Конспект лекций по курсу «Искусственный интеллект» - 2017/18 уч.г. (лектор — профессор М.Г.Мальковский)

«Искусственный интеллект»  -  курс блока вариативных профессиональных дисциплин для студентов очной формы обучения по направлению подготовки «010400.62 Прикладная математика и информатика»  в 7 семестре (кафедральные дисциплины; дисциплина по выбору кафедры алгоритмических языков). 
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. Современные представления об интеллектуальной деятельности человека.

Программное обеспечение работ по ИИ.
Экспериментальный и эволюционный характер разработок систем искусственного интеллекта, требования к программному обеспечению. Языки программирования для задач ИИ. Понятие о языках ЛИСП и ПЛЭНЕР.

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, нейронные сети. Обучающие выборки, проблема их полноты и репрезентативности.

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. Редукция задач. Поиск на игровых деревьях: дерево игры, минимаксная процедура,  альфа-бета процедура. Рассуждения в условиях неопределенности. Абдуктивный вывод. Планирование действий. Роботы и искусственный интеллект. Интеллектуальные и промышленные роботы. Сферы применения промышленных роботов. Интеллектуальные агенты.

Экспертные системы (ЭС).
Области применения ЭС.  Архитектура ЭС. База знаний, механизмы вывода, подсистемы объяснения, общения,  приобретения  знаний ЭС. Эксперт и инженер знаний (когнитолог). 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. Конспект лекций по курсу «Искусственный интеллект»
[HTML] (http://al.cs.msu.ru/classes/ai2017)
2. Тихомиров О.К. Психология мышления. 4-е издание. – М.: Академия, 2008.
1-е издание, 1984. [DOC] (http://knigi.b111.org/nauka_i_ucheba/?book=MjAzMTkw)
3. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание. – М.: Вильямс, 2003.
[DJVU] (http://depositfiles.com/ru/files/vzsrb83pq )
4. Большакова Е.И., Груздева Н.В. Основы программирования на языке Лисп: Учебное пособие. – М.: МАКС Пресс, 2010.
[PDF] (http://www.recyclebin.ru/BMK/LISP/lisp.html)
5. Большакова Е.И., Мальковский М.Г., Пильщиков В.Н. Искусственный интеллект: методы и алгоритмы эвристического поиска. – М.: МГУ, 2002.
[HTML] (http://recyclebin.ru/BMK/II/ii.html)
6. Мальковский М.Г., Грацианова Т.Ю., Полякова И.Н. Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов. – М.: МГУ, 2000.
[HTML] (http://knigosite.ru/library/books/46298)
Дополнительная литература
1. Пильщиков В.Н. Язык плэнер. – М.: Наука, 1983.
[DJVU] (http://www.recyclebin.ru/BMK/PLANNER/planner.html)
2. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. – М.: Физматлит, 2006.
3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville Deep Learning – MIT Press, 2016
(http://www.deeplearningbook.org)
4. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Вильямс, 2000.
[DOC] (http://www.twirpx.com/file/117162/)
5. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – С-Пб.: Питер, 2000.
[DJVU] (http://www.twirpx.com/file/13533/)
6. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. – М.: МГУ, 1985.