Assignments. 1. Translate the sentences from the texts into Russian in writing paying attention to the underlined words and phrases:

1. Translate the sentences from the texts into Russian in writing paying attention to the underlined words and phrases:

1. Machine learning makes heavy use of symbolic formalism and logic, as well as statistics.

2. Whereas conventional AI is considered to be a top-down approach, with the structure of solutions imposed from above, computational intelligence is more bottom-up, where solutions emerge from an unstructured initial state.

3. Some proponents claim that this is appropriate, because the human mind uses multiple techniques to develop and verify results, and hybrid systems show some promise.

4. Weak AI refers to using software to solve particular problems or reasoning tasks that do not encompass fully human intelligence.

5. Current research is nowhere near creating strong AI, and a lively debate is ongoing as to whether this is even possible.

6. The Neats maintain that the solution should be elegant, obvious, and based on formal logic. The Scruffies hold that intelligence is too messy and complicated to be solved under the limitations the Neats propose.

7. Expert systems, or knowledge-based systems, attempt to capture the domain expertise of one or more humans and apply that knowledge.

8. There is no widespread agreement yet on exactly what Computational intelligence (CI) is, but it is agreed that it includes neural networks and fuzzy computing.

2. Answer the following questions:

1. What are the ways to classify Artificial Intelligence?

2. How does an expert system work?

3. What are the four steps in case-based reasoning?

4. What tasks do the layers of a BBAI system perform?

5. Where are Bayesian networks applied?

6. What are the working principles of a neural network?

7. How does fuzzy logic differ from Boolean logic?

3. Translate into English:

Эпименид Кносский с острова Крит – полумифический поэт и философ, живший в VI в. до н.э., однажды заявил: «Все критяне – лжецы!». Так как он и сам был критянином, то его помнят как изобретателя так называемого критского парадокса.

В терминах аристотелевой логики, в которой утвер­ждение не может быть одновременно истинным и ложным, и подобные самоотрицания не имеют смысла. Если они ис­тинны, то они ложны, но если они ложны, то они истинны.

И здесь на сцену выходит нечеткая логика, где пере­менные могут быть частичными членами множеств. Ис­тинность или ложность перестают быть абсолютными – ут­верждения могут быть частично истинными и частично ложными. Использование подобного подхода позволяет строго математически доказать, что парадокс Эпименида ровно на 50% истинен и на 50% ложен.

Таким образом, нечеткая логика в самой своей основе несовместима с аристотелевой логикой, особенно в отно­шении закона Tertium non datur («Третьего не дано» – лат.), который также называют законом исключения среднего. Если сформулировать его кратко, то звучит он так: если утвер­ждение не является истинным, то оно является ложным. Эти постулаты настолько базовые, что их часто просто принимают на веру.

Более банальный пример пользы нечеткой логики можно привести в контексте концепции холода. Большин­ство людей способно ответить на вопрос: «Холодно ли вам сейчас?». В большинстве случаев люди понимают, что речь не идет об абсолютной температуре по шкале Кельвина. Хотя температуру в 0 K можно, без сомнения, назвать холо­дом, но температуру в +15 C многие холодом считать не будут.

Но машины не способны проводить такую тонкую гра­дацию. Если стандартом определения холода будет «тем­пература ниже +15 C», то +14, 99 C будет расцениваться как холод, а +15 C – не будет!