Основи проектування штучного інтелекту

1.Надайте визначення ЕС, визначить задачі її розробки і основне коло розробників і користувачів. Чи можна використовувати ЕС для автоматичного прийняття рішень. Поясніть ваш погляд на це питання.
ЕС – це комп’ютерна програма , яка дозволяє моделювати процес мислення засобами БД. Основними характеристиками ЕС є :
ЕС-це інтелектуальна комп’ютерна програма
ЕС- програма побудована на знаннях.
ЕС працюють за формулою БЗ+механізм висновку.
У сучасному світі прогрес продуктивності програміста практично досягається тільки в тих випадках, коли частину інтелектуального навантаження беруть на себе комп'ютери. Одним із способів досягти максимального прогресу в цій області, є "штучний інтелект", коли комп'ютер бере на себе не тільки однотипні операції, що багато разів повторюються, але і сам зможе навчатися. Крім того, створення повноцінного "штучного інтелекту" відкриває перед людством нові горизонти розвитку. Метою вивчення дисципліни є підготовка фахівців в області автоматизації задач, що важко формалізуються, які дотепер вважаються прерогативою людини. Задачею вивчення дисципліни є придбання знань про способи мислення людини, а так само про методи їх реалізації на комп'ютері. Основним предметом вивчення дисципліни є розумові здібності людини і способи їх реалізації технічними засобами. Термін інтелектинтеллектинтеллект (intelligenceintelligence) походить від латинського intellectus — що означає розум; розумові здібності людини. Відповідно штучний інтелектинтеллект искусственныйинтеллект искусственный (artificial intelligenceintelligence artificial) — ШІ (AI) звичайно тлумачиться як властивість автоматичних систем брати на себе окремі функції інтелекту людини, наприклад, вибирати і ухвалювати оптимальні рішення на основі раніше одержаного досвіду і раціонального аналізу зовнішніх дій. Принципова можливість автоматизації рішення інтелектуальних задач за допомогою ЕОМ означає, що на них можна програмно реалізовувати будь-які алгоритми перетворення інформації –будь то обчислювальні алгоритми, алгоритми управління, пошуку доказу теорем або композицій мелодій. Практична здійсненність алгоритмів залежить від тих засобів, що є в нашому розпорядженні, які можуть мінятися з розвитком техніки. Так, у зв’язку появою швидкодійних ЕОМ стали практично здійсненними і такі алгоритми , які раніше були тільки потенційно здійсненними.
2.Розкажіть про історію розвитку систем ШІ
Історично склалися три основні напрями в моделюванні ШІ. У рамках першого підходу об'єктом досліджень є структура і механізми роботи мозку людини, а кінцева мета полягає в розкритті таємниць мислення. Другий підхід як об'єкт дослідження розглядає ШІ. Тут йдеться про моделювання інтелектуальної діяльності за допомогою обчислювальних машин. Метою робіт в цьому напрямі є створення алгоритмічного і програмного забезпечення обчислювальних машин, що дозволяє вирішувати інтелектуальні задачі не гірше за людину. Нарешті, третій підхід орієнтований на створення змішаних людино-машинних. Найпершими інтелектуальними задачами, які стали розв'язуватися за допомогою ЕОМ були логічні ігри (шашки, шахи), доказ теорем. У 1957 р. американський фізіолог Ф. Розенблатт запропонував модель зорового сприйняття і розпізнавання — перцептрон. Перцептрон або будь-яка програма, що імітує процес розпізнавання, працюють в двох режимах: в режимі навчання і в режимі розпізнавання. В режимі навчання хтось, що грає роль вчителя, пред'являє машині об'єкти і про кожен з них повідомляє, до якого поняття він належить. За цими даними будується вирішальне правило, що є, по суті, формальним описом понять. В режимі розпізнавання машині пред'являються нові об'єкти, і вона повинна їх класифікувати, по можливості, правильно. Дуже великим напрямом систем ШІ є роботехніка. Перших роботів важко назвати інтелектуальними. Тільки в 60-х роках з'явилися роботи, які управлялися універсальними комп'ютерами. Наприклад в 1969 р. в Електротехнічній лабораторії (Японія) почалася розробка проекту "промисловий інтелектуальний робот". Мета цієї розробки — створення маніпуляційного робота з елементами штучного інтелекту для виконання складально-монтажних робіт з візуальним контролем. Ще можна виділити роботи київського Інституту кібернетики, де під керівництвом Н. М. Амосова і В. М. Глушкова ведеться комплекс досліджень, направлених на розробку елементів інтелекту роботів. Особливу увагу в цих дослідженнях надається проблемам розпізнавання зображень і мови, логічного виводу і управління за допомогою нейроподібних мереж. Розглянемо приклади великомасштабних експертних систем.
MICIN — експертна система для медичної діагностики. Розроблена групою по інфекційним захворюванням Стенфордського університету. Ставить відповідний діагноз, виходячи з представлених нею симптомів, і рекомендує курс медикаментозного лікування будь-якої з діагностованих інфекцій. База даних складається з 450 правил.
PUFF — аналіз порушення дихання. Дана система є MICIN, з якої видалили дані по інфекціях і вставили дані про легеневі захворювання.
DENDRAL — розпізнавання хімічних структур. Дана система найстаріша, з тих, що мають звання експертних. Перші версії даної системи з'явилися ще в 1965 році у все тому ж Стенфордськом університеті. Користувач дає системі DENDRAL деяку інформацію про речовину, а також дані спектрометрії (інфрачервоної, ядерного магнітного резонансу і мас-спектрометрії), і та у свою чергу видає діагноз у вигляді відповідної хімічної структури.
PROSPECTOR — експертна система, створена для сприяння пошуку комерційно виправданих родовищ корисних копалин.
3. Поняття знань. Відмінність знань від даних.
Класифікація знань за видом носія. Приклади
Складність поняття знання полягає в множинності його матеріальних носіїв. За цією ознакою можна виділити п’ять основних форм знань:
z1 - знання в пам’яті людини;
z2 - матеріальні знання (підручники, довідники, статті і т. і.);
z3 - поле знань
z4 - знання на мові представлення знань (формалізація z3);
z5 - база знань в комп’ютері (на машинних носіях інформації).
При створенні ЕС принциповим є етап розробки поля знань Z3, яке представляє собою деякий полуформалізований опис понять предметної області і зв’язків, що існують між ними. Наприклад у вигляді малюнка, таблиці, схеми, діаграми, сітки... В подальшому поле знань переписується на деякій мові представлення знань, при цьому створюється модель знань Z4. Реалізація моделі за допомогою програмних засобів веде до виникнення п’ятої форми представлення знань Z5 - бази знань. Таким чином, приймемо в якості робочого таке визначення знань - знання, це основні закономірності предметної області, які дозволяють людині розв’язувати конкретні виробничі, наукові та інші задачі, тобто - факти, поняття, взаємозв’язки, оцінки, правила, евристики), а також стратегії прийняття рішень в цієї області. Спробуємо виділити за аналогією п’ять форм даних:
Д1 - результат спостереження об’єкту, або дані в пам’яті;
Д2 - фіксація даних на матеріальному носії - таблиці, графіки, і т.д.;
Д3 - модель даних, деяка схема опису, яка пов’язує декілька об’єктів;
Д4 - дані на мові опису даних;
Д5 - база даних на машинному носії інформації.
Поспєлов визначив п’ять властивостей, які відрізняють знання від даних:
Внутрішня інтерпретованість. Кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім’я, згідно якого ІС знаходить її, а також відповідає на запитання, які посилаються на це ім’я. В пам’ять заносяться переліки всіх відповідних об’єктів, які можуть відігравати роль імен для тих машинних слів, які відповідають строкам таблиці.
Структурованість. Знання мають гнучку структуру типу «матрьошки», забезпечуючи рекурсивну вкладеність одних інформаційних одиниць в інші.
Зв’язність. Можливість встановлення між інформаційними одиницями зв’язків різного типу, які можуть мати як декларативний так і процедурний характер.
Семантична метрика. Це відношення, яке характеризує ситуаційну відстань, або силу асоціативного зв’язку між інформаційними одиницями. Його називають також відношенням релевантності для інформаційних одиниць.
Активність. Виконання будь-якої програми в ІС викликається поточним станом інформаційної бази. При цьому джерелом активності може стати з’явлення в базі нових фактів, описів подій або встановлення нових зв’язків.
