Зміст.
1. Основні виробники ..................................................... 5
2. Історія виникнення і розвитку мови ПРОЛОГ .................... 6
3. Обчислення висловлювань .................................................... 9
3.1. Обчислення предикатів .................................................... 11
3.2. Програмування на Пролозі ....................................... 14
3.3. Принцип резолюцій ........................................................ 16
3.4. Пошук докази в системі резолюцій ........................... 18 Висновок ......................................................................... 22
Список літератури ................................................................ 24
Введення.
Програмні засоби, що базуються на технології та методи штучного інтелекту, отримали значне поширення в світі. Їх важливість, і, в першу чергу, експертних систем і нейронних мереж, полягає в тому, що дані технології істотно розширюють коло практично значущих завдань, які можна вирішувати на комп'ютерах, і їх рішення приносить значний економічний ефект. У той же час, технологія експертних систем є найважливішим засобом у вирішенні глобальних проблем традиційного програмування: тривалість і, отже, висока вартість розробки додатків; висока вартість супроводу складних систем; повторна використовуванність програм і т.п. Крім того, об'єднання технологій експертних систем і нейронних мереж з технологією традиційного програмування додає нові якості до комерційних продуктів за рахунок забезпечення динамічної модифікації додатків користувачем, а не програмістом, більшою В«прозоростіВ» програми (наприклад, знання зберігаються на обмеженій природній мові, що не потребує коментарів до них, спрощує навчання та супровід), кращих графічних засобів, користувача інтерфейсу і взаємодії.
На думку фахівців, в недалекій перспективі експертні системи будуть відігравати провідну роль у всіх фазах проектування, розробки, виробництва, розподілу, продажу, підтримки і надання послуг. Їх технологія, отримавши комерційне поширення, забезпечить революційний прорив в інтеграції додатків з готових інтелектуально-взаємодіючих модулів.
Серед спеціалізованих систем, заснованих на знаннях, найбільш значимі експертні системи реального часу, або динамічні експертні системи. На їх частку припадає 70 відсотків цього ринку.
Значимість інструментальних коштів реального часу визначається не стільки їх бурхливим комерційним успіхом (хоча і це гідно ретельного аналізу), але, в першу чергу, тим, що тільки за допомогою подібних засобів створюються стратегічно значимі програми в таких галузях, як управління безперервними виробничими процесами в хімії, фармакології, виробництві цементу, продуктів харчування та т.п., аерокосмічні дослідження, транспортування та переробка нафти і газу, управління атомними і тепловими електростанціями, фінансові операції, зв'язок та багато інших.
Класи завдань, що вирішуються експертними системами реального часу, такі: моніторинг у реальному масштабі часу, системи управління верхнього рівня, системи виявлення несправностей, діагностика, складання розкладів, планування, оптимізація, системи-порадники оператора, системи проектування.
Комерційні успіхи до експертних системам і нейронних мереж прийшли не відразу. Протягом ряду років (із 1960-х років) успіхи стосувалися в основному дослідних розробок, демонстрували придатність систем штучного інтелекту для практичного використання. Починаючи приблизно з 1985 (а в масовому масштабі, ймовірно, з 1988-1990 років), в першу чергу, експертні системи, а в останні два роки і нейронні мережі стали активно використовуватися в реальних додатках.
1. Основні виробники.
Інструментарій для створення експертних систем реального часу вперше випустила фірма Lisp Machine Inc в 1985 році. Цей продукт призначався для символьних ЕОМ Symbolics і носив назва Picon. Його успіх привів до того, що група провідних його розробників утворила фірму Gensym, яка, значно розвинувши ідеї, закладені в Picon, випустила в 1988 році інструментальне засіб під назвою G2. У справжній момент працює його третя версія і підготовлена ​​четверта.
Ще наприкінці 1970-х років стала чітко проглядатися тенденція до використання в дослідженнях в області штучного інтелекту "формальних" методів, тобто заснованих на апараті математичної логіки. Ці методи протиставлялися більш інтуїтивним і менш формалізованим евристичним методам, скажімо, такою, які були використані в системі MYCIN. Для того щоб стало ясно, що всі це значить, потрібно познайомити вас з логічними мовами, а потім показати, як співвідносяться їх властивості з тими методами міркувань, які повинні підтримувати типові експертні системи.
Математична логіка є формальною мовою в...
