ISO/IEC DIS 2382-28	ISO/IEC DIS 2382-28
28 Intellektitehnika. Põhimõisted ja ekspertsüsteemid	28 Artificial intelligence - Basic concepts and expert systems
28.01 Üldterminid	28.01 General terms
28.01.01 intellektitehnika intellektika Tavaliselt informaatika haruks loetav interdistsiplinaarne valdkond; käsitleb mudeleid ja süsteeme selliste funktsioonide täitmiseks, mida üldiselt seostatakse inimintellektiga, näiteks arutlemine ja õppimine. MÄRKUS. See on standardis ISO/IEC 2382-1:1993 esitatud määratluse täiustatud variant.	28.01.01 artificial intelligence (1) AI (abbreviation) An interdisciplinary field, usually regarded as a branch of computer science, dealing with models and systems for the execution of functions generally associated with human intelligence, such as reasoning and learning. NOTE -This is an improved version of the definition in ISO/IEC 2382-1:1993.
28.01.02 tehisintellekt Funktsionaalüksuse võime täita funktsioone, mida üldiselt seostatakse inimmõistusega, näiteks arutlemist ja õppimist.	28.01.02 artificial intelligence (2) AI (abbreviation) The capability of a functional unit to perform functions that are generally associated with human intelligence such as reasoning and learning.
28.01.03 teadmus (intellektitehnikas) teadmised Süstemaatiliseks kasutamiseks organiseeritud faktide, sündmuste ja tõdemuste kogum.	28.01.03 knowledge (in artificial intelligence) A collection of facts, events and beliefs, organized for systematic use.
28.01.04 ainevald (intellektitehnikas) Teadmuse või pädevuse spetsiifiline valdkond.	28.01.04 domain (in artificial intelligence) A specific field of knowledge or expertise.
28.01.05 teadmussüsteem teadmuslik süsteem Infotöötlussüsteem, mis aitab lahendada teatava ainevalla või rakendusala probleeme teadmusbaasist * järelduste tegemisega. MÄRKUS 1: Mõnikord kasutatakse "teadmussüsteemi" ekspertsüsteemi sünonüümina, harilikult aga piirdub ekspertsüsteem ekspertteadmusega. MÄRKUS 2: Mõned teadmussüsteemid on õppimisvõimelised.	28.01.05 knowledge-based system KBS (abbreviation) An information processing system that provides for solving problems in a particular domain or application area by drawing inferences from a knowledge base. NOTE - 1. The terms "knowledge-based system" is sometimes used synonymously with "expert system", which is usually restricted to expert knowledge. NOTE - 2. Some knowledge-based systems have learning capabilities.
28.01.06 ekspertsüsteem ES Teadmussüsteem, mis aitab eksperdi kombel lahendada teatava ainevalla või rakendusala probleeme inimkogemusel ja -pädevusel põhinevast teadmusbaasist * järelduste tegemisega. MÄRKUSED: 1. Mõnikord kasutatakse "ekspertsüsteemi" teadmussüsteemi sünonüümina, kuid teda tuleks kasutada ekspertteadmuse rõhutamiseks. 2. Mõned ekspertsüsteemid suudavad täiustada oma teadmusbaasi ning tuletada eelmiste probleemidega saadud kogemustest uusi järeldusreegleid. 3. See on standardis ISO/IEC 2382-1:1993 esitatud määratluse täiustatud variant.	28.01.06 expert system ES (abbreviation) A knowledge-based system that provides for expertly solving problems in a particular domain or application area by drawing inferences from a knowledge base developed from human expertise. NOTES 1. The term "expert system" is sometimes used synonymously with "knowledge-based system", but should be taken to emphasize expert knowledge. 2. Some expert systems are able to improve their knowledge base and develop new inference rules based their experience with previous problems. 3. This is an improved version of the definition in ISO/IEC 2382-1:1993
28.01.07 teadmustehnika Distsipliin, mis tegeleb teadmuse hankimisega ainevalla asjatundjailt ja teistest teadmuseallikatest ning selle lülitamisega teadmusbaasi. MÄRKUS: Mõnikord tähistab teadmustehnika eriti ekspertsüsteemide ja muude teadmussüsteemide projekteerimise, ehitamise ja käigushoiu oskusi.	28.01.07 knowledge engineering The discipline concerned with acquiring knowledge from domain experts and other knowledge sources and incorporating it into a knowledge base. NOTE - Knowledge engineering sometimes refers particularly to the art of designing, building, and maintaining expert systems and other knowledge-based systems.
28.01.08 teadmuse esitus Teadmuse kodeerimise ja teadmusbaasis salvestamise protsess või tulemus.	28.01.08 knowledge representation The process or result of encoding and storing knowledge in a knowledge base.
28.01.09 teadmusehõive Teadmuse avastamise, kogumise, väärindamise ning edasiseks teadmussüsteemiga * töötluseks sobivale kujule teisendamise protsess. MÄRKUS: Tavaliselt eeldab teadmusehõive teadmusinseneri kaasamist, kuid on ka tähtis automaatõppe komponent.	28.01.09 knowledge acquisition The process of locating, collecting, and refining knowledge and converting it into a form that can be further processed by a knowledge-based system. NOTE - Knowledge acquisition normally implies the intervention of a knowledge engineer, but it is also an important component of machine learning.
28.01.10 kognitiivmodelleerimine Inimese taju, toimingu, mälu ja arutluse modelleerimine infotöötluse terminites.	28.01.10 cognitive modeling The modeling of human perception, action, memory, and reasoning in terms of information processing.
28.01.11 arutlus Protsess, millega isik või arvuti analüüsib, liigitab, diagnoosib, oletab, lahendab probleeme või teeb järeldusi.	28.01.11 reasoning The process by which a person or a computer performs analysis, classification or diagnosis, makes assumptions, solves problems, or draws inferences.
28.01.12 probleemilahendus probleemide lahendamine Sellise operatsioonide või toimingute järjendi määramine, mis võib viia soovitud sihini. MÄRKUS: Sageli on probleemilahendus protsess, mille puhul alustatakse mingist algolekust ja jätkatakse otsinguga probleemiruumis, et leida soovitud sihti. Edukas probleemilahendus eeldab algoleku, antud sihile vastava aktsepteeritava tulemuse ning probleemiruumi määratlevate elementide või operatsioonide teadmist.	28.01.12 problem solving The determination of a sequence of operations or actions that may lead to a desired goal. NOTE - Frequently, problem-solving is a process in which one starts from an initial state and proceeds to search through a problem space in order to find the desired goal. Successful problem solving depends upon knowing the initial state, what an acceptable outcome would be, given a desired goal, and the elements or operations that define the problem space.
28.01.13 kujutuvastus (intellektitehnikas) Funktsionaalüksuse sooritatav füüsiliste või häälekujundite ning struktuuride ja konfiguratsioonide identifitseerimine. MÄRKUS. See on standardis ISO/IEC 2382-12:1988 esitatud määratluse täiustatud variant.	28.01.13 pattern recognition (in artificial intelligence) Identification, by a functional unit, of physical or voice patterns, and of structures and configurations. NOTE - This is an improved version of the definition in ISO/IEC 2382-12:1988.
28.01.14 pildituvastus Funktsionaalüksuse sooritatav pildi, selle koostisobjektide, nende omaduste ja nende ruumiliste suhete tajumine ja analüüs. MÄRKUS: Pildituvastus sisaldab stseenianalüüsi.	28.01.14 image recognition Perception and analysis, by a functional unit, of an image, its constituent objects, their properties, and their spatial relationships. NOTE - Image recognition includes scene analysis.
28.01.15 kõnetuvastus Funktsionaalüksuse sooritatav inimhääles sisalduva informatsiooni tajumine ja analüüs. MÄRKUS: Tuvastatav informatsioon võib olla mingi sõna etteantud sõnajärjendis, etteantud keele foneem või mõnikord kõneleja identsus selle kõneleja akustiliste iseärasuste põhjal.	28.01.15 speech recognition Perception and analysis, by a functional unit, of the information carried by human voice. NOTE - The information to be recognized can be a word in a predetermined word sequence, a phoneme of a predetermined language, or sometimes the speaker's identity through the vocal features of that speaker.
28.01.16 süntees (intellektitehnikas) Funktsionaalüksuse sooritatav tehishääle, kirjaliku teksti või piltide genereerimine.	28.01.16 synthesis (in artificial intelligence) The generation, by a functional unit, of artificial voice, text, music, and images.
28.01.17 pilditõlgendus pildi interpretatsioon Funktsionaalüksuse sooritatav etteantud pildi ja pildil esitatu kirjelduse koostamine. MÄRKUS: Pilditõlgendus tekitab informatsiooni visuaalandmete integreerimisega geomeetrilise modelleerimise, * teadmuse esituse ja kognitiivmodelleerimise abil.	28.01.17 image interpretation image understanding The production, by a functional unit, of a description for both a given image and what the image represents. NOTE - Image interpretation produces information by integrating visual data by means of geometric modeling knowledge representations, and cognitive modeling.
28.01.18 loomuliku keele mõistmine Funktsionaalüksuse sooritatav informatsiooni ekstraheerimine talle edastatud loomulikus keeles * tekstist või kõnest ning selle teksti või kõne ja temas esitatu kirjelduse koostamine.	28.01.18 natural-language understanding natural-language comprehension The extraction of information, by a functional unit, from text or speech communicated to it in a natural language, and the production of a description for both the given text or speech, and what it represents.
28.01.19 raalnägemine tehisnägemine Funktsionaalüksuse võime hõivata, töödelda ja interpreteerida visuaalandmeid. MÄRKUS 1. Raalnägemine sisaldab visuaalandurite kasutamist visuaalstseeni elektron- või digitaalkujutise loomiseks. MÄRKUS 2. Vrd. visioonika.	28.01.19 computer vision The capability of a functional unit to acquire, process, and interpret visual data. NOTE - 1. Computer vision involves the use of visual sensors to create an electronic or digital image of a visual scene. NOTE - 2. Contrast with machine vision.
28.01.20 visioonika Raalnägemise rakendamine masina, roboti, * protsessi või kvaliteedi juhtimiseks. MÄRKUS: Terminit "visioonika" kasutatakse tehnikas ja seda ei tohi segi ajada terminiga "raalnägemine".	28.01.20 machine vision The application of computer vision to machine, robot, * process or quality control. NOTE - The term "machine vision" is used in engineering and should not be confused with "computer vision".
28.01.21 (31.01.02) automaatõpe masinõpe Protsess, millega funktsionaalüksus täiustab oma talitlust, uut teadmust või uusi oskusi omandades või seniseid ümber korraldades.	28.01.21 (31.01.02) machine learning automatic learning The process by which a functional unit improves its performance by acquiring new knowledge or skills, or by reorganizing existing knowledge or skills.
28.01.22 (31.01.04) neurovõrk närvivõrk tehis-närvivõrk Kaalutud sidemete kaudu ühendatud elementaarsetest töötluselementidest koosnev võrk, milles iga element tekitab mingi väärtuse, rakendades oma sisendväärtustele mingit mittelineaarset funktsiooni, ja edastab selle väärtuse teistele elementidele või esitades ta väljundina. MÄRKUS 1: Neurovõrgud modelleerivad neuronite talitlust närvisüsteemis. MÄRKUS 2: Rakendatav mittelineaarne funktsioon on harilikult lävifunktsioon.	28.01.22 (31.01.04) neural network neural net artificial neural network A network of primitive processing elements connected by weighted links with adjustable weights, in which each element produces a value by applying a nonlinear function to its input values, and transmits it to other elements or presents it as an output. NOTE - 1. Neural networks are modeled on the functioning or neurons in the nervous system. NOTE - 2. The nonlinear function is usually a threshold function.
28.02 Teadmusstruktuurid ja teadmuse esitus	28.02 Knowledge structures and knowledge representation
28.02.01 fakt (intellektitehnikas) Reaal- või kontseptuaalmaailma olemit puudutav väide, mille kehtivus on üldtunnustatud. MÄRKUS: Fakti võib vaadelda kõrge kindlusteguriga * tõdemusena.	28.02.01 fact (in artificial intelligence) A statement about an entity of the real or conceptual world, whose validity is generally accepted. NOTE - A fact may be viewed as a belief having a high certainty factor.
28.02.02 tõdemus (intellektitehnikas) Reaal- või kontseptuaalmaailma olemit puudutav väide, mille kehtivust mõõdetakse kindlusteguriga. MÄRKUS 1: Tõdemused aitavad teha järeldust puudulikust teadmusest. MÄRKUS 2: Kõrge kindlusteguriga tõdemust võib lugeda faktiks.	28.02.02 belief (in artificial intelligence) A statement about an entity of the real or conceptual world, whose validity is measured by a certainty factor. NOTE - 1. Beliefs help derive a conclusion from incomplete knowledge. NOTE - 2. A belief a high certainty factor may be considered as a fact.
28.02.03 kindlustegur Mingi väite, näiteks hüpoteesi, järeldusreegli, tehtud järelduse kehtivusele omistatud väärtus. MÄRKUS: Kindlustegur võib ulatuda täielikult väärast täielikult tõeseni.	28.02.03 certainty factor confidence factor A value attributed to the validity of a statement, such as a hypothesis, an inference rule, or a conclusion of an inference. NOTE - The certainty factor may range from completely false to completely true.
28.02.04 hägus hulk Teatav mitteklassikaline hulk, mille eriomadusena on igale liikmele kinnistatud mingi arv, harilikult 0 kuni 1, mis näitab selle elemendi sellesse hulka kuulumise määra.	28.02.04 fuzzy set A nonclassical set having the property that each member is associated with a number, usually from 0 to 1, that indicates the degree to which it belongs to the set.
28.02.05 hägus loogika Teatav mitteklassikaline loogika, milles faktidele, * järeldusreeglitele ja kvantoritele on kinnistatud kindlustegurid.	28.02.05 fuzzy logic fuzzy-set logic A nonclassical logic in which facts inference rules and quantifiers are given certainty factors.
28.02.06 objekt (intellektitehnikas) Füüsiline või kontseptuaalne olem, millel võib olla üks või mitu atribuuti. MÄRKUS: Objekt on harilikult sümboolsete järelduste või relatsioonide kaudu seotud teiste salvestatud objektidega.	28.02.06 object (in artificial intelligence) A physical or conceptual entity that may have one or more attributes. NOTE - An object is usually associated with other stored objects by means of symbolic inferences or relations.
28.02.07 skeem (intellektitehnikas) Teatav formalism teadmuse esituseks lihtmõiste, olemi või objektiklassi kohta ta võimalike kasutusviiside kaudu. MÄRKUS: Skeem näitab mingi mõiste kasutamise viise. Ta ei kirjelda selle mõiste tüüpilisi eksemplare.	28.02.07 schema (in artificial intelligence) A formalism for representing knowledge about a simple concept, an entity, or a class of objects by means of its possible uses. NOTE - The schema shows ways of using a concept. It does not describe typical instances of that concept.
28.02.08 kujund (intellektitehnikas) Tunnusomaduste ja nende suhete kogum, mida kasutatakse mingi olemi tuvastuseks etteantud kontekstis. MÄRKUS: Niisuguste tunnusomaduste hulka võivad kuuluda geomeetriline kuju, heli, pilt, signaal, kirjalik tekst.	28.02.08 pattern (in artificial intelligence) A set of features and their relationships used to recognize an entity within a given context. NOTE - These features could include a geometrical shape, a sound, a picture, a signal, or written text.
28.02.09 mall Etalonkujund, mida võrreldakse kogu tuvastatava olemi või ta osaga. MÄRKUS: Malle kasutatakse märgituvastuses, sihtmärgi avastamiseks, kõnetuvastuses jne.	28.02.09 template A reference pattern that is compared with the whole or part of an entity to be recognized. NOTE - Templates are used in character recognition, target detection, speech recognition, etc.
28.02.10 semantiline võrk Mõistepõhine teadmuse esitus, milles objektid või olekud esitatakse sõlmedena, sõlmi ühendavad sidemed aga näitavad eri sõlmede vahelisi seoseid.	28.02.10 semantic network semantic net A concept-based knowledge representation in which objects or states appear as nodes connected with links that indicate the relationships between various nodes.
28.02.11 teadmuspuu Teatav hierarhiline semantiline võrk, näiteks puukujuline suunatud graaf.	28.02.11 knowledge tree A hierarchical semantic network such as a tree-like directed graph.
