Основы информатики

Разумеется, для использования этих возможностей программы должны быть спроектированы по требованиям Windows. Такие программы не могут выполняться вне среды Windows. Впрочем, Windows может выполнять и обычные программы, разработанные для DOS. по при этом такие программы не используют никаких преимуществ Windows и работают медленнее, чем при непосредственном вызове из DOS.

Windows представляет собой замкнутую рабочую среду. Практически любые операции, доступные на уровне операционной системы, могут быть выполнены без выхода из Windows. Запуск прикладной программы, форматирование дискет, печать текстов -- все это можно вызвать из Windows и вернуться в Windows по завершении операции.

Опыт работы в DOS пригодится и здесь; многие основополагающие принципы и понятия среды Windows не отличаются от соответствующих принципов и понятий среды DOS. Основными понятиями пользовательского интерфейса в среде Windows являются окно и пиктограмма. Все, что происходит в рамках оболочки Windows, в определенном смысле представляет собой либо операцию с пиктограммой, либо операцию с окном (или в окне). Стандартизована в среде Windows и структура окон и расположение элементов управления ими. Стандартизованы наборы операций и структура меню для сервисных программ. Стандартны операции, выполняемые с помощью мыши для всех сервисных и прикладных программ.

Windows представляет собой графическую оболочку. Oт пользователя не требуется ввод директив с клавиатуры в виде текстовых строк. Необходимо только внимательно смотреть на экран и выбирать из предлагаемого набора требуемую операцию с помощью манипулятора мышь. Курсор мыши следует позиционировать па поле требуемой директивы меню, или на интересующую пиктограмму, или на поле переключателя систем рассчитаны на выполнение в данный момент только одной программы. В рамках Windows пользователь может запустить несколько программ для параллельного (независимого) выполнения. Каждая из выполняемых программ имеет свое собственное окно. Переключение между выполняемыми программами производится с помощью мыши фиксацией курсора в окне требуемой программы (кнопки).

47 Общие сведения о текстовых редакторах

Т екстовые редакторы -- это программы для создания, редактирования, форматирования, сохранения и печати документов. Современный документ может содержать, кроме текста, и другие объекты (таблицы, диаграммы, рисунки и т. д.).

Более совершенные текстовые редакторы, имеющие целый спектр возможностей по созданию документов (например, поиск и замена символов, средства проверки орфографии, вставка таблиц и др.), называют иногда текстовыми процессорами. Примером такой программы является Word из офисного пакета Microsoft Office.

Мощные программы обработки текста -- настоль ные издательские системы -- предназначены для подготовки документов к публикации. Пример подобной системы -- Adobe PageMaker.

Редактирование -- преобразование, обеспечивающее добавление, удаление, перемещение или исправление содержания документа. Редактирование документа обычно производится путем добавления, удаления или перемещения символов или фрагментов текста.

Объектно-ориентированный подход дает возможность реализовать механизм встраивания и внедрения объектов (OLE -- Object Linking Embedding). Этот механизм позволяет копировать и вставлять объекты из одного приложения в другое. Например, работая с документом в текстовом редакторе Word, в него можно встроить изображения, анимацию, звук и даже видеофрагменты и таким образом из обычного текстового документа получить мультимедиа-документ.

Форматирование -- преобразование, изменяющее форму представления документа. В начале работы над документом целесообразно задать параметры страницы: ее формат (размер), ориентацию, размер полей и др.

Формат файла определяет способ хранения текста в файле. Простейший формат текстового файла (ТХТ) содержит только символы (числовые коды символов), другие же форматы (DOC, RTF) содержат дополнительные управляющие числовые коды, которые обеспечивают форматирование текста.

48 Приемы и средства автоматизации разработки документов. Создание комплексных документов

Форматирование с помощью стилей.

Стилем называется набор параметров форматирования, который применяется к тексту, таблицам и спискам, чтобы быстро изменить их внешний вид. Стили позволяют одним действием применить сразу всю группу атрибутов форматирования.

Например, вместо форматирования названия в три приема, когда сначала задается размер 16 пунктов, затем шрифт Arial и, наконец, выравнивание по центру, то же самое можно сделать одновременно, применив стиль заголовка.

Работа с шаблонами.

Совокупность удачных стилевых настроек сохраняется вместе с готовым документом, но желательно иметь средство, позволяющее сохранить их и вне документа. Тогда их можно использовать для подготовки новых документов. Такое средство есть - это шаблоны, причем некоторое количество универсальных шаблонов поставляется вместе с текстовым процессором и устанавливается на компьютере вместе с ним. Шаблоны - это заготовки будущих документов. От обычных документов шаблоны отличаются тем, что в них приняты специальные меры, исключающие возможность их повреждения. Открывая шаблон, мы начинаем новый документ и вносим изменения в содержание шаблона. При сохранении же мы записываем новый документ, а шаблон, использованный в качестве его основы, остается в неизменном виде и пригоден для дальнейшего применения.

Ввод формул.

Для запуска редактора формул служит команда Вставка - Объект. В открывающемся диалоговом окне Вставка объекта следует выбрать пункт Microsoft Equation 3.0 - откроется панель управления Формула. При этом строка меню текстового процессора замещается строкой меню редактора формул.

И прочее

создание комплексных текстовых документов-это создание документов, содержащих специальные элементы оформления и встроенные объекты нетекстовой природы (формулы, таблицы, диаграммы, художественные заголовки, растровые и векторные иллюстрации, а также объекты мультимедиа).

52 Основные понятия Баз Данных

Развития вычислительной техники осуществлялось по двум основным направлениям:

? применение вычислительной техники для выполнения численных расчетов;

? использование средств вычислительной техники в информационных системах.

Информационная система - это совокупность программно-аппаратных средств, способов и людей, которые обеспечивают сбор, хранение, обработку и выдачу информации для решения поставленных задач. На ранних стадиях использования информационных систем применялась файловая модель обработки. В дальнейшем в информационных системах стали применяться базы данных. Базы данных являются современной формой организации, хранения и доступа к информации. Примерами крупных информационных систем являются банковские системы, системы заказов железнодорожных билетов и т.д.

База данных - это интегрированная совокупность структурированных и взаимосвязанных данных, организованная по определенным правилам, которые предусматривают общие принципы описания, хранения и обработки данных. Обычно база данных создается для предметной области.

Предметная область - это часть реального мира, подлежащая изучению с целью создания базы данных для автоматизации процесса управления.

Наборы принципов, которые определяют организацию логической структуры хранения данных в базе, называются моделями данных.

Существуют 4 основные модели данных - списки (плоские таблицы), реляционные базы данных, иерархические и сетевые структуры.

В течение многих лет преимущественно использовались плоские таблицы (плоские БД) типа списков в Excel. В настоящее время наибольшее распространение при разработке БД получили реляционные модели данных. Реляционная модель данных является совокупностью простейших двумерных таблиц - отношений (англ. relation), т.е. простейшая двумерная таблица определяется как отношение (множество однотипных записей объединенных одной темой). В реляционных БД используется несколько двумерных таблиц, в которых строки называются записями, а столбцы полями, между записями которых устанавливаются связи. Этот способ организации данных позволяет данные (записи) в одной таблице связывать с данными (записями) в других таблицах через уникальные идентификаторы (ключи) или ключевые поля. -acsess

53 Реляционный подход к построению инфологической модели

Понятие информационно-логическоймодели

Проектирование базы данных состоит в построении комплекса взаимосвязанных моделей данных. На рис. 15.24 условно отображены этапы процесса проектирования базы данных.

Рис. 15.24. Этапы процесса проектирования базы данных

Важнейшим этапом проектирования базы данных является разработка инфологической (информационно-логической) . модели предметной области, не ориентированной на СУБД. В мифологической модели средствами структур данных в интегрированном виде отражают состав и структуру данных, а также информационные потребности приложений (задач и запросов).

Информационно-логическая (инфологическая) модель предметной области отражает предметную область в виде совокупности информационных объектов и их структурных связей.

Инфологическая модель предметной области строится первой. Предварительная инфологическая модель строится еще на предпроектной стадии и затем уточняется на более поздних стадиях проектирования баз данных. Затем на ее основе строятся концептуальная (логическая), внутренняя (физическая) и внешняя модели.

Пример 15.20. На рис. 15.25 представлена графическая форма информационно-логической модели, связывающей информационные объекты: Студент, Сессия, Стипендия, Преподаватель.

Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в БД. Однако пользователи могут воспринимать такую базу данных как совокупность таблиц.

54 Функциональные возможности СУБД

Системой управления базами данных называют программную систему, предназначенную для создания на ЭВМ общей базы данных, используемой для решения множества задач. Подобные системы служат для поддержания базы данных в актуальном состоянии и обеспечивают эффективный доступ пользователей к содержащимся в ней данным в рамках предоставленных пользователям полномочий.

