Методические указания к лабораторным занятиям Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение Ставрополь, 2017

Эвристический метод рассужденияоснован на применении 
правдоподобных рассуждений, которые называют эвристиками. 
2
7 

---

Эвристика - это алгоритм или таблица решений, которая 
базируется на опыте - причем качественном, прошлом и обширном, а 
не на научных данных или логическом выводе. 
Эвристика отражает особенности того, как такие задачи решает 
человек, когда он не пользуется строго формальными приемами. Если 
эти человеческие способы решения удается запрограммировать, то 
такие программы называются эвристическими. Эвристика часто 
используются при программировании игр, имитации творческих 
процессов и т. п. В экспертных системах при формализации 
профессиональных знаний человека, касающихся способов решения 
задач в той или иной проблемной области, широко используются те 
эвристики, которыми руководствуются профессионалы-эксперты. 
1.3. Инструментальные средства разработки ИИС. 
Средства программирования для ИИ и языки представления 
знаний 
В течение многих лет применяется обширный арсенал языков 
программирования высокого уровня, ориентированных на удобную и 
эффективную реализацию различных классов задач, а также широкий 
спектр трансляторов, обеспечивающих получение качественных 
исполнительных программ. Все шире используются на современном 
этапе и методы автоматического синтеза программ. Уже стало 
обычным применение языково-ориентированных редакторов и 
специализированных баз данных. И можно сказать, что в рамках 
технологии программирования уже практически сформировалась 
2
8 

---

концепция окружения разработки сложных программных продуктов, 
которая и определяет инструментальные средства, доступные 
разработчикам. 
Необходимость 
использования 
средств 
автоматизации 
программирования прикладных систем, ориентированных на знания, и 
в частности ЭС, была осознана разработчиками этого класса 
программного обеспечения ЭВМ уже давно. По существу, средства 
поддержки разработки интеллектуальных систем в своем развитии 
прошли основные стадии, характерные для систем автоматизации 
программирования. 
Оценивая данный процесс с сегодняшних позиций, можно 
указать в этой области две тенденции. Первая из них как бы повторяет 
«классический» 
путь 
развития 
средств 
автоматизации 
программирования: автокоды — языки высокого уровня — языки 
сверхвысокого уровня — языки спецификаций. 
Условно эту тенденцию можно назвать восходящей стратегией в 
области 
создания 
средств 
автоматизации 
разработки 
интеллектуальных 
систем. 
Вторая 
тенденция, 
нисходящая, 
связывается со специальными средствами, уже изначально 
ориентированными на определенные классы задач и методов ИИ. В 
конце концов, обе эти тенденции, взаимно обогатив друг друга, 
должны привести к созданию мощного и гибкого инструментария 
интеллектуального программирования. В этой области характерна 
концентрация усилий в следующих направлениях: 
Разработка систем представления знаний (СПЗ) путем прямого 
использования широко распространенных языков обработки 
символьной информации и, все чаще, языков программирования 
общего назначения. 
2
9 

---

Расширение базисных языков ИИ до систем представления 
знаний за счет специализированных библиотек и пакетов. 
Создание языков представления знаний (ЯПЗ), специально 
ориентированных на поддержку определенных формализмов, и 
реализация соответствующих трансляторов с этих языков. 
До недавнего времени наиболее популярным базовым языком 
реализации ИИС вообще и ЭС, в частности, был ЛИСП. Ниже кратко 
рассматривается 
эволюция 
ЛИСПа, 
а 
затем 
обсуждаются 
альтернативы этому языку, существовавшие и существующие в 
области реализации систем, ориентированных на знания. Результаты 
этого краткого обзора суммированы в виде схемы развития средств 
автоматизации программирования интеллектуальных систем на 
рис.1.2. 
3
0 

---