28.02.12 pärilikkus (intellektitehnikas) Hierarhilises teadmuse esituses, klassi omaduste vaikimisi ülekandumine ühele või mitmele ta alamklassile.	28.02.12 inheritance (in artificial intelligence) In a hierarchical knowledge representation, default acquisition of class characteristics by one or more its subclasses.
28.02.13 freim (intellektitehnikas) kaader Andmekeskne teadmuse esitus, mis seostab objekti mingi tunnusomaduste kogumiga, kusjuures iga selline omadus salvestatakse teatud organiseeritud lahtris.	28.02.13 frame (in artificial intelligence) A data-oriented knowledge representation that associates an object with a collection of features, each of which is stored in a dedicated compartment.
28.02.14 slott (intellektitehnikas) Freimi komponent, milles salvestatakse tunnuseid, näiteks objektinimesid, fassettideks nimetatavaid eriatribuute, väärtusi ja teistele freimidele osutatavaid viitasid.	28.02.14 slot (in artificial intelligence) A frame component used to store features such as object names, specific attributes called facets, values and pointers to other frames.
28.02.15 stsenaarium skript Teadmuse esitus, mis kasutab teadaolevate olemite vaheliste vastastoimete tulemuste määramiseks teatavaid ettemääratud sündmusejärjendeid. MÄRKUS 1: Sündmus esitatakse stseenide, * lavastuste, * temaatiliste rollide ja rekvisiitide abil. MÄRKUS 2: Stsenaarium on sündmusekeskne, erinevalt freimist, mis on andmekeskne ja viitab mingile ajahetkele.	28.02.15 script A knowledge representation that uses predetermined sequences of events to determine the results of interactions between known entities. NOTE - 1. The event is represented by means of scenes settings thematic roles, and props. NOTE - 2. The script event-oriented in contrast with a frame which is data-oriented and which refers to a point in time.
28.02.16 temaatiline roll Kogum funktsioone, mida olem võib täita stsenaariumi läbimängimise käigus. MÄRKUS: Temaatilistesse rollidesse paigutatakse tegutsejad.	28.02.16 thematic role A set of functions that an entity may perform during the execution of a script. NOTE - Thematic roles are filled by actors.
28.02.17 rekvisiit Olem, mis stsenaariumi läbimängimisel ei soorita ise mingeid toiminguid.	28.02.17 prop An entity taking no action of its own during the execution of a script.
28.02.18 lavastus Stsenaariumi konkreetne kontekst, kaasa arvatud rekvisiidid.	28.02.18 setting The specific context of a script including props.
28.02.19 stseen episood Stereotüüpsete toimingute või sündmuste tuttav järjend stsenaariumipõhises teadmuse esituses. MÄRKUS: Stsenaariumis "restoran" võivad olla järgmised stseenid: sisenemine, tellimine, söömine, maksmine, lahkumine.	28.02.19 scene episode In a script-based knowledge representation, a familiar sequence of stereotyped actions or events. NOTE - In a "restaurant" script, one may find the following scenes: entering, ordering, eating, paying, and leaving.
28.02.20 toiming (intellektitehnikas) Tegutseja sooritatav operatsioon stsenaariumipõhises teadmuse esituses.	28.02.20 action (in artificial intelligence) In a script-based knowledge representation, an operation performed by an actor.
28.02.21 tegutseja aktor Olem, millel on stsenaariumis * temaatiline roll.	28.02.21 actor An entity that fills a thematic role in a script. Examples - An agent, a co-agent, a beneficiary, a patient.
28.02.22 deklaratiivne teadmus Faktide, reeglite ja teoreemidega esitatud teadmus. MÄRKUS: Tavaliselt ei saa deklaratiivset teadmust töödelda enne ta eelnevat transleerimist protseduursele kujule.	28.02.22 declarative knowledge Knowledge represented by facts, rules, and theorems. NOTE - Usually, declarative knowledge cannot be processed without first being translated into a procedural form.
28.02.23 protseduurne teadmus Teadmus, mis ilmutatult näitab probleemi lahendamiseks või sihi saavutamiseks vajalikke samme.	28.02.23 procedural knowledge Knowledge which explicitly indicates the steps to be taken in order to solve a problem or to reach a goal.
28.02.24 kompileeritud teadmus Deklaratiivne teadmus, mis on transleeritud protseduurseks teadmuseks, nii et teda saab vahetult töödelda * arvutiga.	28.02.24 compiled knowledge Declarative knowledge that has been translated into procedural knowledge so that it can be immediately processed by a computer.
28.02.25 metateadmus Teadmus teadmuse struktuuri, kasutamise ja juhtimise kohta. MÄRKUS: Ekspertsüsteemides ja teistes teadmussüsteemides võib metateadmus olla tõhusaks juhtimismehhanismiks.	28.02.25 metaknowledge Knowledge about the structure, use and control of knowledge. NOTE - Metaknowledge may be an effective control mechanism in expert systems and other knowledge-based systems.
28.02.26 tingimusreegel kui-siis-reegel Formaalloogika reegel, mis koosneb eeldust või tingimust esitavast kui-osast ning kui-osa tõesuse korral saavutatavat sihti või rakendatavat toimingut esitavast siis-osast.	28.02.26 if-then rule if-then statement A formal logic rule which consists of an "if" part representing the premise or condition and a "then" part representing the goal or action to be taken when the "if" part is true.
28.02.27 vasak pool eeldusosa tingimusosa Faktide või väidete kogum tingimusreegli kui-osas.	28.02.27 left-hand side premise part condition part The set of facts or statements in the "if" part of and if-then rule.
