Cytaty i parafrazy (0 - 20 z 27)

• (cytat, str. ) Stanowią bardzo interesującą grupę metod zaprojektowanych z myślą o podejmowaniu optymalnych decyzji przy braku możliwości zastosowania metod ukierunkowanej (np. gradientowej) optymalizacji. Podstawowym założeniem ich funkcjonowania jest upodobnienie procesu poszukiwania optymalnej decyzji do procesów ewolucyjnych zachodzących w świecie rzeczywistym, zakładających stopniowe przystosowywanie się osobników do wymogów środowiska poprzez realizację zasady doboru naturalnego.
  
Słowa kluczowe: algorytm, algorytm ewolucyjny

• (cytat, str. 13) Pojęcie sztucznej inteligencji zrodziło się w 1956 r. Wówczas to John McCarthy, profesor matematyki na uniwersytecie w Dartmouth College w New Hampshire (Stany Zjednoczone), zorganizował seminarium wakacyjne, w trakcie którego uczestnicy zastanawiali się, jakie aspekty działalności ludzkiej mogą zostać zastąpione przez komputer. Tam właśnie po raz pierwszy użyto terminu "sztuczna inteligencja", obejmującego działalność zmierzającą do konstruowania urządzeń i programów zdolnych do wykonywania zadań, które - gdyby były rozwiązywane przez człowieka - wymagałyby zaangażowania jego inteligencji (autorem tej definicji był inny uczestnik wspomnianego spotkania, słynny do dzisiaj guru sztucznej inteligencji - Marvin Minsky).
  
Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja

• (cytat, str. 14) Sztuczna inteligencja to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnień efektywnie niealgorytmizowanych w oparciu o modelowanie wiedzy.
  
Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja
Komentarze i źródła pierwotne: Włodzisław Duch

• (cytat, str. 14) Rozwiązywanie problemów sposobami wzorowanymi na naturalnych działaniach i procesach poznawczych człowieka za pomocą symulujących je programów komputerowych.
  
Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja
Komentarze i źródła pierwotne: Halina Kwaśnicka

• (cytat, str. 14) Gałąź informatyki zajmująca się rozwojem technologii pozwalającej komputerom na rozwiązywanie problemów (lub wspomaganie człowieka w tym procesie) przy wykorzystaniu metod wnioskowanie i zgromadzonej w systemie wiedzy.
  
Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja
Komentarze i źródła pierwotne: Software Technology Strategy, Departament Obrony USA, grudzień 1991

• (cytat, str. 21) Można mówić o dwóch sposobach zasilenia systemów sztucznej inteligencji w wiedzę. Pierwsza metoda zakłada, że człowiek przekazuje systemowi posiadaną przez siebie wiedzę, drugi sposób zaś, że systemowi prezentowane są różnorodne przykłady, z których wyciąga on użyteczne informacje, które następnie są uogólniane i tworzą wiedzę przydatną w rozwiązywaniu problemów także znacząco odmiennych od tych, które prezentowano w ramach przykładów (taka metoda pozyskiwania wiedzy określana jest często uczeniem się systemu).
  
Słowa kluczowe: pozyskiwanie wiedzy

• (cytat, str. 22) Stosowanie tego sposoby reprezentacji wiedzy sprowadza się do utworzenia bazy wiedzy składającej się z szeregu stwierdzeń, pozwalających na scharakteryzowanie rozważanych obiektów. Stwierdzenia te przyjmują postać trójki: {obiekt, cecha, wartość} i pozwalają na określenie wartości cech charakteryzujących rozpatrywane obiekty.
  
Słowa kluczowe: regułowe bazy wiedzy

• (cytat, str. 22) Rama jest strukturą złożoną z elementów składowych zwanych klatkami albo szczelinami (ang. slots). Klatki służą do przechowywania opisu różnych aspektów obiektu reprezentowanego przez ramę. Klatka również jest strukturą złożoną i składa się z faset, pozwalających na określenie wartości poszczególnych cech obiektu.
  
