Istota proceduralnej reprezentacji wiedzy jest miedzy innymi to ze:
wyznaczany jest zbiór procedur, których działanie reprezentuje wiedze rozpatrywanej dziedziny
W dziedzinie sztucznej inteligencji rozpatrywany jest tzw. „ test turinga”. Test ten:
pozwala na sprawdzenie czy działanie określonego programu komputerowego może być ocenione jako działanie inteligentne
Działania wykonywane przez systemy doradcze mogą przyjmować miedzy innymi formę wnioskowania lub dowodzenia. Dowodzenie jest postępowaniem:
polegającym na wykazywaniu prawdziwości rozpatrywanego zdania na podstawie innych zdań uznanych wcześniej za prawdziwe
Indukcja eliminacyjna Milla:
-obejmuje schematy wnioskowania zwane kanonami Milla
-przyjmuje ze przyczyna zjawiska B jest takie zjawisko A po którym B stale następuje
-przyjmuje ze przyczyna zjawiska B jest takie zjawisko A które stale poprzedza B
Scenariusze są jedna z form reprezentacji wiedzy:
która powinna być stosowana wtedy, gdy reprezentowana wiedza dotyczy ludzi
Sieć stwierdzeń jest grafem:
-węzłami tego grafu są stwierdzenia
-gałęziami tego grafu są relacje miedzy stwierdzeniami
-dwa węzły tego grafu mogą być połączone dowolna liczba gałęzi
Zaleta algorytmów przeszukiwania wszerz w porównaniu z algorytmami przeszukiwania w głąb jest to ze:
-nie występuje niebezpieczeństwo zbędnych przeszukiwań długich gałęzi
-mogą one szybciej doprowadzić do rozwiązania zwłaszcza wtedy, gdy istnieje wiele możliwych rozwiązań
Nazwa „jednostronne modele danych” wywodzi się z tego ze:
model definiowany jest za pomocą nierówności
Prawdopodobieństwo słuszności hipotezy dla znanych racji można określać na podstawie modelu Unyesa. W modelu tym:
występują prawdopodobieństwa „a priori” będące przyczyna ograniczeń możliwości stosowania tego modelu
Podstawowymi elementami (alfabetem) rachunku zdań są miedzy innymi:
-zmienne zdaniowe
-spójniki logiczne
Pan X należy w stopniu 0,8 do „zbioru osób niskich” oraz w stopniu 0,5 do „zbioru osób otyłych”. W jakim stopniu należy on do „zbioru niskich osób otyłych”, jeżeli wiadomo ze stosowane są podstawowe operatory sumy iloczynu zbiorów rozmytych:
0.1 ; 0,5
Bazy wiedzy systemów doradczych zapisywane są często w postaci zbiorów reguł. Przykładami takich reguł są:
-If przesłanka Then konkluzja
-If przesłanka Then konkluzja 1 else konkluzja 2
Zbiór przybliżony definiowany jest miedzy innymi za pomocą:
-dolnego przybliżenia zbioru
-górnego przybliżenia zbioru
Modalny rachunek zdań można rozpatrywać jako rozwiniecie klasycznego rachunku zdań polegające na wprowadzeniu:
-co najmniej dwóch operatorów modalnych „jest możliwe to, że” oraz „jest konieczne to, że”
-w wielostopniowych nawiasów w zapisie wyrażeń logicznych
Pojecie „zbiór przybliżony” zostało wprowadzone przez:
Z. Pawlaka
Tzw. „algorytm alpinisty” może być stosowany do wspomagania procesu przeszukiwania przestrzeni możliwych rozwiązań. Wada tego algorytmu jest:
wyznaczenie poprawnych wyników jedynie dla monotonicznych funkcji kryterialnych
Wnioskowanie niemonotoniczne jest wnioskowaniem, w którym:
można wykazywać słuszność konkluzji przy braku kompletu przesłanek
Implikacja „->” jest funktorem zdaniotwórczym. Następujące zdania są tautologiami (są zawsze prawdziwe)
(„2 i 2=4” -> „3 + 3=6”)
Cecha charakterystyczna modeli globalnych jest to ze:
-zastępują one dane
-wyznaczone są za pomocą prostszych algorytmów niż modele lokalne
Podręczniki dotyczące metod sztucznej inteligencji często wymieniają system MYCIN:
-który jest jednym z pierwszych systemów dla zastosowań medycznych
-który jest najlepszym systemem doradczym stosującym reguły
Przykładami heurystycznych metod przeszukiwania przestrzeni stanów są:
metoda najbliższego sąsiada
Aby przejść pozytywnie „test Turinga” program powinien:
-przetwarzać język naturalny
-rozumować automatycznie
-adoptować się do nowych okoliczności poprzez uczenie
Racjonalność działania inteligentnego agenta zależy od:
-miary osiągnięć określającej stopień osiągnięcia sukcesu
-wszystkiego, co agent poznał do tej pory
-tego, co agent wie o swoim otoczeniu
Architektura inteligentnego agenta to:
-określone środowisko, w którym można realizować jego program
Aby skonstruować program inteligentnego agenta trzeba określić:
-możliwe percepcje i akcje
-cele lub miary osiągnięć
-rodzaj środowiska agenta
