Система искусственного интеллекта

Первые роботы и РТК на их основе были разработаны и внедрены в промышленность в середине 1960-х годов. Эти РТК представляли собой простейшие технологические ячейки, в состав которых входило основное технологическое оборудование (станки с ЧПУ, машины литья под давлением, прессы и т. п.) и обслуживающий их робот. При этом на робот обычно возлагались рутинные, вспомогательные операции (типа загрузки и выгрузки заготовок), которые требовали использования ручного труда и долгое время не поддавались автоматизации. Только с появлением в 1962 г. манипуляционных роботов открылась реальная возможность автоматизации ручного труда. В дальнейшем появились транспортные роботы и робототехнические системы искусственного интеллекта, которые позволили существенно расширить круг автоматизируемых технологических операций. [c.16]

РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [c.228]

Экспертная система является типичной системой искусственного интеллекта, в которой база знаний содержит сведения, полученные от людей-экспер-тов в конкретной предметной области. Трудности формализации процедур структурного синтеза привели к популярности применения экспертных систем в САПР, поскольку в них вместо вьшолнения синтеза на базе формальных математических методов осуществляется синтез на основе опыта и неформальных рекомендаций, полученных от экспертов. [c.183]

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [c.5]

В настоящее время системы искусственного интеллекта широко используются для решения таких задач, как автоматизированное доказательство тео- [c.10]

ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке компьютерных программ, ориентированных на решение формализованных задач. Следует четко различать виды программных средств - системы искусственного интеллекта (СИИ), экспертные системы (ЭС) и системы обработки данных (СОД). [c.13]

Данная книга предназначена для студентов, обучающихся по специальности Электронные вычислительные машины, комплексы, системы и сети и специализирующихся в области автоматизации проектирования. В учебник дополнительно к программе включены сведения по системам искусственного интеллекта и геометрическому моделированию, важность которых для САПР продолжает возрастать. [c.3]

Системы искусственного интеллекта. Средства САПР, ориентированные на автоматизацию процедур структурного синтеза, в той или иной мере опираются на идеи и методы искусственного интеллекта. Искусственный интеллект — это наука о знаниях, способах их получения, представления, переработки и использования в искусственных системах. Системы искусственного интеллекта (СИИ) оперируют знаниями, другие информационные системы — данными. Знания от данных отличает заложенная в них возможность интерпретации содержания и получения новых данных. [c.54]

База знаний Хранилище знаний в компьютерных системах искусственного интеллекта. [c.357]

Обучение Процесс улучшения характеристик системы искусственного интеллекта с помощью предшествующего опыта, на- [c.359]

Приобретение знаний Выделение и формулирование знаний для использования в системах искусственного интеллекта. [c.361]

Пространство решений Концептуальный способ обдумывания возможных решений задачи, прямо определяющий число ветвей, которое система искусственного интеллекта может искать при решении задачи. [c.361]

Рабочая область общего доступа Система архитектуры, используемая во многих системах искусственного интеллекта, в которых промежуточные или частичные результаты деятельности по решению задач записываются и распределяются по более чем одной базе знаний. [c.361]

Семантическая сеть Схема представления связей между объектами в базах знаний и системах искусственного интеллекта, использующая понятие классов эквивалентности и наследования знаний. [c.362]

Фрейм Структуры данных в системах искусственного интеллекта, представляюш,ие объекты в виде списков признаков, их свойств и отношений к другим объектам, которые могут быть обработаны как единичный объект в базе знаний. [c.363]

И, наконец, надо отметить практику несколько вольного обращения с понятиями экспертная система , искусственный интеллект , база знаний и некоторыми другими. Вопросы типа может ли машина мыслить или может ли экспертная система быть умнее специалиста-эксперта относятся к ведению специального направления кибернетики и никаким образом не связаны с конкретными задачами технической диагностики. Из этого, конечно, не следует, что положительные результаты исследований в кибернетике нельзя использовать в задачах технической диагностики просто надо не пытаться представлять проблемные вопросы в целом для кибернетики уже решенными в области ее практических приложений, какой является, в частности, техническая диагностика. [c.26]

В системах искусственного интеллекта, получающих в настоящее время все большее развитие, существенную роль играет представление знаний. [c.92]

В настоящее время фреймы нашли свое место для представления знаний в системах искусственного интеллекта. Фреймы рассматриваются как средства организации знаний. Хотя фреймы могут включать активные компоненты (например, в виде присоединенных процедур), это, в основном, пассивные структуры данных, над которыми заданы внешние процедуры. В некоторых [c.103]

Рис. 10.6. Логический запрос и последовательность обработки для диагностической системы искусственного интеллекта