Słowa kluczowe: ramowa reprezentacja wiedzy

• (cytat, str. 23) Jest to model asocjacyjny, pozwalający przede wszystkim na uwypuklenie powiązań pomiędzy gromadzonymi faktami. Inspirację dla twórców tego sposobu gromadzenia wiedzy stanowił mózg ludzki, w którym także (jak wynika z psychologii) przechowywane są powiązane ze sobą fakty. Podobne rozwiązanie przyjęto w sieciach semantycznych, w których do opisu wiedzy stosuje się grafy. Węzły grafu reprezentują fakty, jego krawędzie zaś opisują powiązanie pomiędzy faktami.
  
Słowa kluczowe: baza wiedzy

• (cytat, str. 23) W tym przypadku wiedzy opisywane jest w wybranym języku naturalnym. Taki sposób gromadzenie wiedzy jest bardzo dogodny, pozwala bowiem na bezpośrednie umieszczenie w systemie wiedzy pozyskanej od eksperta w postaci czytelnej dla każdego człowieka, a więc łatwo weryfikowalnej.
  
Słowa kluczowe: baza wiedzy

• (cytat, str. 23) Takie rozwiązanie zakłada, że wiedza opisana zostanie za pomocą pewnych modeli (najlepiej matematycznych, chociaż bywają reprezentacje modelowe odwołujące się do ujęć innych niż matematyczne). ?Ujęcie modelowe jest szczególnie przydatne do reprezentacji powiązań istniejących pomiędzy rozpatrywanymi obiektami lub pojęciami.
  
Słowa kluczowe: modelowe ujęcie wiedzy

• (cytat, str. 26 - 27) Zasadniczym celem tego typu systemów jest wypracowywanie decyzji właściwej dla zaistniałej sytuacji. W niektórych zastosowaniach decyzja wypracowana przez system jest niezwłocznie (bez analizowania jej przez człowieka) przekazywana do realizacji. W innych zastosowaniach niezbędne jest zaakceptowanie wypracowanej przez system decyzji przez znającego problem człowieka.
  
Słowa kluczowe: system wspomagania decyzji

• (cytat, str. 27) Powstały w latach 30. XX w. dział matematyki (za twórców uznaje się Johna von Neumanna i Oskara Morgensterna), zajmujący się wypracowywaniem i badaniem różnych strategii postępowania stosowanych przez uczestników rozgrywki (która jest swoistym modelem sytuacji wymagającej podjęcia decyzji ).
  
Słowa kluczowe: teoria gier

• (cytat, str. 28) Stanowią bardzo interesującą grupę metod zaprojektowanych z myślą o podejmowaniu optymalnych decyzji przy braku możliwości zastosowania metod ukierunkowanej (np. gradientowej) optymalizacji. Podstawowym założeniem ich funkcjonowania jest upodobnienie procesu poszukiwania optymalnej decyzji do procesów ewolucyjnych zachodzących w świecie rzeczywistym, zakładających stopniowe przystosowywanie się osobników do wymogów środowiska poprzez realizację zasady doboru naturalnego.
  
Słowa kluczowe: algorytm ewolucyjny

• (cytat, str. 28) Modele statystyczne mogą opisywać różne aspekty rzeczywistości. Są one wykorzystywane do opisu zależności (modele regresyjne), definiują reguły klasyfikacji obiektów, pozwalają na badanie i opis struktury zbiorowości obiektów, służą do modelowania i prognozowania szeregów czasowych. W każdym z wymienionych przypadków model statystyczny może stanowić zasadniczy element systemu wspomagającego decyzje.
  
Słowa kluczowe: modelowanie statystyczne

• (cytat, str. 28) Jest to dziedzina wiedzy zajmująca się m.in. wypracowywaniem metod podejmowania racjonalnych decyzji w trudnych zadaniach optymalnej alokacji zasobów i harmonogramowania prac. Metody te dostosowane są do sytuacji, w której wiedza opisana jest za pomocą modelu matematycznego, zaś jakość decyzji można wyrazić za pomocą funkcji celu. W takiej sytuacji podjęcie decyzji sprowadza się do problemu minimalizacji lub maksymalizacji funkcji celu, przy jednoczesnym zachowaniu warunków ograniczających i (lub) warunków brzegowych.
  
