|
<<< ΛΛΛ >>>
МОДЕЛЬ СОЗНАНИЯ
В искусственном интеллекте - совокупность процедур и декларативных описаний, с помощью которых в интеллектуальных системах имитируется та часть сознательной деятельности человека, которая поддается вербализации. В психологии термин "сознание" трактуется более широко. В него включаются, например, способность субъекта, обладающего сознанием , к самонаблюдению (самосознанию), рефлексии и активности.
МОДЕЛЬ СТИМУЛ-РЕАКЦИЯ
Модель поведения, опирающаяся на принцип черного ящика. В М.С.Р. рассматриваются конечное множество стимулов, которые могут восприниматься субъектом или подаваться на выход искусственной системы, и правила соотнесения этим стимулам реакций, выдаваемых субъектом или системой. Внутренние процессы, связывающие стимулы и реакции, не анализируются и не учитываются. М.С.Р. находит применение в интеллектуальных системах на уровне воспроизведения простейших поведенческих реакций на раздражения, поступающие из внешней среды.
МОДЕЛЬ ТЕЧЕНИЯ ДИАЛОГА
Часть модели общения, представляющая собой описание видов и структур диалога, которые имеются в распоряжении интеллектуальной системы и которые может использовать пользователь в ходе общения с данной интеллектуальной системой. М.Т.Д. задается в виде либо жестких правил, либо автоматной грамматики, либо сценария. (См. также Модель пользователя.)
МОДЕЛЬ ФОРМАЛЬНАЯ
Формальное описание на некотором логическом языке структуры объекта. (См. также Система формальная.)
МОДЕЛЬ ЯЗЫКА
В лингвистике - формализованное представление знаний о языке. Как правило, включает морфологический, синтаксический, семантический и прагматический компоненты, которые также могут разделяться на более дробные компоненты.
МОДУС ПОНЕНС
Правила вывода, в логике которое утверждает: "Если выведены A и A®B, то B выводимо".
МОДУС ТОЛЛЕНС
Правило вывода в логике, которое утверждает: "Если верно A и BA, то верно B". Это правило используется в методе резолюций.
МОНОТОННОСТЬ ПРИ ВЫВОДЕ
Свойство, характерное для вывода в замкнутой формальной системе и в закрытой базе знаний и состоящее в том, что ранее выведенные утверждения не теряют истинности при расширении множества посылок для вывода. наследование hireditance
нейробионика neurobionics
нейрокомпьютер
нейрон формальный
немонотонность при выводе
неопределенность uncertainty
неопределенность лингвистическая linguistic uncertainty
неполнота incompleteness
неразрешимость алгоритмическая algorithmic nonresolvability
новая информационная технология
НАСЛЕДОВАНИЕ
Свойство, используемое в базах данных и знаний и заключающееся в том, что если две информационные единицы соединены между собой отношениями типа "род-вид" или "класс-элемент", то информация, общая для всех видов, входящих в род, или для всех элементов, входящих в класс, содержится в информационной единице более высокого уровня и при необходимости наследуется единицей более низкого уровня. Н. позволяет ликвидировать дублирование в хранении информации в базах данных и знаний.
НЕЙРОБИОНИКА
Направление в исследованиях по искусственному интеллекту для которого характерно использование для воспроизведения в интеллектуальных системах процессоров, присущих биологическим объектам, структур и функций, аналогичных структурам и функциям этих объектов. В рамках этого направления были созданы формальные модели нейронов, на основе которых строятся сети, позволяющие решать задачи распознавания образов, классификации, стимул-реактивного поведения и т.п. Усложнение структур формальных нейронов приводит к структурам, обладающим широкими функциональными возможностями. Их часто называют нейрокомпьютерами. Примерами нейробионического устройства может служить перцептрон.
НЕЙРОКОМПЬЮТЕР
См. ЭВМ нейробионические.
НЕЙРОН ФОРМАЛЬНЫЙ
Элемент, работа которого описывается функцией
/
| 0 при S AiXi - S BiZi < h
y = <
| 1 при S AiXi - S BiZi >= h
\
Здесь y -двоичный выход; Xi -разрешающие двоичные входы; Zi-запрещающие двоичные входы; ai и bi - весовые коэффициенты; h порог. Варьируя значения весовых коэффициентов и порога, можно с помощью Н.Ф. реализовать любую булеву функцию. В Н.Ф. входы ассоциируются с синапсами нейрона, а выход - с его аксоном. Н.Ф. функционирует не так , как биологический нейрон (не учитывается время релаксации, латентный период, который всегда наступает после срабатывания нейрона и в течении которого он не может воспринимать входных сигналов). Но именно такая модель используется при конструирования многих устройств, разрабатываемых в нейробионике (например, перцептронов).
