ЭТАП 6: ПОДДЕРЖКА СИСТЕМЫ

При перекодировании системы на язык, подобный Си, повышается ее быстродействие и увеличивается переносимость, однако гибкость при этом уменьшается. Это приемлемо лишь в том случае, если система сохраняет все знания проблемной области и это знание не будет изменяться в ближайшем будущем. Однако, если экспертная система создана именно из-за того, что проблемная область изменяется, то необходимо поддерживать систему в инструментальной среде разработки.

Пример 16.17. Удачным примером ЭС, внедренной таким образом, является XCON (R1) – ЭС, которую фирма DEC использует для комплектации ЭВМ семейства VAX. Одна из ключевых проблем, с которой столкнулась фирма DEC, – необходимость постоянного внесения изменений для новых версий оборудования, новых спецификаций и т.д. Для этой цели XCON поддерживается в программной среде OPS5.

КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

Перечислите основные направления искусственного интеллекта.

Что такое нейросеть?

Где применяются нейрокомпьютеры?

Что такое "эвристика"?

Что такое "ситуационное управление"?

Из каких этапов состоит анализ текста при переводе?

Перечислите три поколения роботов.

Перечислите уровни обработки данных.

Перечислите уровни обработки знаний.

Что является основой любой интеллектуальной системы?

Чем отличаются глубинные знания от поверхностных?

В чем выражаются процедурные знания?

Что такое продукционная модель?

Какова цель обратного вывода?

Из чего состоит семантическая сеть?

Какие бывают фреймы?

Что такое АКО-связь?

Что такое наследование свойств?

Что входит в состав экспертной системы?

Кто такой инженер по знаниям?

Перечислите классификацию экспертных систем по типу решаемых задач.

Что такое интегрированная экспертная система?

Что такое "стыковка экспертной системы"?

Что происходит при извлечении знаний?

Кто участвует в структурировании знаний?

Какие языки используются при формализации?

Чем отличается исследовательский прототип от действующего?

Как связаны универсальность программного средства и количество работы по созданию готовой экспертной системы?

ЛИТЕРАТУРА

1. Байдун В.В., Бунин А.И. Средства представления и обработки знаний в системе FRL/PS // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: Тез. докл., т.1. - Минск, 1990.

2. Кирсанов Б.С., Попов Э.В. Отечественные оболочки экспертных систем для больших ЭВМ // Справочник по искусственному интеллекту, т.1. - М.: Радио и связь, 1990.

3. Ковригин О.В., Перфильев К.Г. Гибридные средства представления знаний в системе СПЭИС // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: Тез.докл. т.2. - Переславль-Залесский, 1988.

4. Николов С.А. идр. Анализ состояния и тенденции развития информатики. Проблемы создания экспертных систем // Исследовательский отчет под ред. С.А. Николова. - София: Интерпрограмма, 1991.

5. Попов Э.В. (ред). Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании. - М.: МИФИ, 1996.

6. Поспелов Д.А. Искусственный интеллект: фантазия или наука? - М.: Радио и связь, 1986.

7. Справочник по искусственному интеллекту в 3-х т. / Под ред. Попова Э.В. и Поспелова Д.А. - М.: Радио и связь, 1990.

8. Соловьев С.Ю., Соловьева Г.М. Вопросы организации баз знаний в системе ФИАКР // Экспертные системы: состояние и перспективы / Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Наука, 1989.

9. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989.

10. Хейес-Рот идр. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермена, Д. Лената. - М.: Мир, 1987.

11. Хорошевский В.Ф. Управление проектами в интеллектуальной системе PIES Workbench // Изв. РАН, серия "Техническая кибернетика". - 1993. -№5.

12. Цейтин Г.С. Программирование на ассоциативных сетях // ЭВМ в проектировании и производстве. - Л.: Машиностроение, 1985. Вып. 2.

13. Шенк Р., Бирнбаум Л., Мей Дж. К интеграции семантики и прагматики. Новое в зарубежной лингвистике: Вып. XXIV. Компьютерная лингвистика. - М.: Прогресс, 1989.

14. Хювянен Р., Сеппянен М. Мир ЛИСПА. В 2-х т. - М.: Мир, 1991.

Поиск по сайту: