Osnovi programiranja i programski jezici
Osnovi programiranja i programski jezici Osnovi programiranja i programski jezici
"osećaj", a kod čoveka još i samorefleksija, sposobnost za raspoznavanje i prevazilaženje sopstvenih ograničenja. Računarska tehnika u nekim oblastima prevazilazi efikasnost čovekovog uma, u brzini, tačnosti a pruža i druge prednosti. Računar, na ovim područjima može dati iznenadjujuće i uspešne rezultate. Najrasprostranjena definicija VI je ona koju je dao Marvin Minsky: "veštačka inteligencija je ona nauka, koja osposobi računar za obavljanje takvih radnji, koje se obeleže kao inteligentne, kada ih čovek izvršava". PODRUČJA ISTRAŽIVANJA VEŠTAČKE INTELIGENCIJE Oblasti istraživanja VI su sledeće: • dokaz teoreme, ova oblast ispituje na koji način se može dokazati jedna hipoteza uz dato znanje pomoću dokaznih metoda i pravila. Ponekad je potrebno razbiti hipotezu na pomoćne hipoteze, gde izbor delova teoreme može biti zadatak koji zahteva veliko iskustvo. Najteže je čovekovo iskustvo pretvoriti u znanje koje može računar da koristi. • prepoznavanje uzorka. Kada su objekti, situacije ili događaji opisani izvesnim numeričkim promenljivama, koje promenljive liče na određene uzorke i iz brojčano izražene daljine zaključuju npr. istovetan, blizu istovetan, verovatno istovetan, neistovetan itd., • heuristički postupci. Ovi postupci najčeše savetuju opšte, celishodne, fleksibilne, u praksi opravdane metode rešenja nasuprot onim rešenjima, koji su egzaktni, teorijski osnovani, i koji obećaju optimalna rešenja, ali samo uz strogo definisane uslove. Heuristička rešenja igraju važnu ulogu u ekspertnim sistemima, jer egzaktna rešenja nisu uvek dostupna, ili ne bi funkcionisale u slučaju da fali jedan ili više podataka. • postupci traženja. Najčeše opisuju razne mogućnosti kako obilaziti grafom reprezentovani domen problema. Svaka heuristika, za ovaj problem, osigurava rešenje koje je blizu optimalnom rešenju. • prezentacija znanja. Najizraženiji pravac VI. Činjenica je da čovek pamti svoja znanja na sasvim drugačiji način od računara. Pitanje je na koji način prikazati razno stručno znanje koja bi računar uspešno obradio i prikazao na nekom programskom jeziku. • obrada simbola. Pored pisanog materijala obično treba raditi i sa zvučnim signalima kao i sa slikama. Kod zvučnog signala treba prepoznati signale, zatim izvršiti transformaciju i izvršiti dekodiranje istih. Prepoznavanje jedne slike, počinje na osnovnom nivou sa identifikacijom linija, kriva, tačke, i uglova. Postupno, po odredjenoj hierarhiji se sastavlja slika. Prepoznavanje dinamične slike sastoji se iz više nivoa identifikacije, i tako se formira celina. • kombinatorni i taktički zadaci. Neki zadaci su suviše dugotrajni (ako bi isprobali svaku kombinaciju), čak i na najbržem računaru, zato se koriste razne metode za skraćivanje, razne heuristike. Složenost zadatka, koji spada u ovu grupu, eksponencijalno zavisi od vrednosti nekih parametara. • manipulacija neizvesnostima. Postupci se koriste u rešenjima gde su informacije nepotpune, nesigurne ili pune šumova. Postoji više izvora nesigurnosti, prema tome i njihovo rukovanje, procena uticaja je 100
aznovrsna u zavisnosti od osobine i drugih okolnosti problema. Neke metode rešenja su bazirana na matematičkim modelima npr. fuzzylogika, ili drugi modeli. PODRUČJA PRIMENE VEŠTAČKE INTELIGENCIJE VI, koja se razvija relativno brzo, već naširoko se koristi u sledćim aplikacijama: • inteligentno rukovanje bazom podataka. U ovim sistemima korisniku je omogućen pristup ne samo onim podacima, do kojih se može doći direktno, nego i onim izvedenim podacima do kojih se dolazi nakon analize direktno dobijenih podataka. To je moguće sa korisničkim modelima, koji opisuju razne potrebe korisnika, očekivanja i mogućnosti. • robotika. Nauka i tehnologija za razvoj i upotrebu "inteligentnih" sredstava. Obavlja se fizički, konstruktivni posao sa izvesnim stepenom prilagodjavanja. Značajna je sposobnost identifikacija pozicije objekta i okolnosti da bi se izabrala odgovarajuća metoda za postizanje unapred datog cilja. Iz osnovnih radnji sastavlja se plan aktivnosti, koji su potrebni za prelaz iz jednog stanja robota u drugo. Ima veliki uticaj na dalji razvoj industrije. • obrada prirodnih i veštačkih jezika. Vrši se prevod, ili priprema za prevod sa jednog jezika na drugi. • inteligentna komunikacija sa računarom. Tokom rada računara čovek očekuje jasnu komunikaciju u vezi zadatka. • razumevanje i generisanje živog jezika. Sa skromnom količinom reći i jednostavnom gramatikom je ovo moguće na nekim moćnijim računarima. Računar, sem značenja pojedinačnih reči, mora da poznaje i relacije izmedju njih, gramatiku jezika i pojmove • pridružene objektima, kao i relacije medju rečenicama. Iz toga proizilaze tri funkcije jezičke analize: o leksička analiza (analiza reči), o sintaktička analiza (analiza mesta reči u rečenici) i o semantička (analiza značenja rečenice u kontekstu i kao zasebne celine) • automatsko programiranje. Programski zadatak, koji je napisan na nekom specifičnom jeziku (npr. predikatum-kalkulus), prevede na neki programski jezik, ili na izvršni kod. Program, koji to izvršava mora poznavati sintaksu izvornog (na kome je data specifikacija) i izvršnog jezika, kao i moguće strukture podataka, konvencije za rukovanje input-outputom i ekranom . • mašinsko učenje. Razvijeni su neki značajni programi učenja na osnovu saveta i kazivanja, na osnovu primera posredstvom induktivnog zaključivanja - i na osnovu otkrića. • sistemi zasnovani na znanju. Tu spadaju ekspertni sistemi, koji rešavaju zadatke simboličke prirode, sposobni su da obrazlažu svoja ponašanja i zaključke, sposobni su da se usavršavaju, da rešavaju značajne, teške i složene probleme koji uključuju i neizvesnost. EKSPERTNI SISTEMI Izraz, ekspertni sistemi potiče od činjenice, da su takvi sistemi nastali tako što su od priznatih eksperata u nekoj oblasti, intervjuisanjem i drugim postupcima doznavana i "zahvatana", a potom organizovana njihova znanja. Izraz ekspertni sistemi (u daljem tekstu: ES), se najčešće primenjuje na programe koji se koriste znanjima radi 101
- Page 50 and 51: Također ovde imamo ime trenutno ak
- Page 52 and 53: [Connection established^G^G^G] Ta i
- Page 54 and 55: Izaberimo opciju C COMPOSE MESSAGE
- Page 56 and 57: Pogledajmo ukratko koje naredbe raz
- Page 58 and 59: inary bye cd close get udaljena-dat
- Page 60 and 61: POJAM SOFTVERA UVOD Realizacijom, n
- Page 62 and 63: ASEMBLER Zbog nepreglednosti progra
- Page 64 and 65: INSTRUKCIJE RAČUNARA S opšteg sta
- Page 66 and 67: Instrukcije možemo još svrstati u
- Page 68 and 69: Slika 9. : Funkcionalna blokšema m
- Page 70 and 71: izuzev onih koji se koriste registr
- Page 72 and 73: TEHNIKA PISANJA PROGRAMA NA ASEMBLE
- Page 74 and 75: ZAPIS UNOŠENJE PROGRAMA U MNEMONI
- Page 76 and 77: JEDNOSTAVNI i8086 ASEMBLERSKI PROGR
- Page 78 and 79: Na slici 164C je adresa kod segment
- Page 80 and 81: izlistamo program, potražimo red,
- Page 82 and 83: STRUKTURA *.exe I *.com IZVRŠNIH P
- Page 84 and 85: o Ako postoji greška, sa editorom
- Page 86 and 87: mov es,ax ;************************
- Page 88 and 89: istrukcije su veome slične instruk
- Page 90 and 91: ali se ne može zasebno izvršiti.
- Page 92 and 93: mov es:[di-12],ax ;****************
- Page 94 and 95: ;**********************************
- Page 96 and 97: CHOICE:db "PRVI",0 db "DRUGI",0 db
- Page 98 and 99: Krajem drugog svetskog rata, engles
- Page 102 and 103: simuliranja ponašanja čoveka-eksp
- Page 104 and 105: verovatne procene, prognostički si
- Page 106 and 107: znanja s podacima. Ugrađene strate
- Page 108 and 109: koje daje čovek-ekspert. Predstavl
- Page 110 and 111: Neke tehnike sticanja znanja za ES,
- Page 112 and 113: obeleženog usmerenog grafa. Svako
- Page 114 and 115: Tabela 15.: Tabela odlučivanja 1 2
- Page 116 and 117: Za razliku od proceduralnih jezika,
- Page 118 and 119: Ne_pije(petar). Vozac_autobusa(dusa
- Page 120 and 121: SINTAKSA I SEMANTIKA PROLOGA Abeced
- Page 122 and 123: * */ /* GLAVNI GRADOVI */ /* */ /**
- Page 124 and 125: Lista (a, lista (c, prazno)). LISTA
- Page 126 and 127: izračunavanja. Korišćenjem ovog
- Page 128: LITERATURA • Berković, Ivana: El
"osećaj", a kod čoveka još i samorefleksija, sposobnost za raspoznavanje i<br />
prevazilaženje sopstvenih ograničenja.<br />
Računarska tehnika u nekim oblastima prevazilazi efikasnost čovekovog uma, u brzini,<br />
tačnosti a pruža i druge prednosti. Računar, na ovim područjima može dati<br />
iznenadjujuće i uspešne rezultate. Najrasprostranjena definicija VI je ona koju je dao<br />
Marvin Minsky:<br />
"veštačka inteligencija je ona nauka, koja osposobi računar za obavljanje takvih radnji,<br />
koje se obeleže kao inteligentne, kada ih čovek izvršava".<br />
PODRUČJA ISTRAŽIVANJA VEŠTAČKE INTELIGENCIJE<br />
Oblasti istraživanja VI su sledeće:<br />
• dokaz teoreme, ova oblast ispituje na koji način se može dokazati jedna<br />
hipoteza uz dato znanje pomoću dokaznih metoda i pravila. Ponekad je<br />
potrebno razbiti hipotezu na pomoćne hipoteze, gde izbor delova<br />
teoreme može biti zadatak koji zahteva veliko iskustvo. Najteže je<br />
čovekovo iskustvo pretvoriti u znanje koje može računar da koristi.<br />
• prepoznavanje uzorka. Kada su objekti, situacije ili događaji opisani<br />
izvesnim numeričkim promenljivama, koje promenljive liče na<br />
određene uzorke i iz brojčano izražene daljine zaključuju npr. istovetan,<br />
blizu istovetan, verovatno istovetan, neistovetan itd.,<br />
• heuristički postupci. Ovi postupci najčeše savetuju opšte, celishodne,<br />
fleksibilne, u praksi opravdane metode rešenja nasuprot onim<br />
rešenjima, koji su egzaktni, teorijski osnovani, i koji obećaju optimalna<br />
rešenja, ali samo uz strogo definisane uslove. Heuristička rešenja igraju<br />
važnu ulogu u ekspertnim sistemima, jer egzaktna rešenja nisu uvek<br />
dostupna, ili ne bi funkcionisale u slučaju da fali jedan ili više podataka.<br />
• postupci traženja. Najčeše opisuju razne mogućnosti kako obilaziti<br />
grafom reprezentovani domen problema. Svaka heuristika, za ovaj<br />
problem, osigurava rešenje koje je blizu optimalnom rešenju.<br />
• prezentacija znanja. Najizraženiji pravac VI. Činjenica je da čovek<br />
pamti svoja znanja na sasvim drugačiji način od računara. Pitanje je na<br />
koji način prikazati razno stručno znanje koja bi računar uspešno<br />
obradio i prikazao na nekom programskom jeziku.<br />
• obrada simbola. Pored pisanog materijala obično treba raditi i sa<br />
zvučnim signalima kao i sa slikama. Kod zvučnog signala treba<br />
prepoznati signale, zatim izvršiti transformaciju i izvršiti dekodiranje<br />
istih. Prepoznavanje jedne slike, počinje na osnovnom nivou sa<br />
identifikacijom linija, kriva, tačke, i uglova. Postupno, po odredjenoj<br />
hierarhiji se sastavlja slika. Prepoznavanje dinamične slike sastoji se iz<br />
više nivoa identifikacije, i tako se formira celina.<br />
• kombinatorni i taktički zadaci. Neki zadaci su suviše dugotrajni (ako bi<br />
isprobali svaku kombinaciju), čak i na najbržem računaru, zato se<br />
koriste razne metode za skraćivanje, razne heuristike. Složenost<br />
zadatka, koji spada u ovu grupu, eksponencijalno zavisi od vrednosti<br />
nekih parametara.<br />
• manipulacija neizvesnostima. Postupci se koriste u rešenjima gde su<br />
informacije nepotpune, nesigurne ili pune šumova. Postoji više izvora<br />
nesigurnosti, prema tome i njihovo rukovanje, procena uticaja je<br />
100
Change language