р е ш и л:
в удовлетворении иска Шрайбер М.К. о т к а з а т ь.
Содержание
| Введение
Глава 1. Основные понятия
1.1. Понятие об искусственном интеллекте
1.1.1. Точка зрения Петрунина
1.1.2. Искусственный интеллект в обыденных представлениях и информатике
1.2. Основные направления исследования в области искусственного интеллекта
1.3. Данные и знания. Модели представления знаний и их классификация
Глава 2. Логические модели представления знаний
2.1. Логика высказываний
2.1.1. Булева алгебра
2.1.2. Понятие о логическом следствии
2.1.3. Метод резолюции в ЛВ
2.2. Логика предикатов первого порядка
2.2.1. Основные определения
2.2.2. Метод резолюции в ЛППП
2.2.3. Стратегии проведения резолюции
2.2.4. Упорядоченный линейный вывод в ЛППП
2.2.5. Применение поиска в пространстве состояний при реализации автоматизированного логического вывода
2.2.6. Логический вывод на хорновских дизъюнктах
2.2.7. Понятие экспертной системы и применение логического вывода при построении экспертных систем
2.2.8. Запросы класса A
2.2.9. Запросы класса B
2.2.10. Запросы класса C
2.3. Понятие о нечетком выводе
2.4. Неклассические логики
2.4.1. Логики высших порядков
2.4.2. Модальные логики
2.4.3. Многозначные логики
Глава 3. Продукционные модели представления знаний
3.1. Основные понятия
3.2. Стратегии управления
3.2.1. Поиск с возвратом
3.2.2. Поиск в пространстве состояний
3.3. Понятие о коммутативных системах продукций
3.4. Понятие о нечетком выводе на продукциях
3.5. Сравнение продукционных и логических моделей
Глава 4. Реляционные модели представления знаний
4.1. Основные элементы естественных языков
4.2. Дескрипторные модели
4.2.1. Понятие об ИПС
4.2.2. Линейная модель работы ИПС
4.2.3. Понятие о многоуровневом поиске
4.2.4. Основные характеристики дескрипторной ИПС
4.3. RX-коды
4.4. Синтагматические цепи
4.4.1. Понятие о синтагматических цепях
4.4.2. Фреймы
4.5. Сетевые модели представления знаний
4.5.1. Понятие о семантических сетях
4.5.2. Структура интеллектуальной системы доступа к данным на основе семантической сети
4.5.3. Поиск по образцу в семантической сети
4.5.4. Понятие о логическом выводе на семантических сетях
Глава 5. Нейронные сети
5.1. Параллели из биологии
5.2. Базовая искусственная модель
5.3. Применение нейронных сетей
5.4. Обучение сети
Глава 6. Организация диалога с ЭВМ на естественном языке
6.1. Элементы теории формальных языков
6.2. Обратная польская запись
6.3. Недостатки применения аппарата формальных грамматик при анализе естественных языков
6.4. Элементы семиотики
6.5. Модель непосредственных составляющих
6.6. Многозначность естественных языков
6.7. Расширенные сети переходов
6.8. Глубинные (семантические) падежи
Глава 7. Логическое программирование на языке Пролог.
