Понимание интеллекта и искусственных систем Интеллект - это способность делать прогнозы в различных областях, таких как природные ресурсы или социальное развитие. Искусственный интеллект (ИИ) отражает это, используя вычислительные системы для задач прогнозирования и управления. Эти системы сочетают аппаратные и программные компоненты, а некоторые функции встроены непосредственно в аппаратные средства для повышения эффективности.
Основы знаний о системах искусственного интеллекта ИИ опирается на различные области знаний, такие как информатика, дискретная математика, лингвистика, психология и нейрофизиология. Автоматизированные системы работают без вмешательства человека, в то время как полуавтоматические предполагают принятие решений людьми при поддержке структур, управляемых данными.
Системы автоматического управления в режиме реального времени Системы автоматического управления функционируют на основе событий, а не постоянного ввода данных от пользователей. В качестве примеров можно привести автономные транспортные средства, которые используют распознавание образов для эффективного преодоления препятствий с помощью простых конструктивных решений, ориентированных на изменение направления и скорости.
Роль взаимодействия человека в полуавтоматических системах Полуавтоматические интеллектуальные системы интегрируют сложные структуры данных, требующие взаимодействия с пользователем в процессе принятия решений. В них используются универсальные компьютеры, оснащенные специализированными программами, адаптированными для конкретных применений в различных областях, благодаря их адаптивности после этапов обучения, аналогичных методам обучения человека.
"Экспертные" модели представления знаний при разработке искусственного интеллекта. "Экспертные" модели хранят экспертную информацию, относящуюся к конкретной предметной области, в структурированной базе данных, обеспечивая достаточную работоспособность механизмов логического рассуждения даже в сценариях с нечеткой логикой, где лингвистические переменные нуждаются в переводе перед выполнением машинной обработки, что обеспечивает стабильную точность результатов с течением времени.