Існує багато видів класифікації знань. Розглянемо лише дві з них. За глибиною знання розділяють на глибинні знання та поверхневі. Глибинні знання вміщують абстракції, образи, в яких відображується розуміння структури предметної області. Поверхневі знання торкаються сукупності емпіричних асоціацій і причинно-наслідкових відношень між поняттями предметної області. По жорсткості знання розподіляють на жорсткі та м’які. Жорсткі знання дозволяють отримувати однозначні рішення при заданих початкових умовах. М’які - дозволяють множинні, розпливчаті рішення і різні варіанти рекомендацій.
4. Поняття екстенсіоналу і інтенсіоналу. Де використовуються ці поняття. Наведіть приклад деякого поняття екстенсіоналу і інтенсіоналу деякого поняття.
Існує ще один аспект, який відображує відмінність даних і знань. Будь яке поняття, яке використовує людина, має два боки - екстенсіонал та інтенсіонал. Екстенсіонал - це набір конкретних фактів, що відповідають даному поняттю. Інтенсіонал - це визначення, або опис поняття через його властивості. Наприклад, для поняття «поліклініка» інтенсіоналом буде набір типу: «поліклініка №2», «дитяча поліклініка», «обласна поліклініка» і т. і. Інтенсіонал же в цьому випадку можна визначити так: «медична установа для надання амбулаторної допомоги за місцем проживання і роботи». Наприклад, для реляційної бази даних екстенсіональними представленнями є конкретні факти про предметну область (рядок таблиці, або його стовпець).
Основні властивості інформаційних одиниць
представлення знань. Приклади
Поспєлов визначив п’ять властивостей, які відрізняють знання від даних:
Внутрішня інтерпретованість. Кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім’я, згідно якого ІС знаходить її, а також відповідає на запитання, які посилаються на це ім’я. Коли дані в пам’яті ЕОМ були позбавлені імен, то була відсутня і можливість їх ідентифікації системою. При цьому система не мала інформації про те, що криється за тими або іншими двійковими кодами машинного слова і не мала змоги без участі програміста відповісти на запитання типу «Що ти знаєш про механіка Іванова?». При використанні таких інформаційних одиниць як знання в пам’ять ЕОМ заноситься спеціальне машинне слово, в якому указано в яких комірках зберігаються відомості про прізвища, роки народження, спеціальності тощо. В пам’ять заносяться переліки всіх відповідних об’єктів, які можуть відігравати роль імен для тих машинних слів, які відповідають строкам таблиці.
Структурованість. Знання мають гнучку структуру типу «матрьошки», забезпечуючи рекурсивну вкладеність одних інформаційних одиниць в інші. Тобто для знань характерна можливість встановлення відношень типу «частина - ціле», «рід - вид», «елемент - клас».
Зв’язність. Можливість встановлення між інформаційними одиницями зв’язків різного типу, які можуть мати як декларативний («одночасно», «причина - наслідок»), так і процедурний характер («аргумент - функція»). Перераховані три особливості знань дозволили створити найбільш загальну модель представлення знань, яку називають семантичною сіткою.
Семантична метрика. Це відношення, яке характеризує ситуаційну відстань, або силу асоціативного зв’язку між інформаційними одиницями. Його називають також відношенням релевантності для інформаційних одиниць. Таке відношення дозволяє виділяти в інформаційній базі деякі типові ситуації (наприклад, «покупка»). Відношення релевантності дозволяє знаходити знання близькі до тих, які вже знайдені.
Активність. В традиційних системах всі інформаційні одиниці, які використовує комп’ютер підрозділяють на команди і дані. При цьому всі процеси ініціалізуються командами, дані ж є пасивними і використовуються командами тільки в разі необхідності. Інтелектуальні системи як і людина потребують для актуалізації своїх дій знання, яки вміщені в них. Виконання будь-якої програми в ІС викликається поточним станом інформаційної бази. При цьому джерелом активності може стати з’явлення в базі нових фактів, описів подій або встановлення нових зв’язків.
