Базы знаний интеллектуальных систем (word)

ПРЕДИСЛОВИЕ3
ОБ АВТОРАХ5
ОТ ИЗДАТЕЛЬСТВА5
ВВЕДЕНИЕ 6 В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ 6 СИСТЕМЫ6
1.1. КРАТКАЯ ИСТОРИЯ ИСКУССТВЕННОГО 6 ИНТЕЛЛЕКТА6
1.1.1. Предыстория6
1.1.2. Зарождение нейрокибернетики7
1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ИИ8
1.1.4. История искусственного интеллекта в России10
1.2. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА12
1.2.1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems)12
1.2.2. Программное обеспечение систем ИИ (software engineering for Al)12
1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural
language processing)13
1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)13
1.2.5. Обучение и самообучение (machine learning)14
1.2.6. Распознавание образов (pattern recognition)14
1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures)15
1.2.8. Игры и машинное творчество15
1.2.9. Другие направления15
1.3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ И ВЫВОД НА ЗНАНИЯХ16
1.3.1. Данные и знания16
1.3.2. Модели представления знаний18
1.3.3. Вывод на знаниях23
1.4. НЕЧЕТКИЕ ЗНАНИЯ27
1.4.1. Основы теории нечетких множеств28
1.4.2. Операции с нечеткими знаниями30
1.5. ПРИКЛАДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ31
РАЗРАБОТКА СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ36
2.1. ВВЕДЕНИЕ В ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И СТРУКТУРА36
2.2. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ38
2.2.1. Классификация по решаемой задаче38
2.2.2. Классификация по связи с реальным временем40
2.2.3. Классификация по типу ЭВМ41
2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами41
2.3. КОЛЛЕКТИВ РАЗРАБОТЧИКОВ42
2.4. ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ45
2.4.1. Проблемы разработки промышленных ЭС45
2.4.2. Выбор подходящей проблемы46
2.4.3. Технология быстрого прототипирования48
2.4.4. Развитие прототипа до промышленной ЭС52
2.4.5. Оценка системы53
2.4.6. Стыковка системы53
2.4.7. Поддержка системы54
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ56
3.1. ПОЛЕ ЗНАНИЙ56
3.1.1. О языке описания поля знаний56
3.1.2. Семиотическая модель поля знаний58
3.1.3. «Пирамида» знаний62
3.2. СТРАТЕГИИ ПОЛУЧЕНИЯ ЗНАНИЙ63
3.3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ67
3.3.1. Психологический аспект68
3.3.2. Лингвистический аспект76
3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний80
3.4. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СТРУКТУРИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ86
3.4.1. Историческая справка87
3.4.2. Иерархический подход88
3.4.3. Традиционные методологии структурирования90
3.4.4. Объектно-структурный подход (ОСП)90
ТЕХНОЛОГИИ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ96
4.1. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРАКТИЧЕСКОГО ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ96
4.2. КОММУНИКАТИВНЫЕ МЕТОДЫ99
4.2.1. Пассивные методы99
4.2.2. Активные индивидуальные методы104
4.2.3. Активные групповые методы111
4.3. ТЕКСТОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ119
4.4. ПРОСТЕЙШИЕ МЕТОДЫ СТРУКТУРИРОВАНИЯ126
4.4.1. Алгоритм для «чайников»126
4.4.2. Специальные методы структурирования128
4.5. СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ133
4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний133
4.5.2. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний139
4.6. ПРИМЕРЫ МЕТОДОВ И СИСТЕМ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ140
4.6.1. Автоматизированное структурированное интервью140
4.6.2. Имитация консультаций143
4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний144
4.6.4. Приобретение знаний из текстов145
4.6.5. Инструментарий прямого приобретения знаний SIMER + MIR146
НОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ155
5.1. ЛАТЕНТНЫЕ СТРУКТУРЫ ЗНАНИЙ И ПСИХОСЕМАНТИКА155
5.1.1. Семантические пространства и психологическое шкалирование155
5.1.2. Методы многомерного шкалирования160
5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний163
5.2. МЕТОД РЕПЕРТУАРНЫХ РЕШЕТОК169
5.2.1. Основные понятия169
5.2.2. Методы выявления конструктов172
5.2.3. Анализ репертуарных решеток173
5.2.4. Автоматизированные методы175
5.3. УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИