Лекция
Это продолжение увлекательной статьи про словарь по искусственному интеллекту.
...
распространены восходящий поиск и поиск нисходящий, а также поиск в глубину и поиск в ширину. Если пространство П. не структурировано, то единственной возможностью для П. является случайный поиск.
Поиск по образцу в базах знаний. (См. Память ассоциативная).
Поиск при котором движение по структуре поиска происходит вдоль одного пути до конца. При неудаче происходит просмотр другого пути. Для возвращения в ближайшую точку ветвления используется процедура бектрекинга.
Нисходящий поиск, когда структура поиска задается декомпозицией крупных задач на более мелкие вплоть до задач, решение которых системе известно. Задача, подлежащая решению, рассматривается как целевой узел, м от него идет нисходящий поиск к множеству задач, решение которых системе известно. П.П.З. используется в интеллектуальных системах при планировании деятельности.
Нисходящий или восходящий поиск, при котором структура пространства поиска задана множеством состояний некоторой системы, между которыми указаны возможные переходы. П.П.С. используется в интеллектуальных системах при планировании деятельности.
Поиск при котором движение по структуре поиска происходит на определенную глубину по всем направлениям, возможным из данной точки поиска. Если все продвижения оказались неуспешными, то либо увеличивается глубина поиска, либо сужается фронт поиска и происходит дальнейшее продвижение по всему этому фронту еще на заданное число шагов. Сужение фронта приводит к тому, что П.Ш. комбинируется с поиском в глубину.
Поиск при котором движение по структуре поиска идет от начальных заданных узлов к целевым узлам. При этом могут использоваться поиск в глубину, поиск в ширину, или их комбинация. В логических системах аналогом П.В. является прямой вывод. Другое название П.В. - метод прямой волны.
Поиск нужной информации в большом массиве по заранее известной совокупности признаков.
Поиск, при котором движение по структуре поиска происходит от целевых узлов к заданным узлам. П.Н. может использовать поиск в глубину, поиск в ширину или их комбинацию. В логических системах аналогом П.Н. является обратный вывод. Другое название П.Н. - метод обратной волны.
Поиск фрагмента знаний в базе знаний на основании заданного образца. Образец может представлять собой полностью определенный фрагмент, или содержать свободные переменные. Например, при представлении в виде семантической сети, образец первого типа может выглядеть как "Иванов - Родиться - 1965", что означает прямой запрос к базе знаний: "Верно ли, что Иванов родился в 1965 году?". Образец второго типа: "Х - Родится - 1965". Он интерпретируется так: "Назовите тех, кто родился в 1965 году". Запросы второго типа могут с помощью специального указателя интерпретироваться как выдача любого ответа, касающегося одного субъекта Х, родившегося в 1965 г., или как выдача всех Х, характеризуемых этим свойством. П.О. является основной процедурой для поиска информации в базах знаний.
Поиск, при котором в каждом узле пространства поиска выбирается то продолжение, которое имеет лучшую для данного узла локальную оценку успеха. Таким образом, П.П.С.Л. является разновидностью поиска в глубину.
Поиск в неструктурированном пространстве поиска. При П.С. с помощью некоторого вероятностного распределения выбираются узлы пространства и проверяются, не являются ли они целевыми. При достижении первого целевого узла П.С. прекращается.
См. Поиск в глубину.
См. Поиск в ширину.
В искусственном интеллекте - совокупность моделей и процедур, с помощью которых в интеллектуальных системах происходит соотнесение поступающего текста на естественном языке с фрагментами знаний из базы знаний, а также процедур, позволяющих выводить из имеющихся знаний другие, необходимые для правильной интерпретации содержимого введенного текста.
Имя, присваиваемое классу сущностей, объединяемых благодаря общности из призначных структур. В логике П. являются строго определенными и неизменными образованиями, характеризующими лишь призначной структурой, имманенто присущей всем понятиям. В искусственном интеллекте, как и в бытовой практике людей, П. понимается шире. В формировании П. могут принимать участие не только призначные структуры, но и результаты использования П. в деятельности людей или при функционировании интеллектуальной системы. Именно в этом смысле используются П. при рассуждениях о деятельности людей и о функционировании интеллектуальных систем. Для образования П. в интеллектуальных системах используются различные приемы обобщения.
Процесс получения из фактов, хранящихся в базе данных, новых информационных единиц в базе знаний.
См. Генерация текста.
Последовательность данных, непрерывно подаваемых при конвейерной архитектуре в операционное устройство, выполняющее над ними однотипные операции.
Правила, устанавливающие связь конъюнкции и дизъюнкции.
Типичные примеры:
а & b = ¬ (¬a V ¬b),
a V b = ¬ (¬a & ¬b).
См. Продукция.
Правило, с помощью которого в формальных системах из множества аксиом порождается правильно построенные формулы, которые интерпретируются как истинные.
Правило вывода в нечеткой логике, основанное на операции композиции. Эта операция преобразует коэффициент правдоподобия исходной посылки (умножением на специально подобранную матрицу) в коэффициент правдоподобия заключения. Существуют такие матрицы, которые превращают П.В.К. в модус поненс и модус толленс.
В формальной системе правило, которое определяет способ формирования синтаксически правильных выражений. В лингвистике П.С. позволяют отделять синтаксически правильные предложения данного языка от тех, которые таковыми не являются.
В исчислении предикатов специальный знак, отражающий определенное отношение между конечным множеством сущностей - аргументов. В обычном варианте исчисления предикатов в качестве значения П. на множестве означенных аргументов выступают два: истина и ложь.
Расположение данных в физической среде фиксируемое специальной схемой базы данных. Используя эту схему, система управления базой данных соотносит запрос на поиск нужной информации с физическим расположением данных. Различные принципы построения схемы базы данных приводят к различным типам П.Д. (реляционное, иерархическое и сетевое).
Формализация знаний для их ввода в базу знаний. На концептуальном уровне П.З. наиболее распространены модели знаний в виде семантических сетей, фреймов и продукционных систем. В П.З. как направление искусственного интеллекта традиционно включает также задачи проверки содержимого базы знаний на корректность и полноту, пополнения знаний за счет логического вывода на основе имеющихся в базе знаний, обобщения знаний и классификация знаний.
Представление константных фактов, не содержащих свободных переменных в базах данных или в базах знаний.
Высказывание, истинность которого является предпосылкой истинности или ложности другого высказывания. Например, два высказывания "Кеплер умер в нищете" и "Кеплер умер не в нищете" имеют одну и ту же пресуппозицию, что Кеплер существовал.
Метод логического вывода, в основе которого лежит приведение доказываемого утверждения к множеству дизъюктов и поиску в этом множестве пар, один дизъюнкт которых содержит некоторую литеру, а другой - отрицание этой литеры, для их последовательного устранения из исходного множества. Если этот процесс через конечное число шагов приводит к пустому дизъюнкту, то вывод успешен. В противном случае формула недоказуема.
Совокупность методов и процедур, которые применяет инженер по знаниям при заполнении им базы знаний. П.З. предполагает использование источников знаний двух типов: пассивных и активных. К первым относятся официальные документы, инструкции, печатные издания, кино-фото-документы и многие другие источники, в которых содержатся сведения, важные для описания знаний о предметной области. Ко второму типу источников знаний относятся люди - специалисты в данной предметной области. Инженер по знаниям с помощью специальных психологических методик и инструментальных средств в процессе диалога получает от экспертов необходимые сведения. Все приобретенные знания для ввода в базу знаний формализуются в соответствии с требованиями той модели знаний, которая соответствует выбранному проектировщиком системы представлению знаний.
Программа позволяющая использовать ЭВМ в качестве одного из участников игры. П.И. составляются как для игр типа шахмат, шашек и т. п., так и для реализации на ЭВМ развлекательных игр (погоня, рулетка и др.).
Программа, в основу которой положены соображения о том, как данную проблему решает человек.
Процесс представления алгоритма решения задачи в виде, "воспринимаемом" ЭВМ. Программирование включает детализацию алгоритма уровня элементарных операторов; запись алгоритма на выбранном языке программирования и описание процессов управления ходом выполнения программ на ЭВМ.
Программирование, при котором программа представляется в виде процедуры логического вывода в исчислении предикатов первого порядка. Механизм вывода обычно встроен в язык П.Л. Примером может служить распространенный в интеллектуальных системах язык ПРОЛОГ, в который встроен обратный вывод.
Программирование, при котором программа трактуется как множество объектов и сообщений, циркулирующих между этими объектами. Такой подход вносит в программу модульность.
Программирование, при котором решение задачи сводится к вычислению значений рекурсивно вложенных функций.
Процесс составления эвристических программ.
Способ представления процедурных знаний в следующим наиболее общем виде: (i); Q; P; C; A B; N. Здесь (i) - собственное имя (метка) П.; Q - сфера применения П., вычленяющая из предметной области некоторую ее часть, в которой знание, заключенное в П., имеет смысл; Р - предусловие, содержащее информацию об истинности данной П., ее приоритетности и т. п., используемую встратегиях управления выводом для выбора данной продукции для исполнения; С - условие, представляющее собой предикат, истинное значение которого разрешает применять на некотором шаге данную П.; А В - ядро продукции (интерпретация ядра может быть различной, например: "Если А истинно, то В истинно", "Если А имеется в базе знаний, то В надо внести в базу знаний", "Если А текущая ситуация, то надо делать В" и т.п.); N - постусловие П., содержащее информацию о том, какие изменения надо внести в данную П. или другие П., входящие в систему продукций, после выполнения данной П.
Предложение, суждение, утверждение. (См. Исчисление пропозициональное.)
Структура, отражающая декомпозицию крупных задач на более мелкие, вплоть до стандартных задач, решение которых предполагается известным. П.З. используется в интеллектуальных системах для планирования деятельности и в задачах автоматического синтеза программ. Решение нужной задачи ищется как композиция решений стандартных задач.
Применяемый в психологии формализованный способ выявления семантической близости используемых людьми понятий. Для построения П.О. используются бинарные шкалы, концы которых отмечены словами-антонимами типа "безопасный - опасный", "широкий - узкий", "добрый - злой" и т. д. На этих шкалах нанесено некоторое число позиций. Испытуемые должны располагать на них точки, соответствующие словам, произносимым экспериментатором. Результаты подвергаются статистической обработке с помощью факторного анализа или кластерного анализа. На основании многочисленных экспериментов такого типа было построено трехмерное П.О., оси которого интерпретируются как обобщение шкалы оценок, силы и активности. В этом пространстве используется обычная метрика векторных пространств. В П.О. понятия, связанные между собой общей ситуацией, группируются в некоторые сгущения, что подтверждает мысль о том, что основой классификации знаний у людей является принцип ситуативности.
Структура на знаниях, в которой введено понятие "семантическое расстояние". Примером П.С. может служить пространство Осгуда.
Совокупность состояний, в которых может находиться техническая система или процесс. В П.С. может быть задана метрика, а также указаны возможные траектории смены состояний под влиянием различных причин. П.С. используется в интеллектуальных системах при автоматическом синтезе программ и при планировании деятельности.
Совокупность целей с указанием возможных траекторий их достижения. П.Ц. используется в интеллектуальных системах при планировании деятельности и при автоматическом синтезе программ.
Возможность одновременного вывода в формальной системе утверждения и его отрицания. В такой формальной системе можно вывести любые утверждения по правилу модус поненс.
Противоречие, обнаруживаемое в модели. В замкнутых моделях П.М. является аналогом абсолютной противоречивости, в открытых моделях П.М. относительна. (См. Модель Крипке).
Фрейм, в котором заполнение некоторых (или всех) слотов таково, что оно допускает различные конкретизации этих значений.
Установление противоречивости (невыполнимости) формулы, состоящей из конъюнкции посылок и отрицания заключения.
Процедура на которую возможна ссылка по имени, использованному в некоторой информационной единице. По этому имени П.П. может быть просто вызвана и присоединена к описанию информационной единицы или актуализирована и выполнена.
Сложный процесс, состоящий из совокупности отдельных подпроцессов, взаимодействие которых не синхронировано во времени.
Процессор, приспособленный для работы с ассоциативной памятью.
См. Машина баз данных.
Устройство или совокупность программ, ориентированные на реализацию общения пользователей с системой на ограниченном естественном языке.
См. Процессор логического вывода.
Специализированный процессор (система процессоров), реализующий набор процедур, необходимых для организации логического вывода или извлечения следствий из знаний о некоторойпредметной области.
Специализированный процессор, обеспечивающий параллельное выполнение операций над массивами чисел: векторами или матрицами. Обычно состоит из набора арифметических процессоров, выполняющих одинаковые операции над различными элементами массива, с общим устройством управления.
Специализированный процессор, ориентированный на обработку символьной информации.
Направление в совместной психологии, в которой центральное место занимают вопросы отображения знаний в когнитивных структурах памяти, исследование этих структур и их влияние на принятие решений и поведение субъектов. В П.К. большое внимание уделяется соотношению вербальных и образных компонентов в процессах запоминания и мышления. П.К. использует аналоги между представлением и переработкой знаний человеком и интеллектуальной системой. В частности, с помощью методов П.К. были проанализированы такие когнитивные структуры, как семантические сети, фреймы, продукционные системы, и было показано, что организация знаний у человека основана на иных структурах.
Наличие алгоритма решения поставленной задачи.
Научное направление, основной задачей которого является создание моделей, методов и средств, связанных с решением задач классификации, таксономии, формирования понятий и т.п.
Один из видов восприятия в интеллектуальных системах. В процессоре Р.Р. происходит анализ входного акустического сигнала, выделение в нем фонем, слов, лексем, стандартных кусков текста, которые соотносятся с информацией, хранящейся в базе знаний системы, что позволяет системе понимать вводимый текст. Различают Р.Р. на уровне отдельных слов, произносимых стандартным диктором, а также с подстройкой системы к особенностям произношения конкретного диктора, и Р.Р., относящиеся к слитному тексту. В настоящее время реализованы системы Р.Р.Д, позволяющие уверенно определять значение 1 - 2 тыс. слов, а также анализировать слитный текст, в котором используются не слишком большие словари.
Оценка "семантической" близости информационных единиц, хранящихся в памяти интеллектуальной системы или человека. Понятие "семантической" близости неоднозначно. Эксперименты с людьми показывают, что в зависимости от поставленной цели Р.С. может интерпретироваться как ситуативная близость (встреча в некоторых типовых ситуациях), ассоциативная близость (типа "молоток-гвоздь"), таксономическая близость ( типа "стол-кровать") и т. д. Р.С. используется в базах знаний для ускорения выбора релевантной информации к данному понятию или ситуации. До настоящего времени нет удовлетворительных моделей, в рамках которых можно было бы измерять Р.С. (См. Пространство Осгуда.)
Способ получения заключения на основе посылок и вспомогательных соображений. Крайним случаем Р. является логический вывод, в котором воля субъекта не играет роли. В других случаях Р. отражает личностные мотивы и интересы того, кто проводит Р.
Вид немонотонного вывода когда выводимость утверждения зависит от контекста, в рамках которого оно существует. Примерами Р.А. могут служить многочисленные в человеческой практике исключения из общих правил в выделенных специальных контекстах (ситуациях).
Рассуждение, опирающееся на принятые в герменевтике схемы получения заключений, учитывающее строение текста, на основе которого делается вывод. Например, в фразе "Все моря целовали его корабли" (К. Бальмонт) имеется явная неоднозначность. Но при Р.Г. эта неоднозначность снимается, ибо одна из схем герменевтики для текстов, написанных на русском языке, гласит, что субъект должен упоминаться раньше объекта, на который направлено его действие. И следовательно, субъектом утверждения является "моря", а не "корабли". Р.Г. не носит строго логического характера, а базируются на традиции.
Один из видов правдоподобного рассуждения опирающийся не на основания, верные в некоторой формальной системе а не соображения, аппелирующие к человеческому опыту, интуиции, вере.
Рассуждение в открытой модели. Из-за открытости возможно добавление новой информации извне в процессе проведения рассуждения. Это приводит к тому, что некоторые шаги рассуждения, верные до появления этой информации, могут стать неверными. Когда рассуждение является строгим выводом, то имеет место немонотонный вывод.
Перенос заключений, полученных на основе ряда посылок, на другую совокупность посылок, которая считывается по некоторому критерию аналогичной первой. В частном случае Р.А. есть способ получения заключения на основании диаграммы Лейбница А, А1; В, В1; Т, Т1; Г, Г1), где А1 = Т (А); где Т - некоторый преобразующий оператор; Г - гомоформизм между А и В; Г1 - гомоформизм между А1 и В1; Т1 - преобразующий оператор В1 = Т1 (В). Р.А. есть нахождение В1 по известным остальным элементам диаграммы.
Рассуждение, основанное на том, что заключение относительно одного объекта переносится на другой объект, имеющий с первым ассоциативную связь. Эта связь может иметь различный характер (например, ассоциацию по схожести, по одновременности, по встречаемости в одинаковых ситуациях и т. п.). Р.А. является правдоподобным рассуждением, степень его правдоподобия определяется существенностью используемой ассоциативной связи.
Один из видов правдоподобного рассуждения где результат получается не из явно присутствующих для этого посылок, а на основе "традиции", прошлого опыта, внутренних моральных или ценностных убеждений и т.п. Р.У. возникают тогда, когда во входной информации часть сведений отсутствует и интеллектуальная система пополняет их на основе хранящейся в ее памяти специальной информации, предназначенной для случаев неполноты входной информации. Например, во фреймах могут существовать специальные слоты, к которым система обращается за информацией, когда для проведения рассуждения чего-то не хватает.
Рассуждение, которое опирается либо на знания, не имеющие абсолютно истинного характера, либо на приемы рассуждений, которые не являются абсолютно верными. Обычно результат Р.П. снабжается оценкой его правдоподобия. Примерами Р.П. могут служить рассуждения по аналогии или ассоциации или герменевтические рассуждения.
Образование дизъюнкта (ct - lt) V (dt - lt), где с и d - дизъюнкты, не имеющие общих переменных; l и l - контрарная пара литер, каждая из которых принадлежит своему дизъюнкту; t - наиболее общий унификатор контратной пары литер.
Прием, используемый при дедуктивном выводе, заключающийся в нахождении двух дизъюнктов, один из которых содержит литеру, а другой - ее отрицание. На основании этого сравнения формируется новый дизъюнкт, называемый резольвентой. Порождение новых дизъюнктов является основой метода резолюций, широко применяемого в интеллектуальных системах.
Система, способная благодаря встроенной в нее общей стратегии нахождения решения (например, путем поиска в пространстве альтернатив или путем логического вывода) находить решения задач. Р. входит в качестве основного блока в интеллектуальные системы. Иногда этот блок называется полно: Решатель задач.
Метод изучения структуры индивидуального сознания путем заполнения специальным образом составленной матрицы. Строки матрицы соответствуют конструктам Келли. Столбцам матрицы соответствуют объекты, скомпонованные аналогично ролям в пьесе. Метод позволяет оценить силу и направленность связей между конструктами для заполнившего матрицу человека.
Совокупность обобщенных сведений о структуре и функционировании основных блоков и об информационно-управляющих связях между ними для процессора с сокращенным набором команд, реализованного на СБИС. Состав команд процессора определяется конкретной областью его применения, причем в этот состав включается наиболее часто используемые короткие команды, выполняемые за один машинный такт. В структуре процессора используется большое число регистров общего назначения (данные считываются из регистра и переписываются снова в регистр), что существенно уменьшает время обращения к оперативной памяти.
Техническое устройство, способное к планированию целесообразного поведения в условиях динамической, заранее не полностью известной среды. Р.А. должен обладать базой знаний о среде и ее особенностях, решателем задач с средствами для анализа ситуаций и последствий своих действий в среде, чтобы накапливать информацию о том, как нужно действовать в тех или иных ситуациях. Р.А. является представителем интеллектуальных систем.
Техническое устройство в котором имеется развитая система "глаз-рука", позволяющая наблюдаемому координировать ситуацию с движением манипуляторов и средств перемещения. Это отличает Р.И. от роботов-манипуляторов, в которых нет обратной связи со средой, если ситуации отличаются от штатных, заранее зафиксированных в конструкции робота-манипулятора. Р.И. должен обладать способностью к анализу зрительных сцен и уметь принимать решения на основе этого анализа. Р.И. является представителем интеллектуальных систем.
Автономный робот, в котором имеются все основные блоки, характерные для интеллектуальной системы. С их помощью реализуются функции общения Р.И. с внешними партнерами, строятся программы поведения, накапливаются знания о внешней среде и действиях в ней, строятся планы поведения по достижению нужных целей.
Процесс чистки памяти, связанный с обнаружением неиспользуемых программой блоков памяти и присоединением их к пространству свободной памяти для повторного использования. Сборка мусора - необходимый процесс в любой системе, работающей с динамическим распределением памяти.
Факт, используемый для увеличения или уменьшения оценки правдоподобия некоторой гипотезы. С. применяются в продукционных системах, в которых продукции являются гипотезами.
В узком смысле - правило логического перехода А В, которое интерпретируется следующим образом: если А истинно, то В также истинно, если А ложно, то о В сказать ничего нельзя. В широком смысле С. совпадает с понятием ядра продукции.
1. Один из аспектов семиотики. Рассматривает отношение знаков к обозначаемому (содержание знаков) независимо от того, кто служит адресатом знака.
2. Значение отдельных единиц знака.
3. Изучение отдельных единиц языка - языковедческая семантика, элементарным объектом изучения которой является единство трех объектов: означающего, означаемого и денотата. Означающее - внешний элемент (последовательность звуков или знаков), денотат - обозначаемый объект действительности и означаемое - отражение этого объекта в сознании человека.
Приписывание некоторым объектам, хранящимся в базе знаний, некоторых характеристик в зависимости от ситуации, в которой эти объекты наблюдаются или используются. В системах понимания текстов на естественном языке С.С. связана с приписыванием различных значений лексемам в зависимости от того контекста, в котором они используются.
Наука, изучающая свойство знаков и знаковых систем (в основном естественных и искусственных языков.) Выделяются три основных аспекта исследования: синтактика, изучающая внутренние свойства систем знаков безотносительно к интерпретации; семантика, рассматривающая отношение знаков к их означаемому, безотносительно к особенностям интерпретатора знаков;прагматика, изучающая проблемы интерпретации знаков.
Пятерка Н = 1, C>, где А - множество вершин, В - множество имен (весов) вершин; Р - множество дуг, соединяющих пары вершин; Р1 - множество отмеченных входных и выходных дуг; С - множество имен (весов) дуг.
Семантическая сеть, в которой отношения указывают на ассоциативные связи между вершинами, характеризующими объекты, факты и ситуации для описываемой предметной области.
Структура, которая отображает последовательности применения правил вывода к исходным посылкам. Из-за неоднозначности выбора правил на каждом шаге возникает множество путей, образующих С.В.
Семантическая сеть, в которой дуги характеризуют отношения, используемые в каузальной логике.
Расширение контекстно-свободной грамматики за счет вынесения контекста в специальные именованные регистры со стековой структурой и введения специальных процедур, управляющих анализом с помощью проверки контекста ходом выполнения анализа управляет программист). См. . Грамматика формальная.
Модель для описания асинхронных параллельных и недетерминированных процессов, а также систем продукционного типа. Статически модель задается двудольным орфографом с двумя типами вершин - позициями и переходами (изображаемыми обычно кружками и полочками соответственно), причем переходы (позиции) могут соединяться дугами только с позициями (переходами). Исходное состояние С.П. задается начальной маркировкой некоторых ее позиций. Маркеры изображаются точками внутри позиций. Динамика вносится соглашением о правиле срабатывания возбужденного перехода (содержащего по крайней мере один маркер в каждой из его входных позиций), который может сработать через заранее неизвестное время, после чего из всех (во все) его входных позиций (выходные позиции) изымается (добавляется) по одному маркеру. Процесс функционирования С.П. состоит в переходе от одной маркировки к другой посредством срабатываний возбужденных переходов.
Семантическая сеть, в которой все отношения между вершинами трактуются как отношение "причина-следствие", т. е. как нерефлексивное, антисимметричное и транзитивное отношение.
Сеть, в вершинах которой находятся информационные единицы, а дуги характеризуют отношения и связи между ними С.С. является наиболее общей моделью представления знаний.
Семантическая сеть, в которой отражены интенсиональные знания о предметной области. Эти знания относятся к общим законам области и оперируют не константными фактами, а высказываниями об области, содержащими переменные, которые могут означиваться в конкретных ситуациях. При фреймовом представлении С.С.И. соответствует фрейм-прототип.
Семантическая сеть, в которой отражены экстенсиональные знания о конкретной ситуации в предметной области. В С.С.Э. все вершины сети соответствуют конкретным объектам, а связи между ними конкретным связям, которые наблюдаются в описании ситуации. При фреймовом представлении С.С.Э. соответствует фрейм-экземпляр.
Сеть, позволяющая соединить процессор произвольно заданным образом, в том числе каждый с каждым.
Специальная форма умозаключения от общего к частному. С. представляет собой заключение, следующее из двух посылок, содержащих утверждения о соотношении объемов двух классов или о принадлежности некоторого элемента определенному классу. Примером С. может служить следующее умозаключение: Все хищники питаются мясом Волк - хищник Волк питается мясом
Архитектура вычислительной системы с несколькими одинаковыми параллельно работающими процессорами, каждый из которых выполняет один и тот же поток команд над своими данными. СИМД-архитектура часто используется в матричных процессорах.
1. Способы соединения слов в словосочетания и простые предложения и простых предложений - в сложные.
2. Раздел языкознания, изучающий способы соединения слов и предложений, вместе с морфологией составляющий грамматику.
3. Синтаксис текста - то же, что схема
продолжение следует...
Часть 1 Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 2 АНАЛИЗАТОР СИНТАКСИЧЕСКИЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 3 ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 4 МОДЕЛЬ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 5 ПОИСК АССОЦИАТИВНЫЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 6 СИНТЕЗ ПРОГРАММ АВТОМАТИЧЕСКИЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.
Комментарии
Оставить комментарий
Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.
Термины: Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.