Кафедра Компьютерных Систем в Управлении и Проектировании

1.Предмет и методы исследования искусственного интеллекта
2.Знание и его характеристики.
3.Что такое логическая модель представления знаний. Вывод на данной модели: метод резолюций.
4.Что такое логическая модель представления знаний. Вывод на данной модели: использование формул эквивалентного преобразования.
5.Что такое логическая модель представления знаний. Вывод на данной модели: использование таблиц истинности.
6.Какое минимальное число пропозициональных связок необходимо для эквивалентного представления формул логики высказываний?
7.Какие допущения приняты при описании мира с помощью логических моделей?
8.Что такое правильно построенная формула в логике высказываний и в логике предикатов?
9.Могут ли быть использованы способы логического вывода, определенные в логике высказываний, для вывода в логике предикатов? Если «да», то опишите, как это можно сделать; если «нет», то объясните, почему невозможно.
10.Что такое продукционная модель представления знаний. Алгоритмы вывода на данной модели.
11.Продукционная система. Механизмы вывода в данной системе.
12.Что такое фреймовая модель представления знаний. Механизмы вывода во фреймовой модели
13.Что такое семантическая модель представления знаний. Механизмы вывода в семантической модели
14.Функциональная семантическая сеть. Алгоритмы вывода на данной модели представления знаний.
15.Что такое «нечеткое множество»? Для каких целей используются нечеткие отношения? Определите формально понятия «далеко», «близко», «рядом». Операции на нечетких множествах.
16.Определите понятие «нечеткий вывод». Как получаются нечеткие отношения из нечетких условных высказываний? Нечеткий дедуктивный метод.
17.Зачем при разбиении сложных задач вводится связь КОМБ?
18.Ненадежные знания. Алгоритмы вывода на ненадежных знаниях.
19.Возможно ли в общем случае устранение нечеткости и ненадежности при разработке интеллектуальных систем?
20.Понятие нейронная сеть, ее назначение, функционирование.
21.Гибридные модели представления знаний.
22.Назовите те характеристики экспертных систем, которые отличают их от обычных программ.
23.Возможно ли применение статистических методов в экспертных системах? Почему?
24.Этапы разработки экспертных систем.
25.Перечислите и охарактеризуйте стадии существования экспертных систем.
26.Приобретение знаний.
27.Инструментальные средства разработки экспертных систем. Чем принципиально отличаются языки логического программирования от традиционных языков программирования?
28.Переменная в логическом программировании. Какую роль играет переменная в логическом языке программирования? Какова область ее действия? Как ее задавать в программе.
29.Что такое терм, сложный терм. Как задается сложный терм? Пример использования сложного терма.
30.Как задается и выполняется ПРОЛОГ-программа? Что такое цель в логическом программировании?
31.Что такое рекурсия. В чем заключается принципиальное отличие итерации от рекурсии? Чем определяется важность рекурсии в логическом программировании? Как определить в программе рекурсию.
32.Встроенные предикаты Пролог. Назначение, использование.

Основные определения:

1.Искусственный интеллект
2.Компьютерная система
3.Интеллектуальная компьютерная система
4.Системы, основанные на знаниях
5.Высказывание
6.Интерпретация формулы
7.Эквивалентные формулы
8.Дизъюнктивная нормальная форма
9.Конъюнктивная нормальная форма
10.Единичный дизъюнкт
11.Пустой дизъюнкт
12.Предваренная (префиксная) нормальна форма
13.Продукционное правило
14.Продукционная система
15.База правил
16.База фактов
17.Механизм логического вывода
18.Конфликтный набор
19.Фрейм
20.Демон
21.Служебная процедура
22.Коэффициент уверенности
23.Нейронная сеть
24.Персептон
25.Инженерия знаний
26.Экспертная система
27.Факт
28.Рекурсия