Słowa kluczowe: badanie operacyjne

• (cytat, str. 28) Należą do modeli typu "czarna skrzynka" (model naśladuje zachowanie systemu, nie musi natomiast odwzorowywać jego struktury ani funkcjonujących w systemie zależności przyczynowo-skutkowych). () Ważne jest, że są to modele adaptacyjne, w których reguły działania konstruowane są w wyniku procesu uczenia na konkretnych przykładach, ale bez zakładania znajomości ogólnych reguł. Są one przystosowane do opisu zjawisk złożonych, o nieznanych a priori charakterystykach. Neuronowe systemy decyzyjne mogą być wykorzystywane do ilościowej i jakościowej analizy złożonych wielowymiarowych zbiorów danych.
  
Słowa kluczowe: sieć neuronowa, sieci neuronowe

• (cytat, str. 34) Pierwsze systemy ekspertowe powstały w latach 60. XX w. Ich twórcy, zwolennicy tzw. GOFAI (ang. Good Old Fashioned Artificial Intelligence - dobra staromodna sztuczna inteligencja), uważali, że mózg ludzki operuje symbolami i działa zgodnie z pewnymi regułami. Stąd wywnioskowano, że stworzywszy odpowiednio dużą liczbę reguł oraz wystarczająco sprawną maszynę wnioskującą, można skutecznie naśladować proces rozumowania ludzkiego umysłu. Projekt GOFAI zakładał, że można odgórnie podzielić inteligencję na moduły, reprezentujące różne dziedziny wiedzy i różne rodzaje informacji, a następnie spowodować, by moduły te komunikowały się między sobą i przeprowadzały (w sposób czysto automatyczny!) proces wnioskowania.
  
Słowa kluczowe: Systemy ekspertowe

• (cytat, str. 36) Istnieją różne definicje systemu ekspertowego, zarówno ogólne, jak i bardziej szczegółowe. Ze wszystkich jednak wynika ważność udziału człowieka-eksperta w tworzeniu systemu ekspertowego oraz konieczność gromadzenia jego wiedzy w strukturze systemu (w tzw. Bazie wiedzy). Najprościej można powiedzieć, że system ekspertowy to inteligentny program komputerowy, który zastępuje eksperta w określonej dziedzinie. Nie chodzi więc o to, aby komputer okazał się mądrzejszy od człowieka, ale żeby go zastąpił w sytuacji, gdy ekspert nie może być obecny lub koszty porady eksperta są zbyt wysokie. Dzięki użyciu systemu ekspertowego laik może uzyskać fachową poradę taniej, szybciej i wygodniej, niż korzystając z porad eksperta. System ekspertowy jest bowiem programem, który na podstawie wprowadzonej wiedzy potrafi wyciągać wnioski równoznaczne z wnioskami eksperta.
  
Słowa kluczowe: system ekspertowy

• (cytat, str. 50) Baza wiedzy (BW) jest elementem występującym w każdym systemie ekspertowym, ale też jest elementem specyficznym dla każdej konkretnej dziedziny, zawiera bowiem zawsze wyłącznie informacje używane przez ekspertów w rozwiązywaniu problemów z tej właśnie specyficznej dziedziny. Zawartość bazy wiedzy stanowi więc wiedzę problemową, pobraną od jednego lub kilku ekspertów. Zawiera ona opis obiektów i zależności specyficznych dla danej dziedziny oraz jej właściwe prawidła proceduralne. Nie jest to jedyna zawartość bazy wiedzy, gdyż dobrze zbudowana baza obejmuje także wszystkie potrzebne heurystyki, jest więc zbiorem faktów i reguł oraz strategii rozwiązywania problemu (metareguł), stosowanych w celu rozwiązania problemu z danej dziedziny - zapisanych oczywiście w odpowiednim języku reprezentacji wiedzy.
  
Słowa kluczowe: baza wiedzy