28.02.28 parem pool järeldusosa toiminguosa Faktide või väidete kogum tingimusreegli siis-osas.	28.02.28 right-hand side conclusion part action part The set of facts or statements in the "then" part of an if-then rule.
28.02.29 produktsioonireegel Tingimusreegel * teadmuse esituseks reegelsüsteemis.	28.02.29 production rule An if-then rule for representing knowledge in a rule-based system.
28.02.30 metareegel Mingi teise reegli või reeglikogumi kehtivustingimusi, -astet ja -viisi ettekirjutav reegel. MÄRKUS: Ekspertsüsteemides ja reegelsüsteemides võivad metareeglid olla tõhusateks juhtimismehhanismideks.	28.02.30 metarule A rule that prescribes the conditions, order, and manner in which another rule or a given set of rules should apply. NOTE - Metarules may be effective control mechanisms in expert systems and rule-based systems.
28.02.31 kitsendusreegel Reegel, mis piirab otsingut probleemiruumi mingi etteantud osaga. MÄRKUS: Ekspertsüsteemides ja reegelsüsteemides võivad kitsendusreeglid olla tõhusateks juhtimismehhanismideks.	28.02.31 constraint rule A rule that limits a search to a designated portion of the problem space. NOTE - Constraint rules may be effective control mechanisms in expert systems and rule-based systems.
28.02.32 käivitama (reeglit) Algatama reeglis spetsifitseeritud toimingut reeglis väljendatud tingimuste täitumisel.	28.02.32 fire (a rule) To initiate the action specified by a rule when the condition stated by the rule is satisfied.
28.02.33 sarikäivitus Reeglite korduv käivitus * teadmuse korduvaks võtuks samal konsultatsioonil.	28.02.33 multiple firing Firing of rules more than once for accessing knowledge over and over in the same consultation.
28.02.34 aktiveerimine Operatsioon, mis võimaldab käivitada reeglit või kutsuda mingit programmi või alamprogrammi.	28.02.34 activation The operation that allows the firing of a rule, or the invocation of a program or a subprogram.
28.02.35 jälitusvahend (intellektitehnikas) Teadmusekeskses programmikeeles või programmeerimisinstrumendis sisalduv vahend rakendatud reeglite kuvamiseks koos kasutatud muutujate väärtustega.	28.02.35 tracing facility (in artificial intelligence) In a knowledge-oriented programming language or programming tool, a means of displaying the rules executed along with the values of the variables used.
28.02.36 deemon Protseduur, mis ilmutatud kutseta käivitatakse iga muudatuse, lisamise või kõrvaldamise korral.	28.02.36 demon daemon A procedure that is invoked without being called explicitly whenever an alteration, an addition, or a deletion occurs.
28.02.37 agenda Eelseisvate toimingute prioriteetloend. MÄRKUS: Intellektitehnikas koosnevad sellised toimingud teadmuse teatud elementide rakendamisest.	28.02.37 agenda A prioritized list of pending activities. NOTE - In artificial intelligence, such activities consist in the application of certain pieces of knowledge.
28.03 Arutlus ja probleemilahendus	28.03 Reasoning and problem solving
28.03.01 järeldamine inferents järeldus Arutlemine, millega tuletatakse tuntud eeldustest järeldusi. MÄRKUSED: 1. Intellektitehnikas on eeldus fakt või reegel. 2. Inferents tähendab nii protsessi (järeldamist) kui ka selle tulemit (järeldust).	28.03.01 inference Reasoning by which conclusions are derived from known premises. NOTE - 1. In artificial intelligence, a premise is either a fact or a rule. NOTE - 2. "Inference" refers both to the process and its result.
28.03.02 deduktiivne järeldamine Järeldamine, mis tuletab loogilise järelduse mingist teatavast eelduste kogumist. MÄRKUS: Deduktsioon on ainus tõesust säilitav järeldamine.	28.03.02 deduction deductive inference An inference which derives a logical conclusion from a specific set of premises. NOTE - Deduction is the only truth-preserving inference.
28.03.03 induktiivne järeldamine Järeldamine, mis lähtub antud faktidest ja järeldab üldistatud hüpoteese.	28.03.03 induction inductive inference An inference which starts with given facts and concludes with general hypotheses.
28.03.04 abduktiivne järeldamine Järeldamine, mis tuletab konkreetsetest faktidest nende faktide usutavaid seletusi.	28.03.04 abduction abductive inference An inference from particular facts to plausible explanations of these facts.
28.03.05 mudeljuhitav järeldamine mudelipõhine järeldamine Ainevalla mudelit kasutav järeldamine. MÄRKUS: Vt. ka mudelipõhine ekspertsüsteem.	28.03.05 model-driven inference An inference that uses a domain model. NOTE - See also model-based expert system.
28.03.06 konkretiseering (intellektitehnikas) Muutuja väärtuse asendamine või mingi klassi üksiknäite loomine. Näide: Konkreetne haige on üldistatud objekti "patsient" konkretiseering. MÄRKUS: Reegelsüsteemis on konkretiseering mingi reegli teadmusbaasile eduka kohaldamise tulem.	28.03.06 instantiation (in artificial intelligence) The substitution of a value for a variable, or the creation of an example from a class. Example: A specific sick person is an instantiation of the generic object "patient". NOTE - In a rule-based system, an instantiation is the result of successfully matching a rule against the contents of the knowledge base.
28.03.07 pärijäreldamine Järelduste tuletamise järjestust reguleeriv iteratiivne protseduur, mis alustab teadaolevatest faktidest ja lõpeb, kui reegelsüsteem saavutab mingi sihi või on ammendanud kõik uued võimalused.	28.03.07 forward chaining An iterative procedure that regulates the order in which inferences are drawn by starting with established facts and ending when the rule-based system reaches a goal or runs out of new possibilities.
