Искусственный интеллект. Основные понятия

Экспертные системы строились на основе баз знаний, которые содержали информацию о правилах, процедурах и эвристиках, используемых экспертами при решении задач в своей области. Эти знания формализовались и представлялись в виде базы знаний внутри компьютерной программы.

Экспертные системы, в своей основе, использовали различные методы инференции для принятия решений на основе имеющихся знаний. Одним из таких методов были правила вывода, которые представляли собой логические правила, определяющие связи между фактами и выводами.

Экспертные системы использовали эти правила для выявления связей между данными и принятия решений на основе этих связей.

Другим важным методом были цепочки рассуждений, которые представляли собой последовательность логических шагов, приводящих к выводу на основе имеющихся фактов и правил. Экспертные системы могли использовать цепочки рассуждений для анализа информации и выведения новых фактов или рекомендаций на основе имеющихся знаний.

Кроме того, экспертные системы были способны взаимодействовать с пользователями, задавая им вопросы для получения дополнительной информации или уточнения условий задачи.

Это позволяло системам получить необходимые данные для принятия решений и давать пользователю более точные и полезные рекомендации или прогнозы.

Экспертные системы нашли широкое применение в различных областях, благодаря своей способности к адаптации к различным предметным областям. Они были успешно применены в медицине для диагностики заболеваний и выбора методов лечения, в финансах для анализа рынков и принятия инвестиционных решений, в инженерном деле для проектирования и управления производственными процессами, а также в управлении производством для планирования производственных операций и оптимизации ресурсов.

Однако, несмотря на свои достижения, экспертные системы также имели некоторые ограничения. Они часто оказывались ограниченными в способности адаптироваться к новым ситуациям и изменениям в окружающей среде.

Тем не менее, эпоха экспертных систем оставила значительный след в истории искусственного интеллекта, показав, что компьютеры могут успешно использовать знания и опыт людей для решения сложных задач в различных областях.

Нейронные сети и глубокое обучение

В конце 20 века и особенно в начале 21 века нейронные сети и методы глубокого обучения привлекли широкое внимание научного и технического сообщества.