Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

15. Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников.
16. Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем.
Контрольные вопросы по лекции 2
1. Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона.
2. Когнитивная концепция СК-анализа и синтез когнитивного конфигуратора.
3. Мышление как вычисление смысла и реализация операций со смыслом в инструментарии СК-анализа — системе «Эйдос».
4. Понятие: «Система искусственного интеллекта», место СИИ в классификации информационных систем.
5. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания.
6. Тест Тьюринга и критерии «интеллектуальности» информационных систем. Может ли машина мыслить? Может ли искусственный интеллект превзойти своего создателя?
7. Классификация систем искусственного интеллекта.
8. Особенности технологии создания систем искусственного интеллекта (обучение, «социализация», как технологический этап).
9. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности.
10. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла.
Контрольные вопросы по лекции 3
1. Системный анализ, как метод познания.
2. Принципы системного анализа.
3. Методы и этапы системного анализа.
4. Этапы когнитивного анализа.
5. Обобщенная схема системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями.
6. Когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора.
7. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественно-научной (формализуемой) когнитивной концепции.
8. Формализуемая когнитивная концепция
9. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа.
10. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа.
11. СК-анализ, как системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций.
12. Место и роль СК-анализа в структуре управления.
13. Структура типовой АСУ.
14. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами.
15. Модель рефлексивной АСУ активными объектами и понятие мета-управления.
16. Двухконтурная модель РАСУ в АПК.
Контрольные вопросы по лекции 4
1. Предполсылки и теоретические основы системной теории информации.
2. Требования к математической модели и численной мере СТИ.
3. Выбор базовой численной меры СТИ.
4. Конструирование системной численной меры на основе базовой в СТИ.
5. Семантическая информационная модель СК-анализа.
6. Формализм динамики взаимодействующих семантических информационных пространств. Двухвекторное представление данных.
7. Применение классической теории информации К.Шеннона для расчета весовых коэффициентов и мер сходства.