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.