Склад знань ЕС. Класифікація знань відповідно
до їх використання
За глибиною знання розділяють на глибинні знання та поверхневі. Глибинні знання вміщують абстракції, образи, аналогії, в яких відображується розуміння структури предметної області, а також призначення та взаємозв’язок окремих понять. Поверхневі знання торкаються сукупності емпіричних асоціацій і причинно-наслідкових відношень між поняттями предметної області. В більшості ЕС використовуються поверхневі знання, які дозволяють отримати достатньо якісні результати. Однак, введення глибинних знань дозволяє створювати більш потужні бази знань. Наприклад, некваліфікований лікар діє за принципом «якщо кашель - таблетки від кашлю, якщо ангіна - еритроміцин і т.д.». Досвідчений лікар обирає різні варіанти лікування хвороби в залежності, наприклад від стану, хворого, його віку, наявності ліків в аптеці. Глибинні знання пов’язані з типом мислення: емпіричним, або теоретичним. При емпіричному мисленні пошук рішення задачі ведеться тільки на основі тих зв’язків, які вже є в ситуації задачі. При теоретичному мисленні пошук здійснюється шляхом конструювання нових зв’язків між елементами задачі. Тобто емпіричне мислення відображує об’єкт з боку його зовнішніх проявлень та зв’язків (тобто на рівні поверхневих знань), а теоретичне включає здібність до узагальнення і відображує внутрішні зв’язки об’єктів і закони їх розвитку (тобто глибинні знання). По жорсткості знання розподіляють на жорсткі та м’які. Жорсткі знання дозволяють отримувати однозначні рішення при заданих початкових умовах. М’які - дозволяють множинні, розпливчаті рішення і різні варіанти рекомендацій. Аналогічно підрозділяють і предметні області. Загальною тенденцією інженерії знань є перехід від жорстких поверхневих знань до м’яких і глибинних.
7. В чому відмінність між логічним та структурним
підходами до побудови систем ШІ
Логічний підхід. Основою для даного логічного підходу служить Булева алгебра. Практично кожна система ШІ, побудована на логічному принципі, є машиною доказу теорем. При цьому початкові дані зберігаються в базі даних у вигляді аксіом, правил логічного виводу як відносини між ними. Крім того, кожна така машина має блок генерації мети, і система висновку намагається довести дану мету як теорему. Якщо мета доведена, то трасування застосованих правил дозволяє одержати ланцюжок дій, необхідних для реалізації поставленої мети. Потужність такої системи визначається можливостями генератора цілей і машиною доказу теорем. Звичайно можна сказати, що виразності алгебри висловів не вистачить для повноцінної реалізації ШІ, та варто пригадати, що основою всіх існуючих ЕОМ є біт — елемент пам'яті, який може приймати значення тільки 0 і 1. Таким чином було б логічно припустити, що все, що можливо реалізувати на ЕОМ, можна б було реалізувати і у вигляді логіки предикатів. Добитися більшої виразності логічному підходу дозволяє такий порівняно новий напрям, як нечітка логіка. Основною її відмінністю є те, що правдивість вислову може приймати в ній окрім так/ні (1/0) ще і проміжні значення — не знаю (0.5), пацієнт швидше живий, чим мертвий (0.75), пацієнт швидше мертвий, чим живий (0.25). Даний підхід більше схожий на мислення людини, оскільки він на питання рідко відповідає тільки так чи ні. Хоча правда на іспиті прийматимуться тільки відповіді з розряду класичної булевої алгебри. Тому даний підхід вимагає ефективної реалізації обчислювального процесу, і хороша робота гарантується при порівняно невеликому розмірі бази даних.
Під структурним підходом ми маємо на увазі спроби побудови ШІ шляхом моделювання структури людського мозку. Однією з перших таких спроб був перцептрон Френка Розенблатта. Основною модельованою структурною одиницею в перцептронах є нейрон. Пізніше виникли і інші моделі, які в простолюдді звичайно відомі під терміном "нейронні мережі" (НМ). Ці моделі розрізняються за будовою окремих нейронів, за топологією зв'язків між ними і за алгоритмами навчання. Серед найвідоміших зараз варіантів НМ можна назвати НМ із зворотним розповсюдженням помилки, мережі Хопфілда, стохастичні нейронні мережі. НМ найбільш успішно застосовуються в задачах розпізнавання образів, у тому числі сильно зашумлених. Для моделей, побудованих за мотивами людського мозку характерна не дуже велика виразність, легке розпаралелювання алгоритмів, і пов'язана з цим висока продуктивність паралель реалізованих НМ. Також для таких мереж характерна одна властивість, яка дуже зближує їх з людським мозком — нейронні мережі працюють навіть за умови неповної інформації про навколишнє середовище, тобто як і людина, вони на питання можуть відповідати не тільки "так і ні" але і не "знаю точно, але швидше так".
