- •Содержание
- •Введение
- •Глава 1. Основные понятия
- •1.1. Понятие об искусственном интеллекте
- •1.1.1. Точка зрения Петрунина.
- •1.1.2. Интеллектуальные алгоритмы.
- •1.2. Основные направления исследования в области ии
- •1.3. Данные и знания. Основные модели представления знаний
- •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.
- •Имеет место теорема о полноте резолютивного вывода. Множество клозов противоречиво тогда и только тогда, когда из него методом резолюции можно вывести пустой клоз.
- •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.
- •Понятие экспертной системы и применение логического вывода при построении экспертных систем.
- •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 языки 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 ипс.
- •4.4. Синтагматические цепи
- •4.4.1. Понятие синтагматических цепей.
- •4.4.2. Фреймы.
- •4.5. Сетевые модели представления знаний
- •4.5.1. Понятие семантической сети.
- •4.5.2. Структура интеллектуальной системы доступа к данным на основе семантической сети.
- •4.5.3. Задача поиска кратчайшего обхода образца 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
- •6.4. Элементы семиотики
- •6.5. Модель непосредственных составляющих
- •6.6. Многозначность в естественных языках
- •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. Декларативный и процедурный смысл программы
- •7.7. Повторение и рекурсия
- •7.8. Повторение и откат
- •7.8.1. Метод отката после неудачи (опн).
- •7.8.2. Метод отсечения и отката (оо).
- •7.8.3. Метод повтора, определенный пользователем.
- •7.9. Методы организации рекурсии
- •7.10. Отладка программы 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 элементов в списке.
- •7.12.3. Создание нового списка путем слияния двух списков
- •7.12.3. 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
- •7.19. Модульное программирование
- •7.20. Решение задачи о волке, козе и капусте
- •Глава 8. Введение в язык лисп
- •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.
- •В) maplist. Эта функция действует подобно mapcar, но действия осуществляет не над элементами списка, а над последовательными cdr этого списка.
- •8.2.6 . Функции интерпретации выражения.
- •8.2.7. Макросредства.
- •8.2.8. Функции ввода-вывода.
- •Список используемых источников
- •Перечень используемых сокращений
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 [].