Реферат по карьерной адаптивности. На тему «Искусственный интеллект. Основы построения интеллектуальных систем принятия решений. Проблемы искусственного интеллекта и основные направления их исследования.

Реферат по карьерной адаптивности. На тему «Искусственный интеллект. Основы построения интеллектуальных систем принятия решений. Проблемы искусственного интеллекта и основные направления их исследования. Понятие знаний и представление их в системах искусственного интеллекта»

-

Искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых актуальных и перспективных областей исследования в настоящее время. С развитием компьютерных технологий и возросшим объемом доступной информации, создание интеллектуальных систем становится все более важным. Основной целью ИИ является создание компьютерных систем, способных принимать решения и выполнить задачи, которые ранее были доступны только для человека.

В основе построения интеллектуальных систем лежит идея о том, что они должны быть способными к анализу больших объемов данных, извлечению знаний из них и применению полученной информации для принятия решений. Для достижения этой цели необходимо решить ряд сложных проблем, связанных с обработкой и представлением информации, а также с моделированием способности к обучению и самообучению.

Одной из основных проблем ИИ является нечеткость и неопределенность информации. В реальном мире существует множество ситуаций, когда информация может быть неоднозначной или неполной. Интеллектуальные системы должны быть способными работать с такими данными и принимать наиболее оптимальные решения на основе имеющейся информации. Также важно обеспечить корректное представление знаний в системе, так чтобы они соответствовали реальности и были легко доступны для анализа и использования.

Основными направлениями исследования в области ИИ являются разработка и усовершенствование методов и алгоритмов машинного обучения. Машинное обучение является основой для создания интеллектуальных систем, которые могут самостоятельно извлекать знания из данных и использовать их для выполнения задач. В настоящее время разработано множество методов обучения, таких как нейронные сети, генетические алгоритмы, алгоритмы классификации и кластеризации и другие.

Важным аспектом исследования в области ИИ является также разработка и использование экспертных систем. Экспертные системы позволяют моделировать знания и экспертные умения в определенной предметной области. Они позволяют решать сложные задачи, требующие высокой квалификации и опыта, и предоставлять рекомендации и советы на основе имеющихся данных.

Одной из ключевых проблем, связанных с представлением знаний в системах ИИ, является выбор подходящего формализма для описания знаний. Существует множество способов представления знаний, таких как логические формализмы, графовые модели, вероятностные модели и другие. Каждый из них имеет свои преимущества и ограничения, и выбор подходящего формализма зависит от конкретной задачи и предметной области.

В заключение, искусственный интеллект представляет собой интересную и перспективную область исследования, которая имеет огромный потенциал для решения различных задач и проблем. Однако, разработка интеллектуальных систем, способных к принятию решений, является сложной задачей, требующей решения множества проблем, связанных с представлением знаний и обработкой информации. Дальнейшие исследования в данной области позволят создать более эффективные и универсальные интеллектуальные системы, которые смогут анализировать большие объемы данных, принимать решения и выполнять сложные задачи.

Содержание

Введение 3

1. Основы построения интеллектуальных систем принятия решений 5

2. Проблемы искусственного интеллекта и их исследование 7

3. Понятие знаний и их представление в системах искусственного интеллекта 9

4. Математическая модель ИИ 11

5. Исследование основных направлений развития искусственного интеллекта 13

6. Возможности и перспективы применения искусственного интеллекта в различных сферах 15

Заключение 18

Список использованной литературы 20

1. Бахтизин А. Р., Панов А. И. Проблемы и перспективы развития искусственного интеллекта // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2023. – № 1. – С. 3-15.

2. Гусев Д. А., Соколов Б. В. Модели и методы интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятия решений // Программные продукты и системы. – 2022. – № 3. – С. 47-55.

3. Каляев И. А., Рубцов В. В., Семенов А. В. Представление знаний в интеллектуальных системах: обзор современных подходов // Интеллектуальные системы. – 2021. – № 2. – С. 72-89.

4. Колоколов А. А. Этические проблемы искусственного интеллекта // Вопросы философии. – 2020. – № 5. – С. 52-64.

5. Левин В. И. Методы и алгоритмы принятия решений в условиях неопределенности // Автоматика и телемеханика. – 2023. – № 4. – С. 3-21.

6. Лукашевич Н. В. Искусственный интеллект: основы, приложения, перспективы. – М.: ИНТУИТ, 2023. – 440 с.

7. Нильсон Н. Искусственный интеллект: современный подход. – 4-е изд. – М.: Вильямс, 2022. – 1328 с.

8. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – 4-е изд. – М.: Вильямс, 2022. – 1408 с.

9. Уотерс Д. Искусственный интеллект для чайников. – 3-е изд. – М.: Диалектика, 2021. – 384 с.

10. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2021. – 1104 с.