8.Розкажіть про імітаційний підхід до побудови систем ШІ
Ще один підхід, що широко використовується, до побудови систем ШІ — імітаційний. Даний підхід є класичним для кібернетики з одним з її базових понять — "чорною скринькою" (ЧС). ЧС — пристрій, програмний модуль або набір даних, інформація про внутрішню структуру і зміст яких відсутні повністю, але відомі специфікації вхідних і вихідних даних. Об'єкт, поведінка якого імітується, якраз і є такою "чорною скринькою". Нам не важливо, що у нього і в моделі всередині і як він функціонує, головне, щоб наша модель в аналогічних ситуаціях поводилася так само. Таким чином тут моделюється інша властивість людини — здатність копіювати те, що роблять інші, не вдаючись в подробиці, навіщо це потрібно. Часто ця здатність економить їй масу часу, особливо на початку її життя. Основним недоліком імітаційного підходу також є низька інформаційна здатність більшості моделей, побудованих з його допомогою.
9.Охарактеризуйте допоміжні системи (розпізнавання образів зорових і звукових, ідентифікація, моделювання, жорстке програмування) і їх місце в системах ШІ.
Для того, щоб людина свідомо сприйняла інформацію, вона повинна пройти досить тривалий цикл попередньої обробки. Спочатку світло потрапляє в око. Пройшовши через всю оптичну систему фотони врешті-решт потрапляють на сітківку — шар світлочутливих кліток — паличок і колб. Вже тут — ще дуже далеко від головного мозку, відбувається перший етап обробки інформації, оскільки, наприклад, у ссавців, відразу за світлочутливими клітками знаходиться два шари нервових кліток, які виконують порівняно нескладну обробку. Тепер інформація поступає по зоровому нерву в головний мозок людини, в так звані "зорові горби". Те, що саме сюди приходить відеоінформація для подальшої обробки, показують численні досліди над людьми під час різних операцій, в ході яких проводилася трепанація черепа. При цьому пацієнтам дратували область зорових горбів слабким електричним полем, що викликало у них різні світлові галюцинації. Деякі дослідники пішли далі, і імплантували сліпим людям цілу матрицю електродів, напруги на яких відповідали освітленості відповідних ділянок відеокамери, розміщеної на голові пацієнта. Після операції, сліпі починали розрізняти крупні фігури і навіть читати текст (при імплантації матриці 10*10). Широкому розповсюдженню даного методу лікування сліпоти перешкоджають як недостатньо високий наш технічний рівень, так і надзвичайно висока небезпека операцій на відкритому мозку. Далі зорова інформація поступає у відділи мозку, які вже виділяють з неї окремі складові — горизонтальні, вертикальні, діагональні лінії, контури, області світлого, темного, кольорового. До цих пір ми можемо без праці змоделювати роботу мозку застосовуючи різні графічні фільтри. Поступово образи стають все більш складними і розмитими, але графічний образ картини пройде ще довгий шлях, перш ніж досягне рівня свідомості. Причому на рівні свідомості у нас буде не тільки зоровий образ, до нього додадуться ще і звуки, запахи і смакові відчуття. Пристрої обробки звуку дозволяють уловлювати девіацію голосу людини в 1-2 Герци. Дана зміна частоти відбувається при підвищеному збудженні вегетативної нервової системи, яке у свою чергу часто обумовлене хвилюванням людини. На даному принципі засновані сучасні детектори брехні, які дозволяють знайти з високою вірогідністю навіть записані на плівку багато років тому помилкові вислови. За один і той же час, комп'ютер проведе набагато більше арифметичних операцій і з більшою точністю, ніж людина. Даний принцип розбиття задачі на підзадачі вже давно використовується природою. Наприклад, ми далеко не повністю використовуємо всі можливості наших м'язів в області різноманітності рухів. Ми не можемо примусити наші очі дивитися в різні боки, не говорячи вже про те, щоб робити це на різному рівні (ліве око — вліво-вгору, праве — вправо-вниз). При ходьбі ми часто використовуємо далеко не оптимальний набір рухів і далеко не всі поєднання варіантів напруги м'язів ми випробуємо. Спробуйте наприклад зробити хвилю животом. У принципі тут немає нічого складного, оскільки кожний пучок м'язів преса інервирується окремо, але якщо Ви цього не робили раніше, то одержати необхідний результат буде не просто — в повсякденному житті ця дія непотрібна, а значить його немає і в "словнику рухів", а на навчання необхідно певний час. А з приводу оптимальності ходи існують розрахунки, що якби людина завжди розраховувала оптимально траєкторію руху в якій існує більше 200 ступенів свобод, то вона би не ходила, а в основному б тільки думала про те, як треба ходити. Деталізація побудови рухів у людини відбувається на рівнях більш низьких, ніж командний рівень кори великих півкуль. Більш того, в деяких випадках все управління формується на нижніх рівнях, пов'язаних з різними відділами спинного мозку.