Agent inteligentny o prostych odruchach dla danej percepcji wybiera odpowiednie akcje posługując się:
zbiorem reguł działania
Prosty agent rozwiązujący problemy wybiera akcje, które ma podjąć:
poprzez sformułowanie celu i problemu oraz poszukiwanie rozwiązania problemu
Problem eksploracji występuje wtedy, gdy:
agent nie wie, jakie są skutki jego działań i musi skutki swoich działań dopiero poznać
Problem dobrze określony opisany jest poprzez:
-przestrzeń stanów
-test osiągnięcia celu
-sposób wyboru rozwiązań bardziej preferowanych
Rozwijanie danego stanu polega :
wygenerowaniu nowego zbioru stanów poprzez zastosowanie dostępnych operatorów do istniejącego stanu
Test Turinga umożliwia”
zbadanie inteligencji operacyjnej danego systemu
Inteligentny agent:
-postrzega otoczenie poprzez sensory
-oddziałuje na otoczenie przez efektory
Agent autonomiczny może opierać swoje działanie na:
-swoim własnym doświadczeniu
-wiedzy wbudowanej do niego przez jego konstruktora i uwzględniającej szczególne otoczenie, w którym ma działać
Jeśli program inteligentnego agenta określony jest za pomocą tabeli to:
agent ten nie ma żadnej autonomii
W przypadku agenta ukierunkowanego na osiąganie celu:
wybór akcji następuje z uwzględnieniem ich skutków
Środowisko agenta grającego w szachy jest:
-dostępne
-deterministyczne
Prosty agent rozwiązujący problemy na podstawie danej percepcji:
-formułuje cel odpowiedni do stanu świata
-formułuje problem
-poszukuje rozwiązania problemu
Jeśli środowisko agenta jest całkowicie dostępne to:
-możliwe jest wystąpienie problemu wielodzielnego
-możliwe jest wystąpienie problemu z pojedynczym stanem
Przestrzeń stanów to:
zbiór możliwych akcji dostępnych dla agenta
Poszukiwanie rozwiązania polega na:
-określeniu problemu na podstawie znanego celu
-przeszukaniu przestrzeni stanów
Węzeł przeszukiwania to:
-stan umieszczony w ścieżce przeszukiwania
-struktura danych do reprezentowania drzewa przeszukiwania
Przeszukiwanie wszerz to strategia zgodnie, z która:
wpierw należy rozwijać wszystkie następniki danego węzła leżące na danym poziomie drzewa przeszukiwania
Spośród niżej wymienionych strategii kompletne jest:
przeszukiwanie w głąb
Celem reprezentacji wiedzy jest:
wyrażenie wiedzy w postaci możliwej do przetwarzania przez komputer
Dla danego języka reprezentacji wiedzy semantyka to:
interpretacja elementów i zdań języka w odniesieniu do faktów o otaczającym świecie
Dowód w danej bazie wiedzy to:
zapis operacji wnioskowania procedury zachowującej prawdziwość
Zdanie jest tautologia wtedy, gdy:
jest prawdziwe dla wszystkich możliwych interpretacji we wszystkich możliwych światach
Logika składa się z:
składni języka
semantyki języka
teorii dowodzenia
Zdanie P<>Q jest prawdziwe wtedy i tylko wtedy, gdy:
albo P i Q są jednocześnie prawdziwe albo jednocześnie fałszywe
Zdania „jak pada deszcz to ulica jest mokra” i „Pada deszcz” są prawdziwe. Czy zdanie „Ulica jest mokra” jest prawdziwe?
tak
Odpowiedz na poprzednie pytanie wynika z zastosowania, jakiej reguły wnioskowania w rachunku zdań?
-eliminacji implikacji
Drzewo przeszukiwania to:
-struktura reprezentująca proces przeszukiwania
Przeszukiwanie z jednolitym kosztem to strategia zgodnie, z która:
dla danego poziomu wpierw rozwijany jest węzeł o najniższym koszcie
Spośród niżej wymienionych strategii optymalne jest:
przeszukiwanie z iteracyjnym pogłębieniem
Baza wiedzy agenta bazującego na wiedzy to:
zbiór reprezentacji faktów o otaczającym świecie
Dla danego języka reprezentacji wiedzy syntaktyka to:
opis możliwych konfiguracji elementów języka, które mogą tworzyć zdania
Procedura wnioskowania może:
dla danej bazy wiedzy KB generować nowe zdanie wyprowadzane z KB
dla danej bazy wiedzy KB i danego zdania L badać czy L jest wyprowadzane z KB
Wnioskowanie logiczne jest procesem, w którym:
stosowana jest relacja pociągania pomiędzy zdaniami
Język reprezentacji winien być:
ekspresywny i ścisły
niezależny od kontekstu
nieinterpretowalny na różne sposoby
Zdanie P=> Q jest prawdziwe wtedy i tylko wtedy, gdy:
P i Q są prawdziwe
Nie jest tak ze P jest prawdziwe a Q jest jednocześnie fałszywe
Zdania „jak pada deszcz to ulica jest mokra” i „Ulica jest mokra” są prawdziwe. Czy zdanie „Pada deszcz” jest prawdziwe?
nie
Odpowiedz na poprzednie pytanie wynika z zastosowania, jakiej reguły wnioskowania w rachunku zdań?
- eliminacji implikacji