ОСНОВНОЙ КУРС ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ И БАКАЛАВРОВ
«ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ»

Обязательный курс для студентов 4 курса 3 потока и бакалавров («ПМ» и «ИТ»)
читается в 7 семестре
Лекции – 72 часа
Форма контроля – экзамен (в письменной форме), промежуточные коллоквиумы
За курс отвечает кафедра алгоритмических языков
Автор программы – профессор М.Г.Мальковский
Лектор – профессор М.Г.Мальковский

Аннотация

В курсе рассмотрены основные понятия, проблемы и перспективы научного направления «Искусственный интеллект (ИИ)».
Главные разделы курса знакомят с фундаментальными проблемами поиска решения задач,  инженерии знаний, общения человека с интеллектуальными системами.
Серьезное внимание уделяется вопросам разработки и программной реализации систем ИИ.
Описываются инструментальные средства, приводятся многочисленные примеры их использования для реализации как отдельных алгоритмов, так и достаточно содержательных и полных модельных версий систем ИИ.

Содержание курса

Новые информационные технологии и Искусственный интеллект (ИИ). Традиционные средства  программного  обеспечения  ЭВМ  и  системы ИИ. История развития и задачи работ в области ИИ. Тест Тьюринга. Моделирование окружающего мира и поведения человека. Интеллектуальная деятельность человека и ИИ. Основные школы психологии мышления.
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. Абдуктивный вывод. Планирование действий. Роботы и искусственный интеллект. Интеллектуальные агенты.
Проблема знаний. 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.

Литература и Web-источники

Основная литература
1. Мальковский М.Г. Краткий конспект лекций по курсу «Искусственный интеллект»- 2009
(коллективный почтовый ящик: MalkArtInt@mail.ru).
2. Тихомиров О.К. Психология мышления. 4-е издание. – М.: Академия, 2008.
3. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание. – М.: Вильямс, 2003.
4. Большакова Е.И., Мальковский М.Г., Пильщиков В.Н. Искусственный интеллект: методы и алгоритмы эвристического поиска. – М.: МГУ, 2002.
5. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. – М.: МГУ, 1985.
6. Мальковский М.Г., Грацианова Т.Ю., Полякова И.Н. Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов. – М.: МГУ, 2000.

Дополнительная литература
1. Пильщиков В.Н. Язык плэнер. – М.: Наука, 1983.
2. Семенов  М.Ю.  Язык  лисп для персональных ЭВМ. – М.: МГУ, 1989.
3. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. – М.: Физматлит, 2006.
4. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Вильямс, 2000.
5. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – С-Пб.: Питер, 2000.