10. Моделі представлення знань в ЕС. Продукційні моделі.
Під висловленням розуміють пропозицію людської мови, про яку можна сказати, істинна вона або хибна. Висловлення позначаються заголовними літерами латинського алфавіту, можливо з індексами: . Якщо висловлення А є істинним то пишуть А=1, інакше пишуть А=0. Висловлення "хибність, що А" називається запереченням А и позначається як (або , або ). Висловлення "А і В" називається кон’юнкцією висловлень А і В. Кон’юнкція має багато позначень: , , , . Висловлення "А або В" називається диз'юнкцією висловлень А и В і позначається . Висловлення "А рівносильне В" називається еквівалентністю висловлень А і В і позначається як , , . Висловлення "якщо А, то В" називається імплікацією висловлень А, В і позначається як , .
В традиційному програмуванні команди слідують в жорстко фіксованій послідовності. Всі місця розгалуження задаються в явному вигляді. Такий спосіб програмування є зручним, коли послідовність обробки мало залежить від даних, які обробляються, тобто коли розгалуження є виключенням, а не нормою. В іншому випадку програму зручніше розглядати як сукупність незалежних модулів, які управляються зразками. Така програма на кожному крокові аналізує поточну ситуацію і визначає шляхом аналізу зразків, який саме модуль більш за інших підходить для її обробки. Кожний з модулів, які управляються зразками, складається з механізмів дослідження і модифікації однієї або кількох структур даних. Системи, що створюються на основі модулів, які управляються зразками, називають системами виведення, які управляються зразками. Функції управління в таких системах виконує інтерпретатор. Як правило, в системах що розглядаються, модуль розділяють на дві частини: передумову і дію. Модулі, які мають таку структуру називають правилами, а відповідні системи, системами, що засновані на правилах. Системи, що створюються з правил, в яких співставлення і управління є явними функціями системи зафіксованими в інтерпретаторі, називають продукційними системами. В найбільш загальному вигляді продукцією називають такий вираз:
Q ; P ; A B ; N, де
r - ім’я продукції, за допомогою якого дана продукція виділяється серед інших.
Q - характеризує сферу застосування продукції, яка легко визначається людиною.
Р – умова можливості застосування ядра продукції. N – післяумови продукції.
АВ – ядро продукції.
Одним з основних недоліків продукційних систем, поряд з такими перевагами як модульність і простота реалізації та модифікації, є поряд зі складністю перевірки несуперечності нових правил, їх недетермінованість (неоднозначність вибору однієї продукції з фронту готових до виконання продукцій). Можливі два основних шляхи її рішення: централізований і децентралізований. В першому випадку рішення про застосування тієї або іншої продукції приймається спеціальною системою керування, а в другому – воно визначається ситуацією, що склалася на даний момент часу. Серед найбільш поширених стратегій управління виконанням продукцій слід відзначити такі:
принцип купки книг – заснований на припущенні, що найбільш корисною є та продукція, яка найчастіше використовується.
принцип найбільш довгої умови – полягає у виборі з фронту готових продукцій такої продукції, у якої істинним є найбільш довга умова можливості застосування ядра.
принцип метапродукцій – базується на використанні спеціальних метапродукцій, які управляють вибором продукцій.
принцип класної дошки – заснований на виділенні особливої зони пам’яті – класної дошки, на якої крейдою пишуть повідомлення і в разі необхідності стирають їх;
принцип приоритетного вибору – зв’язаний із введенням статичних або динамічних пріоритетів на продукції.

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать