Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
Заключение
-
В этой главе мы еще раз вспомним темы, рассмотренные в данной книге, и порекомендуем, что нужно прочесть тем, кто пожелает еще глубже изучить их. Обзор организован таким образом, что в нем в сжатом виде будет суммирован материал, разбросанный по разным разделам.
-
В определенном смысле любая компьютерная программа содержит знания. Программа сортировки по методу "пузырька", написанная на языке BASIC, содержит знания программиста о том, как упорядочить элементы списка. Так чем же все-таки представление знаний отличается от обычного программирования?
-
Правила логического вывода, теория ориентированных графов и математическая логика были изобретены задолго до появления такой области исследований, как искусственный интеллект. Но именно исследования в этой области позволили адаптировать формальный аппарат этих теорий к задачам представления знаний и отыскать высокоэффективные средства их реализации.
-
В главах с 10 по 15 мы познакомили вас с идеей, которая состоит в том, что существует несколько обобщенных задач, которые в том или ином виде решаются в большинстве экспертных систем. В частности, мы показали, чем отличаются задачи классификации от задач конструирования, и что для своего решения эти задачи требуют применения совершенно разных стратегий поиска.
-
В данной книге мы представили классификацию инструментальных средств для проектирования экспертных систем, которая учитывает разнообразные подходы к представлению знаний и управлению процессом принятия решений. В частности, были выделены следующие категории систем.
-
Для рядового читателя лучшим источником сведений о последних событиях в мире искусственного интеллекта является журнал Al Magazine. Множество интересных обзоров можно найти и на страницах Knowledge Engineering Review, который будет весьма полезен студентам и инженерам.
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.