Следующее, третье поколение ГАП — это ГАП с интеллектуальным управлением. Характерной чертой таких ГАП является высокий уровень интеллектуальности, обеспечиваемый введением в систему автоматического управления элементов искусственного интеллекта. Благодаря этому удается автоматизировать такие интеллектуальные функции, как планирование производства, проектирование продукции, оптимизацию технологических процессов, программирование оборудования, распознавание производственных ситуаций и диагностику отказов. Реальные потребности в ГАП третьего поколения и условия для их создания появились лишь в последние годы. Они отражают современные тенденции дальнейшего развития ГАП в направлении создания адаптивных безлюдных производств с интеллектуальным управлением от сети ЭВМ на принципах безбумажной информатики. Однако на этом пути имеется еще много трудностей и препятствий, поэтому системы искусственного интеллекта (СИИ), используемые в ГАП третьего поколения, зачастую работают не в автоматическом, а в интерактивном режиме, т. е. в режиме диалога с человеком. Примерами таких интерактивных СИИ, реально используемых в экспериментальных ГАП, могут служить системы автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированные системы технологической подготовки производства (АСТПП) и системы автоматизированного контроля (САК). В перспективе все названные системы будут работать в автоматическом режиме в составе интегрированного научно-производственного комплекса (ИНПК), представляющих высшую форму развития ГАП. [c.29]

Если все управляемые параметры альтернатив, обозначаемые в виде множества X, являются количественными оценками, то используют приближенные методы оптимизации. Если в X входят также параметры неколичественного характера и пространство X неметризуемо, то перспективными являются эволюционные методы вычислений, среди которых наиболее развиты генетические методы. Наконец, в отсутствие обоснованных моделей Мод их создают, основываясь на экспертных знаниях в виде некоторой системы искусственного интеллекта. [c.174]

Справочное пособие включает более 5 тысяч наиболее употребительных терминов по программным средствам вычислительной техники в самом ишроком смысле, вклю ая терминологию по системам искусственного интеллекта, технологии программирования, передаче и обработке данных и др. В нем приведена терминология, регламентированная государственными и международными стандартами, включая рекомендации ИСО и МККТТ, Комитета по научно-технической терминологии АН СССР. В пособие включена также информация о синонимах, аббревиатурах, а также эквиваленты на английском языке. При разработке пособия были учтены также замечания и предложения ведущих специалистов по вычислительной технике и информатике. Подготовка и редактирование велись на основе использования средств автоматизированной словарно-терминологической службы. [c.352]

Структура языка позволяет создавать очень компактные трансляторы. Объем требуемой памяти для транслятора, совмещенного с редактором, менее 15 Кбайт. Программирование на этом языке требует специальных навыков, поэтому Форт нахох1ИТ применение при решении сложных задач имитационного моделирования, в графических системах, в системах искусственного интеллекта как средство построения баз знаний, в промышленных разработках. [c.206]

В связи с штенсивными работами над ЭВМ пятого поколения в будущем, очевидно, получат развитие языки, ориентированные на системы искусственного интеллекта, в la THO tn Пролог, Лисп. Возрастает интерес к этим языкам и в связи с разработкой систем, основанных на базах знаний. Из этих примеров наглядно видно, что развитие средств программирования идет по пути приближения их к пользователю. Ш это же указывается в [29] Вычислительные систры стали теперь гораздо более 230 [c.230]

Системы искусственного интеллекта, применяемые в САПР, бывают следующих типов 1) информационно-поисковые системы (ИПС) с интерфейсом на основе естественного языка 2) интеллектуальные пакеты прикладных программ (ИППП) для инженерных расчетов 3) интеллектуальные программно-методические комплексы (ИПМК) для моделирования и анализа систем 4) экспертные системы. [c.54]

Зашумленные данные Данные, ряд характеристик которых вносят неопределенность в процесс проведения рассуждений в системах искусственного интеллекта. [c.358]

Вышерассмотренные системы относятся к традиционным системам искусственного интеллекта и как правило, в основном реализованы на базе технологии Hard omputing. [c.103]

Система искусственного интеллекта, основанная на технологии Soft omputing, реализукщая нечеткое управление, являющаяся результатом проведенных исследований в области теории нечетких множеств, впервые была испытана в начале 70-х гг. сотрудником Лондонского университета Мам-дани. В начале 80-х гг. данная система была реализована в Дании для управления цементной обжиговой печью. [c.103]

Агентно-ориентированные системы искусственного интеллекта [c.290]

При описании процессов (в языке Java они называются потоками Threads) в объектно-ориентированных языках процесс может быть описан как объект. В интересующих нас системах искусственного интеллекта как агент, поскольку агент - один из видов объекта. В терминах языка Java объект - это класс. Класс - это данные и методы их обработки. Для агента такие данные и методы показаны на рис. 5.1.Ь. [c.312]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...