НЕМОНОТОННОСТЬ ПРИ ВЫВОДЕ
Свойство, характерное для вывода в открытой формальной системе и в открытой базе знаний и состоящее в том, что ранее выведенные утверждения могут перестать быть выводимыми при появлении новых фактов.
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
Свойство интерпретации выражений, когда им приписываются оценки правдоподобия, отличные от абсолютной истины и лжи. Работа с такими выражениями требует специальных средств пересчета оценок правдоподобия. При логическом выводе, когда имеется неопределенность, используются либо многозначные логики, либо правдоподобные рассуждения.
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ
Неопределенность, возникающая из-за расплывчатости и неоднозначности словесных выражений. При описании качественных знаний приходится применять специальные приемы для устранения Н.Л. (См. также Множество нечеткое, Функция принадлежности, Переменная лингвистическая.)
НЕПОЛНОТА
Свойство описания предметной области, заключающееся в том, что это описание не может быть преобразовано в формальную систему. При работе с неполной информацией используются правдоподобные рассуждения или рассуждения по умолчанию.
НЕРАЗРЕШИМОСТЬ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ
Ситуация, при которой для множества однотипных задач нельзя найти общего алгоритма, решающего их, хотя для подмножеств этого множества можно построить специфические алгоритмы поиска решения. Существование таких алгоритмически неразрешимых проблем строго доказано.
НОВАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ
Технология обработки информации и решения задач с помощью ЭВМ, опирающейся на достижения искусственного интеллекта. Основной идеей, используемой в НИТ, является автоматизация процедуры построения программы, интересующей пользователя, на основании введенного им в систему описания постановки задачи на привычном для него профессиональном языке. Таким образом, Н.И.Т. обеспечивает возможность общения с ЭВМ пользователя, который не является профессиональным программистом. Для того чтобы была реализована основная идея Н.И.Т., необходимо, чтобы ЭВМ обладала интеллектуальным интерфейсом, базой знаний и решателем, т.е. была бы интеллектуальной системой. Другой чертой Н.И.Т. является распределенный способ решения задачи, когда пользователи, занятые решением общей задачи, общаются между собой через сеть ЭВМ, электронную почту и общую базу знаний. В сеть входят также базы данных, из которых пользователи черпают информацию для решения своей задачи. область предметная subject area
область предметная плохо структурированная ill-structered subject area
область предметная хорошо структурированная well-structured subject area
область проблемная problem area
обобщение знаний
обобщение индуктивное inductive generalization
оболочка shell
обоснование argument
обработка естественного языка natural language processing
обработка изображений image processing
обработка параллельная parallel processing
обработка сигналов signal processing
образ image
образец pattern
обучение learning
обучение на примерах learning from examples
общение communication
объединение свидетельств combination of evidences
объяснение explanation
ограничение целостности
оживление
оправдание justification
отладка базы знаний knowledge base debugging
отладка семантическая
отладка синтаксическая
отношение relation
отношение антирефлексивное antireflexive relation
отношение антисимметричное antisymmetric relation
отношение антитранзитивное antitransitive relation
отношение виртуальное virtual relation
отношение временное temporal relation
отношение действия action relation
отношение интенсиональное intensional relation
отношение каузальное causal relation
отношение моделирования нечетко fuzzy modelling relation
отношение нерефлексивное non-reflexive relation
отношение несимметричное non-symmetric relation
отношение нетранзитивное non-transitive relation
отношение пространственное spatial relation
отношение релевантности relevance relation
отношение рефлексивное reflexive relation
отношение семантическое semantic relation
отношение симметричное symmetric relation
отношение толерантности tolerance relation
отношение транзитивное transitive relation
отношение функциональное functional relation
отношение эквивалентности equivalence relation
отношение экстенсиональное extensional relation
отрицание negation
отрицание логическое logical negation
ОБЛАСТЬ ПРЕДМЕТНАЯ
Совокупность реальных или абстрактных объектов (сущностей), связей и отношении между этими объектами, а также процедур преобразования этих объектов для решения задач возникающих в О.П.
<<< ΛΛΛ >>>
Экспертных системах
Определяемое из тех отношений
Внутреннее состояние головки
Edicate calculus исчисление пропозициональное p
Квантор существованиЯ специальный указатель на то
|