28.03.08 pöördjäreldamine Järelduste tuletamise järjestust reguleeriv iteratiivne protseduur, mis alustab mingist määramisele kuuluva tõeväärtusega sihtreeglist ning liigub tagurpidi läbi süsteemi reeglite, kuni küsimusele saadakse vastus, leitakse varemsalvestatud tulem või avastatakse, et tõeväärtust ei saa määrata.	28.03.08 backward chaining An iterative procedure that regulates the order in which inferences are drawn by starting with a goal rule whose truth value has to be determined, and going backward through the rules of a system until a question is answered, until a previously stored result is found, or until it is found that the truth value cannot be determined.
28.03.09 heuristiline reegel Kindla juhtumi tarbeks koostatud reegel, millega formaliseeritakse teadmus ja kogemus, mida ekspert kasutab probleemi lahendamiseks.	28.03.09 heuristic rule An ad hoc rule written to formalize the knowledge and experience an expert uses to solve a problem.
28.03.10 olek (intellektitehnikas) Probleemi hetkekirjeldus ühes ta lahendamise järkudest.	28.03.10 state (in artificial intelligence) A snapshot description of a problem at one stage of its solution.
28.03.11 otsiruum otsinguruum Algolekutest sihtolekuteni viivate võimalike sammude kogum probleemilahenduses.	28.03.11 search space In problem solving, the set of possible steps leading from initial states to goal states.
28.03.12 probleemiruum Kontseptuaalne või formaalne ala, mille määratlevad kõik võimalikud olekud, mida saab kasutada konkreetse probleemi lahendamisel arvessetulevate elementide ja operatsioonide vaheliste interaktsioonide analüüsis.	28.03.12 problem space A conceptual or formal area defined by all of the possible states that can be used in the analysis of interactions between elements and operations that are considered when solving a specific problem.
28.03.13 lahendiruum Kontseptuaalne või formaalne ala, mille määratlevad kõik mingi konkreetse probleemi lahenditeks olevad olekud.	28.03.13 solution space A conceptual or formal area defined by all of the states that constitute solutions for a specific problem.
28.03.14 hindefunktsioon Funktsioon, mis määrab probleemiruumi vaheolekute väärtuse lahenduse otsingu ajal.	28.03.14 evaluation function A function that determines the value, or worth, of intermediate states of a problem space during the search of a solution.
28.03.15 probleemi osandamine probleemi taandamine Probleemilahendus, milles kasutatakse operatsioone probleemi dekomponeerimiseks mitmeks alamprobleemiks, mida on tavaliselt algsest probleemist kergem lahendada.	28.03.15 problem reduction Problem solving in which operations are used to decompose a single problem into several subproblems which are usually easier to solve than the original problem.
28.03.16 vahendianalüüs Probleemilahendus, mis igal sammul otsib operatsioone, mis maksimaalselt kahandavad hetkeoleku ja teadaoleva sihtoleku lahknevust.	28.03.16 means-ends analysis means-end analysis Problem solving that, at every step, searches for operations that maximally lower the difference between the existing state and a known goal state.
28.03.17 selektiivgenereerimine harvendusega genereerimine Probleemilahendus, mis põhineb võimalike lahenduste genereerimisel ning etteantud kriteeriumilt lahknevate lahenduste elimineerimisel harvenduse teel.	28.03.17 generate-and-test Problem solving based on generation of possible solutions, and elimination by pruning of those solutions that fail to meet given criteria.
28.03.18 tahvelmudel Probleemilahendusmudel, milles vahetulemeid või uusi andmeid vahetatakse tahvliks nimetatava ühiskasutusliku töömälu kaudu, millele on juurdepääs mitmel teadmusallikal.	28.03.18 blackboard model A problem solving model in which a shared working memory called a blackboard, accessible to several knowledge sources, is used to communicate intermediate results or new data.
28.03.19 kujuvõrdlus filtreerimine (intellektitehnikas) Kujundi identifitseerimine ta võrdlemise teel mingi etteantud kujundite kogumiga ning lähima valimise teel etteantud kriteeriumi alusel.	28.03.19 pattern matching filtering (in artificial intelligence) The identification of a pattern by comparing it with a predetermined set of patterns and by choosing the closest one according to given criteria.
28.03.20 mallvõrdlus Malli kasutav kujuvõrdlus.	28.03.20 template matching Pattern matching using a template.
28.03.21 reegelvõrdlus Antud probleemi elementide võrdlus sihiga, rakendades astmeliselt teatavat tõeste eeldustega tingimusreeglite sarja.	28.03.21 rule matching The matching of the goal and the elements of a given problem by cascaded application of a series of if-then rules whose premises are true.
28.03.22 konfliktilahendus Mitmese ühtivuse probleemi lahendamine reegelsüsteemis kõige sobivama reegli valimise teel. MÄRKUS: Mitmene ühtivus võib aset leida kujuvõrdlusel või reegli vasakul poolel, kui kaks reeglit annavad vastuolulisi väiteid.	28.03.22 conflict resolution Solving the problem of multiple matches in a rule-based system by selecting the most appropriate rule. NOTE - Multiple matches may occur, in pattern matching or in the left-hand side of a rule, where two rules produce conflicting assertions.
28.03.23 otsingupuu Puukujuline graaf, mis näitab mitmesuguseid otsingul rakendatud reegleid, läbivaadatud sõlmi ja saadud tulemeid.	28.03.23 search tree A tree-like graph that accounts for the various rules applied in a search, of the nodes explored, and of the results obtained.