СУБД предназначена для централизованного управления базой данных в интересах всех работающих в этой системе.

По степени универсальности различают два класса СУБД:

. системы общего назначения;

. специализированные системы.

СУБД общего назначения не ориентированы на какую-либо предметную область или на информационные потребности какой-либо группы пользователей. Каждая система такого рода реализуется как программный продукт, способный функционировать на некоторой модели ЭВМ в определенной операционной системе и поставляется многим пользователям как коммерческое изделие. Такие СУБД обладают средствами настройки на работу с конкретной базой данных.

Использование СУБД общего назначения в качестве инструментального средства для создания автоматизированных информационных систем, основанных на технологии баз данных, позволяет существенно сокращать сроки разработки, экономить трудовые ресурсы. Этим СУБД присущи развитые функциональные возможности и даже определенная функциональная избыточность.

Специализированные СУБД создаются в редких случаях при невозможности или нецелесообразности использования СУБД общего назначения.

СУБД общего назначения -- это сложные программные комплексы, предназначенные для выполнения всей совокупности функций, связанных с созданием и эксплуатацией базы данных информационной системы.

Рынок программного обеспечения ПК располагает большим числом разнообразных по своим функциональным возможностям коммерческих систем управления базами данных общего назначения, а также средствами их окружения практически для всех массовых моделей машин и для различных операционных систем.

Используемые в настоящее время СУБД обладают средствами обеспечения целостности данных и надежной безопасности, что дает возможность разработчикам гарантировать большую безопасность данных при меньших затратах сил на низкоуровневое программирование. Продукты, функционирующие в среде WINDOWS, выгодно отличаются удобством пользовательского интерфейса и встроенными средствами повышения производительности.

Рассмотрим основные характеристики некоторых СУБД -- лидеров на рынке программ, предназначенных как для разработчиков информационных систем, так и для конечных пользователей,

В рассматриваемую группу программных продуктов вошли: dBASE IV 2.0, компании Borland International;

Microsoft Access 2.0;

Microsoft FoxPro 2.6 for DOS;

Microsoft FoxPro 2.6 for Windows, корпорации Microsoft Corp;

Paradox for DOS 4.5;

Paradox for Windows, версия 4.5 компании Borland.

55 Предметные области для экспертных систем

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ. Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр. ЭС- это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала. При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты. Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора . При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта.

ЭС может функционировать в 2-х режимах.

1. Режим ввода знаний -- в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.

2. Режим консультации -- пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Наиболее известные/распространённые ЭС

· CLIPS -- весьма популярная ЭС (public domain)

· OpenCyc -- мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов

· WolframAlpha - поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»

56 Обобщенная структура экспертной системы. Основные понятия и определения

Под экспертной системой (ЭС) будем понимать программу, которая использует знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала.

Обобщенная схема ЭС приведена на рис. 61. Основу ЭС составляет подсистема логического вывода, которая использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Чаще всего для представления знаний в ЭС используются системы продукций и семантические сети. Допустим, БЗ состоит из фактов и правил (если <посылка> то <заключение>). Если ЭС определяет, что посылка верна, то правило признается подходящим для данной консультации и оно запускается в действие. Запуск правила означает принятие заключения данного правила в качестве составной части процесса консультации.

Обязательными частями любой ЭС являются также модуль приобретения знаний и модуль отображения и объяснения решений. В большинстве случаев, реальные ЭС в промышленной эксплуатации работают также на основе баз данных (БД). Только одновременная работа со знаниями и большими объемами информации из БД позволяет ЭС получить неординарные результаты, например, поставить сложный диагноз (медицинский или технический), открыть месторождение полезных ископаемых, управлять ядерным реактором в реальном времени.

Рис. 6.1. Структура экспертной системы

57 Классификация экспертных систем

Рассмотрим различные способы классификации ЭС.

Классификация ЭС по решаемой задаче

· Интерпретация данных

· Диагностирование

· Мониторинг

· Проектирование

· Прогнозирование

· Сводное Планирование

· Обучение

· Управление

· Ремонт

· Отладка

Классификация ЭС по связи с реальным временем

· Статические ЭС

· Квазидинамические ЭС

· Динамические ЭС

По назначению ЭС делятся на:

· ЭС общего назначения.

· Специализированные ЭС:

1. проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования

2. предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях.

По сложности решаемых задач различают:

· Простые ЭС - до 1000 простых правил.

· Средние ЭС - от 1000 до 10000 структурированных правил.

