- •Основные понятия и определения
- •Понятие искусственного интеллекта
- •1.2. История развития искусственного интеллекта за рубежом
- •1.3. История развития искусственного интеллекта в России
- •1.4. Цели и задачи искусственного интеллекта
- •1.5. Основные направления исследований по ии
- •1.6. Контрольные вопросы и упражнения
- •2. Истоки формальных рассуждений
- •2.1. Левополушарное и правополушарное мышления
- •2.2. Контрольные вопросы и упражнения
- •3.Формальные системы
- •3.1. Понятие формальной системы
- •3.2. Разрешимость формальной системы
- •3.3. Интерпретация формальной системы
- •3.4. Доказательство и истинность
- •3.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •4.1. Основные принципы силлогистики
- •4.2. Решение силлогизмов
- •4.3. Расширенная силлогистика
- •4.4. Моделирование силлогистики
- •4.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •5. Исчисление высказываний
- •5.1. Синтаксис исчисления высказываний
- •5.2. Семантика исчисления высказываний
- •5.3. Классы формул исчисления высказываний
- •5.4. Понятие семантического дерева
- •5.5. Алгоритм Куайна
- •5.6. Алгоритм редукции
- •5.7. Алгебраический подход к определению класса формул
- •5.7.1. Нормальные формы и алгоритм нормализации
- •5.7.2. Алгоритм Куайна для днф
- •5.7.3. Принцип резолюций
- •5.7.4. Хорновские дизъюнкты
- •5.8. Применение исчисления высказываний
- •5.8.1. Пример базы знаний на основе логических высказываний
- •5.8.2. Применение исчисления высказываний в конструировании релейно-контактных схем
- •5.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •6. Исчисление предикатов
- •6.1. Определение исчисления предикатов первого порядка
- •6.1.1. Операции над предикатами
- •6.1.2. Общезначимость и выполнимость формул исчисления предикатов
- •6.2 Исчисление предикатов как формальная система
- •6.4. Сколемовские стандартные формы исчисления предикатов
- •6.5. Процедура вывода Эрбрана
- •6.6. Принцип резолюции для логики предикатов
- •Контрольные вопросы и упражнения
- •7. Индуктивные рассуждения
- •7.1. Схема индуктивных рассуждений
- •7.2. Индукция Милля
- •1. Принцип единственного различия
- •2. Принцип единственного сходства
- •3. Принцип единственного остатка
- •7.3. Особенности индуктивных схем рассуждений
- •7.4. Индуктивные методы и алгоритмы
- •7.4.2. Метод пятизначной логики
- •7.4.3. Алгоритм древ
- •7.4.4. Алгоритм амх (алгоритм, основанный на метрике Хемминга)
- •7.4.5. Индукция решающих деревьев (id3)
- •7.4.6. Метод фокусирования
- •7.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •8. Рассуждения по аналогии
- •8.1. Виды аналогий и приемы работы с ними
- •8.2. Простая аналогия
- •8.3. Другие виды аналогии
- •8.4. Аналогия в доказательстве теорем
- •8.5. Формализация аналогии
- •8.7. Методы реализаций рассуждений по аналогии
- •8.8. Проблемы рассуждений по аналогии
- •8.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •9. Автоматизация нечетких рассуждений
- •9.1. Модальные логики
- •9.2. Применение нечеткой математики
- •9.3. Нечеткая силлогистика
- •9.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •10. Представление задач в пространстве состояний
- •10.1. Примеры представления задач в пространстве состояний
- •10.2. Методы поиска в пространстве состояний
- •10.3. Контрольные вопросы и упражнения
- •11. Распознавание образов
- •Выделяются следующие основные типы задач распознавания образов:
- •11.1. Искусственный нейрон
- •11.2. Искусственные нейронные сети
- •Персептроны
- •11. 3.1. Персептронная представляемость
- •11.3.2. Преодоление ограничения линейной разделимости
- •11.3.3. Обучение персептрона
- •11.4. Процедура обратного распространения
1.4. Цели и задачи искусственного интеллекта
К основным целям искусственного интеллекта можно отнести:
1. Обработка зрительных сцен:
- обработка изображения;
- распознавание и понимание образов;
- машинная графика.
2. Анализ и синтез речи:
- распознавание отдельных слов и слитной речи;
- понимание содержания речи;
- создание устройств ввода сообщения с голоса;
- процедуры синтеза сообщений.
3. Понимание связных текстов и организация диалогов (понимание ограничений естественного языка).
4. Представление знаний (языки, модели, проблемы полноты и непротиворечивости знаний, базы знаний).
5. Накопление знаний (организация работы с экспертами, извлечение невербализованных знаний, формализация качественной информации, обучение системам ИИ).
К основным задачам искусственного интеллекта можно отнести:
представление и преобразование знаний;
поиск логического вывода;
выявление закономерностей и формирование новых понятий;
проверка непротиворечивости;
построение решающих правил;
сложные оптимизационные и логические задачи и задачи принятия решений;
задачи моделирования сложных ситуаций.
Существующие современные подходы к решению задач:
Структурный – изучение умственной деятельности человека, механизмов его деятельности на физическом уровне и воссоздание искусственных автоматов (нейрокибернетика).
Функциональный – имитация умственной деятельности человека на функциональном уровне.
Задачный – постановка задач, решаемых человеком – разработка методов их решения.
1.5. Основные направления исследований по ии
А В С D
Рис. 1. Основные направления исследований
в области ИИ
На рис. 1 представлены четыре направления исследований в области искусственного интеллекта, выделенные академиком Поспеловым Д. А.:
А – моделирование на ЭВМ отдельных функций творческих процессов (игровые задачи), автоматическое доказательство теорем, автоматический синтез программ, анализ и синтез музыкальных произведений;
В – внешний интеллект ЭВМ – фундаментальные и прикладные исследования, относящиеся к комплексному диалоговому интерфейсу (внешняя диалоговая ЭВМ существующих архитектур);
С – внутренний интеллект ЭВМ – вычислительные машины новой архитектуры, построенные на принципах ИИ и предназначенные для построения эффективных интеллектуальных систем;
Д – целенаправленное поведение роботов, способных автономно совершать операции по достижению целей, поставленных человеком.
В настоящее время определенные успехи достигнуты в следующих направлениях искусственного интеллекта: представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях; программное обеспечение систем искусственного интеллекта; разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод; интеллектуальные роботы; обучение и самообучение; распознавание образов; создание новых архитектур компьютеров; игры и машинное творчество.
Ведутся исследования в области создания и развития генетических алгоритмов, когнитивного моделирования, интеллектуальных интерфейсов, распознавания и синтеза речи, дедуктивных и индуктивных моделей, многоагентных систем, онтологии, менеджмента знаний, логического вывода, формальных моделей, мягких вычислений и многое другое.