28.03.24 süvitsiotsing Otsing, mis valib kõigepealt ühe võimalikest harudest otsingupuu kõrgeimal tasemel ning jätkab piki valitud haru alumise naabertasemeni, kuni sihi või etteantud sügavuse saavutamiseni. MÄRKUS: Kui siht jääb saavutamata, jätkub otsing mingi veel läbimata haruga ning kulgeb analoogiliselt.	28.03.24 depth-first search A search that first picks up one of the possible branches at the highest level of the search tree and proceeds along the chosen branch to the level immediately below until the goal or a predetermined depth is reached. NOTE - If the goal has not been reached, the search backtracks to a previously unevaluated branch and proceeds as before.
28.03.25 laiutiotsing Otsing, mis kulgeb otsingupuu kõrgematelt tasemetelt madalamatele, kontrollides enne alumisele naabertasemele siirdumist sõlmi üle kõigi ühe taseme võimalike alternatiivide, kuni jõutakse sihini või mingi etteantud olekuni.	28.03.25 breadth-first search A search that proceeds from higher to lower levels of a search tree, checking the nodes across all the possible alternatives at one level before going to the next lower level until the goal or a predetermined state is reached.
28.03.26 kahesuunaline otsing Otsing, mis algab korraga pärijäreldamise ja pöördjäreldamisega ning peatub otsinguteede kohtumisel lahendiruumis või kõigi võimaluste ammendumisel.	28.03.26 bidirectional search A search that starts simultaneously by forward chaining and backward chaining and stops when the search paths meet in the solution space or when al possibilities have been.
28.03.27 heuristiline otsing Kogemusel ja arvamustel põhinev probleemilahendus, mida kasutatakse otsingu tõhustamiseks, taotledes vastuvõetavaid tulemusi, kuid garanteerimata edu.	28.03.27 heuristic search Problem solving based on experience and judgment, used to improve the efficiency of a search in order to obtain acceptable results without guarantee of success.
28.03.28 paremutiotsing Otsing, mis igal otsingujärjendi sammul hindab kõiki võimalikke sihi poole viivaid harusid mingi etteantud kriteeriumikogumi alusel ning valib hindamistulemuste põhjal parima otsingutee.	28.03.28 best-first search A search that, at each step along the search sequence, evaluates all the possible branches from it toward the goal in terms of a predetermined set of criteria and, based on the evaluation results, selects the best search path.
28.03.29 tagurdamine Otsinguprotseduur, mille puhul soovimatu tulemini viinud valik kutsub esile otsingu naasmise mingi eelnenud olekuni, teistsuguse valiku tegemiseks. MÄRKUS: Mingi eelnenud sõlmega esitatavat olekut ei saa alati edukalt taastada, sest mõnedel juba täidetud käskudel on pöördumatuid kõrvaltoimeid.	28.03.29 backtracking A search procedure in which the choice that leads to an unacceptable result causes the search to return to an earlier state to make another choice. NOTE - The state represented by an earlier node cannot always be successfully recreated since some of the already executed instructions have irreversible side effects.
28.03.30 harvendamine Probleemilahenduse optimeerimismeetod otsingupuu ühe või mitme haru kõrvalejätuks.	28.03.30 pruning cut-off A problem solving optimization technique for ignoring one or more branches in a search tree.
28.03.31 plaanimine (intellektitehnikas) Soovitud sihi saamiseks toimingute sooritamise viisi ja järjestuse etteotsustamise protsess. MÄRKUS: Plaanimisel peetakse silmas otsingu tõhustamist ja sihikonfliktide lahendamist.	28.03.31 planning (in artificial intelligence) The process of deciding beforehand the manner and order of applying actions in order to reach a desired goal. NOTE - Planning is performed with a view toward enhancing search efficiency and solving goal conflicts.
28.03.32 hierarhiline plaanimine Plaanimine, mis täpsustab plaani ebamäärased osad detailsemateks alamplaanideks, genereerides plaani hierarhilise esituse.	28.03.32 hierarchical planning Planning that refines the vague parts of a plan into more detailed subplans by generating a hierarchical representation of it.
28.03.33 mittehierarhiline plaanimine Plaanimine, mis valib etteantud plaanikogumist skemaatilisi plaane ja konkretiseerib neid konkreetse probleemi konteksti jaoks probleemilahenduse * operatsiooniga.	28.03.33 nonhierarchical planning Planning that selects skeleton plans from a predetermined set of plans and instantiates them by means of problem-solving * operation for a particular problem context.
28.03.34 oportuunplaanimine Plaanimine, mis viib väljatöötatavasse plaani olukorrakohaseid probleemilahenduse * toiminguid.	28.03.34 opportunistic planning Planning that includes opportune problem solving * actions in a plan under development.
28.04 Ekspertsüsteemid	28.04 Expert systems
28.04.01 teadmusinsener Isik, kes hangib teadmust * ainevalla asjatundjalt ja teistest teadmusallikatest ning organiseerib selle teadmusbaasina. MÄRKUS: Vt. ka teadmustehnika.	28.04.01 knowledge engineer A person who obtains knowledge from a domain expert and other knowledge sources and who organizes it as a knowledge base. NOTE - See also knowledge engineering.
28.04.02 teadmustehniline instrument teadmusinstrument Teadmussüsteemide kiire väljatöötamise soodustamiseks määratud funktsionaalne instrument. MÄRKUS: Teadmustehniline instrument sisaldab spetsiifilisi teadmuse esituse, * järeldusi ja juhtimise strateegiaid, samuti elementaarseid modelleerimisstruktuure tüüpiliste probleemide hõlpsaks käsitlemiseks.	28.04.02 knowledge engineering tool A functional tool designed to facilitate the rapid development of knowledge-based systems. NOTE - A knowledge engineering tool incorporates specific strategies for knowledge representation inference, and control, as well as elementary modeling constructs for easy handling of typical problems.