· Сложные ЭС - более 10000 структурированных правил.

По стадии создания выделяют:

· Исследовательский образец ЭС, разработанный за 1-2 месяца с минимальной БЗ.

· Демонстрационный образец ЭС, разработанный за 2-4 месяца, например, на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS

· Промышленный образец ЭС, разработанный за 4-8 месяцев, например, на языке типа CLIPS с полной БЗ.

· Коммерческий образец ЭС, разработанный за 1,5-2 года, например, на языке типа С++, Java с полной БЗ.

58 Инструментальные средства построения экспертных систем

При разработке практически всех инструментальных средств за основу принимается методология автоматизации проектирования на базе использования прототипов. По отношению к программному обеспечению термин прототип означает "работающую модель программы, которая функционально эквивалентна подмножеству конечного продукта" [Schach, 1993]. Идея состоит в том, чтобы на ранней стадии работы над проектом разработать упрощенную версию конечной программы, которая могла бы послужить доказательством продуктивности основных идей, положенных в основание проекта. Прототип должен быть способен решать какую-либо из нетривиальных задач, характерных для заданной области применения. На основе анализа опыта работы с прототипом разработчики могут уточнить требования к системе в целом и ее Основным функциональным характеристикам. Работоспособность прототипа может послужить очевидным доказательством возможности решения проблем с помощью создаваемой системы еще до того, как на ее разработку будут потрачены значительные средства.

По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре достаточно больших категории.

(1) Оболочки экспертных систем (expert system shells). Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную "обкатку" системы MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных -- таблицы знаний и связанный с ними механизм индексации. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой. Дальнейшим развитием оболочки EMYCIN явились системы S.1 и М.4, в которых механизм построения цепочки обратных рассуждений, заимствованный в EMYCIN, объединен с фреймоподобной структурой данных и дополнительными средствами управления ходом рассуждений.

(2) Языки программирования высокого уровня. Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы -- способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5, о котором уже шла речь в главах 5, 14. Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки. Следует отметить, что большинство подобных языков так и не было доведено до уровня коммерческого продукта и представляет собой скорее инструмент для исследователей.

(3) Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм (multiple-paradigm programming environment). Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования. Среди первых проектов такого рода была исследовательская программа LOOP, которая допускала использование двух типов представления знаний: базирующегося на системе правил и объектно-ориентированного (см. об этой программе в главе 5). На основе этой архитектуры во второй половине 1980-х годов было разработано несколько коммерческих программных продуктов, из которых наибольшую известность получили KEE, KnowledgeCraft и ART. Эти программы предоставляют в распоряжение квалифицированного пользователя множество опций и для последующих разработок, таких как КАРРА и CLIPS, и стали своего рода стандартом. Однако освоить эти языки программистам далеко не так просто, как языки, отнесенные нами к предыдущей категории.

(4) Дополнительные модули. Средства этой категории представляют собой автономные программные модули, предназначенные для выполнения специфических задач в рамках выбранной архитектуры системы решения проблем. Хорошим примером здесь может служить упоминавшийся в главе 15 модуль работы с семантической сетью, использованный в системе VT. Этот модуль позволяет отслеживать связи между значениями ранее установленных и новых параметров проектирования в процессе работы над проектом. Подобные модули управления семантической сетью можно использовать для распространения внесенных изменений на все компоненты системы.

58 Технология разработки экспертных систем

Все есть в описанном выше.

59 Направления исследований в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) -- это наука и разработка интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязательно биологически правдоподобны.

Проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигать целей в мире.

Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом как видим такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека -- это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ вовлекают изучение проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем

Некоторые из самых впечатляющих гражданских ИИ систем:

· Deep Blue -- победил чемпиона мира по шахматам. (Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам и система не была признана Каспаровым, хотя оригинальные компактные шахматные программы -- неотъемлемый элемент шахматного творчества. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. Данная история -- пример запутанных и засекреченных отношений ИИ, бизнеса и национальных стратегических задач.)

· MYCIN -- одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.

· 20Q -- проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.

· Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.

· Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Просматриваются два направления развития ИИ:

· первое заключается в решении проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека.

· второе заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.

61 Представление знаний в системах искусственного интеллекта

Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них -- машинное обучение -- касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем -- программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы -- агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом.

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы информационной безопасности.

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ.

62 Инструментарий программирования искусственного интеллекта

Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Обычно эти определения сводятся к следующим:

Тест Тьюринга