
3. повышения интеллектуального уровня специалистов;
4. удовлетворения информационных потребностей всех работников предприятия
|
|
27.
|
Компонентами технологии экспертных систем являются …
|
1. система управления интерфейсом между пользователем и компьютером;
2. электронная почта;
3. текстовый процессор;
4. база знаний;
5. машина вывода
6. табличный процессор
|
|
28.
|
Какие преимущества перед человеком имеют системы, основанные на знаниях?
|
1. У них нет предубеждений;
2. Они не делают поспешных выводов
3. Работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных;
4. Устойчивы к помехам
|
|
29.
|
Верно ли утверждение, что эксперт должен владеть навыками программирования?
|
1. Да
2. Нет
3. Не всегда
|
|
30.
|
Процедурные знания в предметной области – это …
|
1. набор понятий, используемых при решении данной задачи
2. методы, процедуры (алгоритмы) их реализации и идентификации
3. знания о порядке и правилах применения знаний
4. наборы структур, подсистем системы и взаимодействий между их элементами
|
|
31.
|
Семантическая сеть – это …
|
1. модель, в которой знания представлены в виде предикатов
2. модель, в которой знания представлены в виде предложений типа «если, то»
3. модель, в которой знания представлены с помощью родовой иерархии
4. модель, в которой в виде графовой структуры установлены смысловые отношения между символами и объектами
|
|
32.
|
Понятийные знания в предметной области – это …
|
1. набор понятий, используемых при решении данной задачи
2. методы, процедуры (алгоритмы) их реализации и идентификации
3. знания о порядке и правилах применения знаний
4. наборы структур, подсистем системы и взаимодействий между их элементами
|
|
33.
|
Чем характеризуется обратный порядок вывода в интеллектуальных информационных системах?
|
1. По известным фактам отыскивается заключение, которое следует из этих фактов;
2. Первоначально выдвигается гипотеза, а затем механизм поиска ищет факты, подтверждающие гипотезу;
3. Осуществляется выработка правил, по которым проводится поиск;
4. Осуществляется просмотр всех правил с целью выявления тех, посылки которых совпадают с известными на данный момент фактами из рабочей памяти
|
|
34.
|
Чем характеризуется прямой порядок вывода в интеллектуальных информационных системах?
|
1. По известным фактам отыскивается заключение, которое следует из этих фактов;
2. Первоначально выдвигается гипотеза, а затем механизм поиска ищет факты, подтверждающие гипотезу;
3. Осуществляется выработка правил, по которым проводится поиск;
4. Осуществляется просмотр всех правил с целью выявления тех, посылки которых совпадают с известными на данный момент фактами из рабочей памяти
|
|
35.
|
Чем обусловлена эффективность заполнения базы знаний экспертной системы?
|
1. Методами решения задач;
2. Мощностью базы знаний;
3. Квалификацией инженера по знаниям;
4. Квалификацией эксперта
|
|
36.
|
Чем характеризуется режим приобретения знаний экспертной системой?
|
1. Распределением роли участников (пользователя и экспертной системы), организация их взаимодействия;
2. Наполнением системы знаниями которые позволяют экспертной системе самостоятельно решать задачи из проблемной области.
3. Преобразованием сообщений системы, представленных на внутреннем языке, в сообщения на языке, привычном для пользователя;
4. Преобразованием данных пользователя о задаче, представленных на привычном для пользователя языке, на внутренний язык системы
|
|
37.
|
Чем характеризуется режим консультации в работе экспертной системы?
|
1. Распределением роли участников (пользователя и экспертной системы), организация их взаимодействия;
2. Наполнением системы знаниями которые позволяют экспертной системе самостоятельно решать задачи из проблемной области.
3. Преобразованием сообщений системы, представленных на внутреннем языке, в сообщения на языке, привычном для пользователя;
4. Преобразованием данных пользователя о задаче, представленных на привычном для пользователя языке, на внутренний язык системы
|
|
38.
|
Мониторинг – это …
|
1. процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными;
2. процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и (или) обнаружения неисправности в некоторой системе;
3. непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе или иных параметров за допустимые пределы;
4. предсказание последствий некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных;
5. нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции
|
|
39.
|
Планирование - это …
|
1. процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными;
2. процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и (или) обнаружения неисправности в некоторой системе;
3. непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе или иных параметров за допустимые пределы;
4. предсказание последствий некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных;
5. нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции
|
|
40.
|
Диагностика -
|
1. процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными;
2. процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и (или) обнаружения неисправности в некоторой системе;
3. непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе или иных параметров за допустимые пределы;
4. предсказание последствий некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных;
5. нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции
|
|
41.
|
Прогнозирование – это …
|
1. процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными;
2. процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и (или) обнаружения неисправности в некоторой системе;
3. непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе или иных параметров за допустимые пределы;
4. предсказание последствий некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных;
5. нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции
|
|
42.
|
Какие экспертные системы разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени?
|
1. Статические
2. Квазидинамические
3. Динамические
4. Автономные
5. Гибридные
|
|
43.
|
Какие экспертные системы интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени?
|
1. Статические
2. Квазидинамические
3. Динамические
4. Автономные
5. Гибридные
|
|
44.
|
Какие экспертные системы работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступающих в систему данных?
|
1. Статические
2. Квазидинамические
3. Динамические
4. Автономные
5. Гибридные
|
|
45.
|
Какие экспертные системы работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для задач, решение которых не требует традиционных методов обработки данных?
|
1. Статические
2. Квазидинамические
3. Динамические
4. Автономные
5. Гибридные
|
|
46.
|
Какие экспертные системы представляют собой программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ и средства манипулирования знаниями?
|
1. Статические
2. Квазидинамические
3. Динамические
4. Автономные
5. Гибридные
|
|
47.
|
Что подразумевает такое свойство экспертной системы как символьное рассуждение?
|
1. Работа в предметной области, содержащей профессиональные задачи
2. Способность переформулировать символьные знания
3. Способность объяснять свои действия
4. Способность достигать экспертного уровня решений
5. Способность представлять знания в символьном виде
6. Способность исследовать свои рассуждения
7. Способность использовать сложные правила
|
|
48.
|
Что подразумевает такое свойство экспертной системы как глубина?
|
1. Способность работать в предметной области, содержащей профессиональные задачи
2. Способность переформулировать символьные знания
3. Способность объяснять свои действия
4. Способность достигать экспертного уровня решений
5. Способность представлять знания в символьном виде
6. Способность исследовать свои рассуждения
7. Способность использовать сложные правила
|
|
49.
|
Гносеологический аспект извлечения знаний предполагает …
|
1. объединение методологических проблем получения нового научного знания;
2. исследование языковых проблем представления знаний;
3. формирование принципов взаимодействия инженера по знаниям с основным источником знаний – экспертом
4. исследование возможностей расширения базы знаний
|
|
50.
|
В системах приобретения знаний редактор протоколов – это …
|
1. инструмент организации предметных знаний в виде набора понятий и связывающих их отношений;
2. инструмент анализа предметных знаний на эпистемологическом уровне;
3. инструмент, помогающий инженеру по знаниям в проведении анализа знаний о предметной области на лингвистическом уровне;
4. инструмент, позволяющий выбирать концептуальную модель решения задачи из предложенного списка
|
|
