Введение в искусственный интеллект, Конспект лекций, Смолин Д.В., 2004.
В работе представлены базовые модели современного искусственного интеллекта, теоретические обоснования и практически полезные примеры построения разумных систем. Изложен авторский взгляд на основные достижения и пути дальнейшего развития программ с искусственным интеллектом. Рассмотрены практические аспекты применения интеллектуальных систем в предметных областях. Работа отличается простотой изложения — многие формулы дополнены или заменены словесным описанием, что, по мысли автора, должно послужить глубокому пониманию материала.
Для студентов информационных специальностей, аспирантов и специалистов в области применения современных информационных технологий.
Предыстория теории ИИ.
Искусственный интеллект, как и любое направление современной науки, имеет богатую предысторию. Знакомство с именами и трудами основоположников, их научными воззрениями, даже биографиями ученых имеет практический смысл, т. к. во многих случаях позволяет глубже понять смысл той или иной научной модели.
Широкое развитие автоматизированных технологий (см. табл. 1) началось, по-видимому, в 40-50 годах ушедшего XX века. Философская идея о замене человека умной машиной, возникшая в книгах Шелли (если только не раньше), получила наибольшее распространение в 60-80 годах. Основные теоретические положения искусственного интеллекта, а искусственный интеллект сегодня — вершина развития информационных технологий, заложены как раз в этот период. Сказанное не означает, что сегодня исследования ведутся менее активно, напротив, наблюдается бум развития компьютерных технологий, в их разработку вкладываются деньги, сопоставимые с бюджетом ресурсодобывающих компаний. Тем не менее результаты скорее количественные. Впрочем, возможно, что современные достижения в этой области не рекламируются, поскольку имеют явную военную направленность.
Серьезных изменений в теории искусственного интеллекта следует ожидать, по-видимому, в 10-20 гг. нашего века. Это обусловлено необходимостью обобщения накопленных научных знаний, появления некоторой единой теории искусственного интеллекта.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
От автора.
Программа курса.
Глава 1. Искусственный интеллект как вершина развития информационных технологий.
1.1. Предыстория теории искусственного интеллекта.
1.2. Этапы развития программных средств.
1.3. Понятие «искусственный интеллект».
1.3.1. Термины и определения.
1.3.2. Современные области исследований в искусственном интеллекте.
1.3.3. Современные теоретические проблемы искусственного интеллекта
Глава 2. Основные теоретические задачи искусственного интеллекта.
2.1. Искусственный интеллект — междисциплинарная область исследований.
2.2. Перечень традиционных задач искусственного интеллекта.
2.2.1. Более строгие формулировки задач.
2.2.2. Правила формулировки задач искусственного интеллекта.
2.2.3. Выбор параметров решения задачи.
2.2.4. Выбор модели решения (представления знаний).
Глава 3. Области применения методов искусственного интеллекта.
3.1. Хорошо и плохо структурированные предметные области.
3.2. Модели представления знаний.
Глава 4. Логическая модель для представления знаний.
4.1. Виды логических моделей, общие термины и определения.
4.2. Формальная (Аристотелева) логика.
4.2.1. Имена.
4.2.2. Высказывания.
4.2.3. Процедуры доказательства и опровержения.
4.3. Математическая реализация формальной логики.
4.3.1. Методы автоматического доказательства теорем (исчисление предикатов).
4.3.2. Элементы теории нечетких множеств Л. Заде.
Глава 5. Продукционная модель для представления знаний.
5.1.1. Описание предметной области правилами и фактами.
5.1.2. Метод полного перебора в ширину.
5.1.3. Метод полного перебора в глубину.
5.1.4. Эвристические методы поиска в пространстве состояний.
5.1.5. Решение задач методом разбиения на подзадачи.
5.1.6. Представление задачи в виде И-ИЛИ графа.
5.1.7. Управление системой продукции.
5.1.8. Достоинства и недостатки продукционной модели.
Глава 6. Фреймы для представления знаний.
6.1.1. Анализ пространственных сцен.
6.1.2. Понимание смысла предложения.
6.1.3. Практическая реализация фреймовой модели.
Глава 7. Семантические сети для представления знаний.
Глава 8. Новые модели представления знаний.
8.1. Критериальные методы.
8.1.1. Задача выбора.
8.1.2. Измерительные шкалы.
8.1.3. Некоторые методики принятия решения.
8.1.4. Учебный пример многокритериального принятия решений.
8.2. Вероятностные методы.
8.3. Нейронные сети.
Глава 9. Экспертные системы.
9.1. Определение термина «экспертная система».
9.2. Технология работы с экспертными системами.
9.3. Структура экспертных систем.
9.4. Классификация экспертных систем.
9.4.1. Классификация по решаемой задаче.
9.5. Технология разработки экспертных систем.
9.5.1. Основные этапы разработки.
9.5.2. Некоторые практические рекомендации.
Заключение.
Приложения.
1. Инструментальные средства разработки ЭС.
2. Некоторые широко известные задачи, системы и методы.
3. Сводная таблица некоторых широко известных интеллектуальных систем.
4. Примерные планы практических работ.
5. Некоторые тесты.
6. Ответы к тестам.
7. Список литературы.
8. Предметный указатель.
Купить .
Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Смолин :: искусственный интеллект
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Расчеты процессов обработки металлов давлением в Mathcad, решение задач энергетическим методом, Шестаков Н.А., 2008
- Информатика и вычислительная техника, Семененко В.А., Скуратович Э.К., 2006
- Основы машинного обучения, Лимановская О.В., Алферьева Т.И., 2020
- Введение в искусственный интеллект, Ясницкий Л.Н., 2008
- Проектирование в Revit, Электрика, Синюкова Т.В., Мещеряков В.Н., 2018
- Информатика, Основополагающее введение, часть 1, Брой М., 1996
- Информационная политика и безопасность, Безродный В.П., 2020
- Кодирование информации, Двоичные коды, Березюк Н.Г., Андрущенко А.Г., Мощицкий С.С., 1978