Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод

Генерация и распознавание речи

Обработка визуальной информации

Обучение и самообучение

Распознавание образов

Игры и машинное творчество

Программное обеспечение систем ИИ

Новые архитектуры компьютеров

Интеллектуальные роботы

2. Экспертные системы (ЭС) — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

Экспертные системы- это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области.

Как правило, экспертные системы создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль играют знания «бывалых» специалистов. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта.

Экспертные системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях.

ЭС может функционировать в 2-х режимах.

Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.

Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи экспертной системы.

Инженер по знаниям — специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли посредника между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и при получении результатов.

База знаний (БЗ) — ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, реализованная на основе выбранной модели представления знаний и записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

Решатель — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.

Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?».
3.База данных. Трехуровневая БД.

База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторойпредметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностейпользователей.

Классификация БД по модели данных:

иерархические, сетевые, реляционные, объектные, объектно-ориентированные, объектно-реляционные.

Классификация БД по среде физического хранения:

БД во вторичной памяти (традиционные): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кеш и данные для текущей обработки.

БД в оперативной памяти (in-memory databases): все данные находятся в оперативной памяти.

БД в третичной памяти (tertiary databases): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе магнитных лент или оптических дисков. Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кеш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

ТРЕХУРОВНЕВАЯ МОДЕЛЬ ОРГАНИЗАЦИИ БАЗ ДАННЫХ

выделять три уровня абстракции представления данных: внешний, концептуальный и внутренний (рис. 1).

Внутренний уровень – это уровень, определяющий физический вид базы данных, наиболее близкий к физическому хранению и связан со способами сохранения информации на физических устройствах хранения. С данным уровнем связаны дисководы, физические адреса, индексы, указатели и т.д. За этот уровень отвечают проектировщики физической БД, которые решают, какие физические устройства будут хранить данные, какие методы доступа будут использоваться для извлечения и обновления данных и какие меры следует принять для поддержания или повышения быстродействия системы управления базами данных. Пользователи не касаются этого уровня.

 Концептуальный уровень – структурный уровень, определяющий логическую схему базы данных. На данном уровне выполняется концептуальное проектирование базы данных, которое включает анализ информационных потребностей пользователей и определение нужных им элементов данных. Результатом концептуального проектирования является концептуальная схема, логическое описание всех элементов данных и отношений между ними.

Внешний уровень – структурный уровень БД, определяющий пользовательские представления данных. Каждая пользовательская группа получает свое собственное представление данных в БД. Каждое такое представление данных дает ориентированное на пользователя описание элементов данных, из которых состоит представление данных, и отношений между ними. Его можно напрямую вывести из концептуальной схемы. Совокупность таких пользовательских представлений данных и дает внешний уровень.