7.1. Основные понятия в языке Пролог
7.2. Пакет Turbo Prolog
7.3. Структура программы
7.4. Поиск решений
7.5. Механизм отката
7.6. Операторы вывода информации
7.7. Повторение и рекурсия
7.8. Повторение и откат
7.8.1. Метод отката после неудачи
7.8.2. Метод отсечения и отката
7.8.3. Метод повтора, определенный пользователем
7.9. Методы организации рекурсии
7.10. Отладка программ и обнаружение ошибок
7.11. Графика в Turbo Prolog’е
7.11.1. Создание меню
7.11.2. Создание графического режима
7.11.3. Черепашья графика
7.12. Списки и их использование
7.12.1. Использование списка
7.12.2. Поиск элемента в списке
7.12.3. Создание нового списка путем слияния двух списков
7.12.4. Разделение на два списка
7.13. Сортировки
7.13.1. Наивная сортировка
7.13.2. Сортировка включением
7.13.3. Метод пузырька
7.13.4. Быстрая сортировка
7.14. Компоновка данных из базы в список
7.15. Работа с символами и строками
7.16. Специальные строки
7.17. Работа с файлами
7.18. Создание динамических баз данных
7.19. Библиотеки Turbo Prolog’а
7.20. Модульное программирование
7.21. Решение задачи о волке, козе и капусте
Глава 8. Введение в язык Lisp
8.1. Основные особенности языка Лисп
8.2. Понятия языка Лисп
8.2.1. Атомы и списки
8.2.2. Внутреннее представление списка
8.2.3. Написание программы на Лиспе
8.2.4. Определение функций
8.2.5. Рекурсия и итерация
8.2.6. Функции интерпретации выражения
8.2.7. Макросредаства
8.2.8. Функции ввода-вывода
/Перечень используемых сокращений
Литература
|
|
Введение
Широкое внедрение информационных технологий привело к развитию и усложнению школьного курса информатики, и, как следствие, появлению новых дисциплин предметной подготовки в образовательном стандарте по специальности «030100-информатика (учитель информатики)». Одной из таких дисциплин являются «Основы искусственного интеллекта».
Анализ государственного образовательного стандарта [] по специальности 030100 показывает, что основная цель данной дисциплины – общее знакомство студента с основными понятиями теории интеллектуальных систем и моделирования знаний, а также обучение основам рекурсивно-логического и функционального программирования на примере языков Пролог и Лисп соответственно. В соответствии с этим, основную часть пособия составляет краткое изложение теоретических положений, на основе которых создаются современные интеллектуальные системы. Что касается практической части, то в ней приводится только краткий обзор языка Лисп, дающий фактически лишь представление о том, что такое функциональное программирование, а к изучению Пролога требования более высокие, что обусловлено содержанием стандарта [].
В первой главе дается введение в основные понятия, принятые при изложении методов искусственного интеллекта. Философская стороны проблемы рассматривается в понимании Ю.Ю. Петрунина[]. Также приводится классификации основных моделей представления знаний. Вторая глава посвящена логическим моделям представления знаний, и задачам, в процессе решения которых они находят применение. Особое внимание уделено автоматизированному логическому выводу и построению экспертных систем. В третьей главе рассмотрены продукционные модели. В четвертой главе рассматриваются реляционные языки представления знаний – языки, в которых естественным образом описываются понятия и отношения, характерные для естественных языков. Рассмотрены также задачи информационного поиска и ситуационного управления. На примере задач ситуационного управления иллюстрируется применение фреймовых моделей. Пятая глава фактически является введением в нейроинформатику – теорию о нейронных сетях, она разработана на основе материала, изложенного в []. Шестая глава посвящена моделям, используемых при организации диалога между ЭВМ и пользователем на естественном языке.
Седьмая и восьмая глава составляют практическую часть курса. В седьмой главе дано относительно подробное описание языка Пролог. При этом сделана попытка дать теорию вместе с практикой, т.е. все теоретические положения иллюстрируются работающими программами. При этом мы намеренно обходились искусственно-простыми примерами. Наиболее известные реализации языка Пролог – система Turbo Prolog версии 2.0 и система Visual Prolog (ViP). Все примеры, приведенные в пособии, разработаны под Turbo Prolog, что дало возможность не тратить время на описание различных расширений языка, а остановиться непосредственно на особенностях Пролога, как логического языка. В восьмой главе дано краткое введение в функциональное программирование и язык Лисп, при этом, в основном используется материал, изложенный в [].
При подготовке курса и пособия использовалась многочисленная зарубежная и отечественная литература, в которой излагается материал, имеющий отношение к данной дисциплине и которая приведена в списке в конце пособия. Значительная часть материала заимствована из источников [].
Глава 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
В задачи данной главы входит рассмотрение вопросов, связанных с понятием искусственного интеллекта и формальных моделей знаний.
