Искусственный интеллект

4 курс, III поток и бакалавры, 7-й семестр

(лекции – 68 час)

экзамен

Составитель программы: М.Г.Мальковский

Программа курса:

Новые информационные технологии и Искусственный интеллект (ИИ). Традиционные средства программного обеспечения ЭВМ и системы ИИ. История развития и задачи работ в области ИИ. Моделирование окружающего мира и поведения человека. Интеллектуальная деятельность человека и ИИ. Основные школы психологии.

Программное обеспечение работ по ИИ. Экспериментальный и эволюционный характер разработок систем ИИ, требования к программному обеспечению. Языки программирования для задач ИИ. Языки ЛИСП, ПЛЭНЕР.

Решение задач и искусственный интеллект. Представление задач в пространстве состояний. Стратегии поиска решения: методы полного перебора (поиск в ширину, поиск в глубину, поиск с увеличением глубины); эвристический поиск (алгоритм Дейкстры, алгоритм А*, допустимость алгоритма А*). Редукция задач. Поиск на игровых деревьях: дерево игры, минимаксная процедура, альфа-бета процедура. Поиск с учетом ограничений (бэктрекинг, локальные методы). Рассуждения в условиях неопределенности. Планирование действий. Роботы и искусственный интеллект. Интеллектуальные агенты.

Проблема знаний - центральная проблема ИИ. Методы представления знаний: процедурные представления, логические представления, семантические сети, фреймы, системы продукций. Интегрированные методы представления знаний. Метазнания в системах ИИ. Базы знаний. Приобретение (извлечение) знаний. Открытость знаний системы ИИ. Машинное обучение: символьное обучение, генетические алгоритмы.

Экспертные системы (ЭС). Области применения ЭС. Архитектура ЭС. База знаний, механизмы вывода, подсистемы объяснения, общения, приобретения знаний ЭС. Жизненный цикл экспертной системы.

Общение человека с системой ИИ. Искусственный интеллект и естественный язык. Естественный язык и естественность общения человека с системой ИИ. Понимание выражений естественного языка. Представление лингвистических знаний и методы анализа и синтеза текста. ИИ и прикладные системы обработки текста.
Основная литература:

Мальковский М.Г. Конспект лекций по курсу «Искусственный интеллект (2006)»

http://al.cs.msu.ru/malk/ai.

Дополнительная литература:

1. Тихомиров О.К. Психология мышления. – М.: МГУ, 1984.

2. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание. – М. Изд.дом «Вильямс», 2003.

3. Семенов М.Ю. Язык лисп для персональных ЭВМ. – М.: МГУ, 1989.

4. Пильщиков В.Н. Язык плэнер. – М.: Наука, 1983.

5. Большакова Е.И., Мальковский М.Г., Пильщиков В.Н. Искусственный интеллект: методы и алгоритмы эвристического поиска. – М.: МГУ, 2002.

6. Борисов А.Н. Курс: Генетические алгоритмы. http://www.ai.tsi.lv/ru/index.htm, 2002.

7. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. – М.: Мир, 1989.

8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – С-Пб.: Питер, 2000.

9. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. – М.: МГУ, 1985.

10. Мальковский М.Г., Грацианова Т.Ю., Полякова И.Н. Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов. – М.: МГУ, 2000.