Все вопросы к тесту (html) Представление знаний в информационных системах



В системах искусственного интеллекта знания - объект исследования:

В языке науки допустима полисемия:

Вывод от целевого факта к данным - прямой:

Доказательство от противного - обобщение метода резолюции:

Конъюнктивная нормальная форма содержит дизъюнкты:

Наличие фактов и описание событий может влиять на активность системы:

Отношение "причина - следствие" характеризует процедурное знание:

При унификации свободные переменные заменяют термами:

Резольвента - дизъюнкт:

Сколемовская нормальная форма содержит кванторы существования:

Фактографические знания содержат только количественные характеристики объектов:

Формы организации вывода зависят от формы представления знаний:

Фрейм - ситуации используются для обозначения поведения:

Фреймовое представление отражает иерархическую структуру:

Эвристики служат для описания формализованной модели знаний:



В интеллектуальных системах знания о предметной области представлены в виде декларативной модели формирования базы знаний и соответствующих правил вывода из нее:

В существующих базах знаний в полной мере реализованы все особенности знаний:

Для любого унифицируемого конечного множества простых выражений S алгоритм унификации закончит свою работу и выдаст наиболее общий унификатор для S:

Знания, получаемые с применением неизвестных правил, - эвристик, интуиции, здравого смысла и принятия решений на их основе - формализуемые:

Семантические сети обладают наглядностью представления знаний:



Базовое определение семантической сети позволяет представить ситуации, в которых несколько объектов являются экземплярами одного семантического класса:

Базовый функциональный элемент семантической сети состоит из двух компонентов:

В семантических сетях отношения могут представлять пространственные связи:

В существующих базах знаний в полной мере реализованы все особенности знаний:

Фрейм можно рассматривать как статическую структуру:



Агенты способны искать в сети автоматизированных сервисов без семантики других агентов:

В концептуальных графах отношение представлено в виде узла:

В семантических сетях процедура вывода легко осуществима:

Во фреймовых моделях имеется механизм управления выводом:

Иерархия в сети организована через связь "имеет":

Онтологии способствуют пониманию семантических данных:

При централизованном представлении знаний перенос правил из одной системы в другую является тривиальным:

Простой факт семантической сети представлен отношением между парами понятий:

Процедура-слуга активизируется при подстановке значения в слот:

Реализация SEMANTIC WEB позволит превратить интернет в базу знаний:

Системы фреймов поддерживают наследование значений:

Универсальный локатор ресурса - тип универсального идентификатора ресурса:

Фреймовая модель представляет объектно-ориентированный подход:

Фреймовые модели можно рассматривать как разновидность семантических сетей:

Фреймы ориентированы на включение явных связей, существующих в предметной области: