Дается общая характеристика данной проблемной области, вводятся основные понятия и определения, приводится классификация моделей и методов. Рассматриваются отдельные направления теории интеллектуальных систем: представление знаний, логический вывод на знаниях, языки общения, понимание текстов, модели обучения, планирование действий и обработка зрительной информации.
Для специалистов в области управления, информационных систем и вычислительной техники, использующих методы искусственного интеллекта.
Одним из методов решения сложных задач оптимизации и управления является метод случайного поиска. Этот метод, хотя и появился сравнительно недавно, в настоящее время весьма интенсивно развивается и уже сформировался в отдельное направление. В предлагаемой книге, рассчитанной на широкий круг читателей, интересующихся новыми направлениями в кибернетике, описаны различные алгоритмы случайного поиска, их особенности и области применения.
Книга посвящена возникающим при проектировании и управлении сложными системами вопросам, которые связаны с прогнозированием ожидаемых параметров этих систем. В основу положен предложенный и разрабатываемый авторами метод многомерной линейной экстраполяции (МЛЭ), позволяющий решать широкий круг задач проектирования и управления. Многочисленные примеры иллюстрируют работу конкретных алгоритмов.
Приведены оценки точности метода многомерной экстраполяции. Определены основные направления исследований и пути по строения модифицированных алгоритмов многомерной экстраполяции.
Книга является первым в мировой литературе опытом «сквозного» изложения современных принципов, подходов и методов управления сложными формализуемыми объектами различной физической природы — техническими, технологическими и т. д. Для ее чтения достаточно знаний основ современной математики в объеме обычного курса вуза. Книга рассчитана на инженеров различных специальностей, желающих ознакомиться с методами теории и практики управления сложными объектами.
В учебном пособии рассмотрен комплекс проблем по разработке, функционированию и проектированию систем и технологий искусственного интеллекта. Изложены теоретические и прикладные вопросы представления знаний в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий. Раскрыт математический аппарат представления знаний.
Рассмотрены возможности и пути использования искусственного интеллекта при проектировании информационных систем, новые аспекты представления знаний на основе искусственных нейронных сетей, расчетно-логических систем, генетических алгоритмов, мультиагентных систем. Большое внимание уделено использованию прикладных интеллектуальных технологий. Приведены примеры построения интеллектуальных систем.
Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения «без учителя» и «с учителем». Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств.
Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными «зашумленными» базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.
Книга содержит материалы, посвященные интеллектуализации машиностроительного производства, в том числе общие сведения о методах искусственного интеллекта, определении параметров качества детали в механообработке на основе нейронных сетей, применении генетических алгоритмов для оптимизации управляющих воздействий.
Научно-художественная книга о проблемах, связанных с изучением мышления и творческой деятельности человека, с созданием интеллектуальных систем, способных стать достойными его партнерами в овладении окружающим миром. В основу повествования автор заложил идею, которая как бы подытоживает тот период в развитии кибернетики, когда многим казалось, что возможности этой науки безграничны, что вот-вот она создаст рукотворную систему, гораздо способнее и умнее человека.
Член-корреспондент АН СССР Г. С. Поспелов в предисловии к книге эту идею формулирует так: искусственный интеллект нельзя создать, не изучив интеллект естественный.
Для широкого круга читателей.
Изучаются способы формального описания синтаксической структуры предложения; такое описание необходимо для решения задач, связанных с автоматической переработкой естественно-языковой информации. Подробно излагаются «традиционные» способы, основанные на использовании деревьев синтаксического подчинения и систем составляющих, и вводится новый способ, основанный на использовании систем синтаксических групп, являющихся одновременным обобщением систем составляющих и деревьев синтаксического подчинения. Этот способ позволяет добиться большей гибкости и естественности описания. Возможности систем синтаксических групп иллюстрируются на многочисленных примерах.
Изложение ведется на материале русского языка.
Для специалистов по информационно-поисковым системам, проблемам искусственного интеллекта и различным вопросам, связанным с переработкой информации на естественном языке.
Рассматриваются методы дедуктивного вывода и обобщения в системах принятия решений. Дается описание двух классов формальных систем: исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Рассматриваются декларативные, процедурные и специальные модели представления знаний; особое внимание уделяется семантическим сетям. Приводятся дедуктивные методы вывода, где наряду с классическими типа принципа резолюции и его модификации излагаются методы дедуктивного вывода на семантических сетях; дается применение методов дедукции в системах управления сложными объектами. Рассматриваются методы обобщения понятий по признакам и по структурам и их реализация в системах управления. Излагаются методы обобщения с использованием нечетких переменных и иерархические методы кластеризации.
Для специалистов в области искусственного интеллекта, систем управления и принятия решений.