28.04.03 teadmusallikas Selle informatsiooni allikas, millest luuakse teadmusbaas teatud liiki probleemi jaoks.	28.04.03 knowledge source A source of information from which a knowledge base has been created for a specific kind of problem.
28.04.04 ainevalla teadmus aineteadmus Teatud ainevallas akumuleerunud teadmus.	28.04.04 domain knowledge Knowledge accumulated in a particular domain.
28.04.05 ainevallamudel ainemudel Teadmuse või asjatundmise konkreetse eriala mudel.	28.04.05 domain model A model of a specific field of knowledge or expertise.
28.04.06 (01.06.18) teadmusbaas Andmebaas, mis sisaldab järeldusreegleid ning informatsiooni inimkogemuse ja asjatundmise kohta mingis ainevallas. MÄRKUSED: 1. Täiustuvates süsteemides sisaldab teadmusbaas peale selle informatsiooni, mis tuleneb varem käsitletud probleemide lahendamisest. 2. Standardis ISO/IEC 2382-1:1993 esitatule on lisatud lühend KB.	28.04.06 (01.06.18) knowledge base K-base (abbreviation) KB (abbreviation) Database that contains inference rules and information about human experience and expertise in a domain. NOTES 1. In self-improving systems, the knowledge base additionally contains information resulting from the solution of previously encountered problems. 2. A new abbreviation is aaded to that mentioned in ISO/IEC 2382-1:1993
28.04.07 järeldusmootor Ekspertsüsteemi komponent, mis rakendab arutluse printsiipe järelduste tegemiseks teadmusbaasis salvestatud informatsiooni esitustest.	28.04.07 inference engine The component of an expert system that applies principles of reasoning to draw conclusions from representations of information stored in a knowledge base.
28.04.08 ekspertsüsteemi kest kest Tühi ekspertsüsteemi struktuur, millesse ehitatakse asjatundmise konkreetne ala. MÄRKUS: Tavaliselt koosneb ekspertsüsteemi kest mingist kõrgkeelest * teadmuse esituseks, ühest või enamast järeldusmootorist ja liidese*programmidest.	28.04.08 (expert system) shell An empty expert system structure into which a particular field of expertise is built. NOTE - An expert system shell typically consists of a high-level language for knowledge representation, one or more inference engines, and interface * programs.
28.04.09 seletusvahend (intellektitehnikas) seletusmoodul seleti Teadmussüsteemi komponent, mis seletab, kuidas lahendid tuletati ning põhjendab nendeni jõudmise samme.	28.04.09 explanation facility (in artificial intelligence) The component of a knowledge-based system that explains how solutions were derived and justifies the steps used in reaching them.
28.04.10 dialoogimoodul (intellektitehnikas) dialoogliides Teadmussüsteemi komponent, mis suhtleb kasutajaga dialoogresiimis.	28.04.10 dialog component (in artificial intelligence) The component of a knowledge-based system that interfaces with the user in a conversational manner.
28.04.11 konsultatsioon (intellektitehnikas) Teadmussüsteemi ja abi vajava kasutaja vaheline sidus interaktsioon, tavaliselt küsimustest ja vastustest koosneva dialoogina.	28.04.11 consultation (in artificial intelligence) The online interaction between an a knowledge-based system and a user seeking assistance, usually consisting of a question-answer dialog.
28.04.12 tõehooldega süsteem Teadmussüsteem, mis hooldab oma teadmusbaasi tõesust, pidades arvestust tõdemuste vaheliste sõltuvuste kohta. MÄRKUS: Tõesuse hooldus kujutab endast peamiselt nende teadmuseelementide kustutust, mis on viinud vääradele järeldustele.	28.04.12 truth maintenance system A knowledge-based system that maintains the truth of its knowledge base by keeping tract of the dependencies between beliefs. NOTE - Truth maintenance consists mainly of deleting knowledge items that have led to false inferences.
28.04.13 määramatus Olukord, mis tekib siis, kui konsultatsiooni käigus ei saa mingit väärtust kindlaks teha või kui teadmusbaasis jääb mingi fakt või reegel kaheldavaks.	28.04.13 uncertainty A condition appearing when a value cannot be determined during consultation, or a fact or a rule in the knowledge base remains in doubt.
28.04.14 reegelsüsteem reeglipõhine süsteem Teadmussüsteem, mis tuletab järelduse etteantud protseduuri järgi mingile faktikogumile mingit tingimusreeglite kogumit rakendades.	28.04.14 rule-based system production system A knowledge-based system that draws inferences by applying a set of if-then rules to a set of facts following given procedures.
28.04.15 mudelipõhine süsteem mudelipõhine ekspertsüsteem Ekspertsüsteem, millesse on integreeritud ainevallamudeli struktuur ja talitlus. Näide: "õppuri mudelid" mõnedes intelligentsetes õpetussüsteemides ning sisseehitatud mallid mõnedes diagnostikasüsteemides.	28.04.15 model-based (expert) system An expert system that integrates the structure and function of a domain model. Example: The "student models" that can be found in some intelligent tutoring systems, and the templates that are built in some diagnostic systems.
28.04.16 nõustussüsteem nõuandesüsteem Ekspertsüsteem, mis pigem nõustab kui käsutab kasutajat.	28.04.16 advisory system An expert system that emphasizes the use of advice rather than that of commands.