Шпора (Шпоры к первому коллоквиуму)

ОСНОВНОЙ КУРС ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ И БАКАЛАВРОВ

«ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ »

Обязательный курс для студентов 4 курса 3 потока, студентов 4 курса ЧФ МГУ 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»

(http://al.cs.msu.su/classes.html, 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.

Введение. Новые информационные технологии и

Искусственный интеллект (ИИ)

Традиционные средства программного обеспечения ЭВМ и ИИ

Термин Искусственный интеллект (ИИ) – претенциозен, метафоричен.

Реальное содержание – повышение "интеллекта" ЭВМ; передача компьютеру некоторых функций человеческой интеллектуальной деятельности; создание помощника в решении интеллектуальных задач.

Более точно:

Искусственный интеллект – область исследований и прикладных разработок, направленных на создание программно-аппаратных средств, способных к решению таких задач, решение которых предполагает применение человеком своих интеллектуальных способностей.

В МГУ представлены три аспекта исследований в области ИИ:

• искусственный интеллект ↔ интеллект человека (факультет психологии);

• искусственный интеллект ↔ математический аппарат (мех-мат);

• искусственный интеллект ↔ программное обеспечение (ВМК).

Нас ИИ интересует именно в этом аспекте. Мы будем рассматривать проблемы ИИ в контексте создания программного обеспечения ЭВМ.

Традиционно основное внимание уделялось точности результатов работы вычислительных систем (ВС). Гораздо меньше внимания уделялось проблеме удобства работы с ВС.

60-е. 70-е гг. – ЭВМ окружена кондиционерами, обслуживается целой армией операторов.

УСЛОВИЯ РАБОТЫ "ДИКТУЕТ" МАШИНА.

Диполь Тыугу:

Связанные понятия: интеллектуальный интерфейс, дружественный интерфейс.

Дружественный интерфейс:

• естественные языковые конструкции и структуры меню (не требуется знание синтаксиса формальных языков общения с компьютером);

• «интуитивный» уровень взаимодействия с компьютером, не требующий длительного обучения (для профессионала – несколько часов);

• разнообразные средства общения, пригодные для пользователей различного уровня подготовки (командный язык, меню, пиктограммы, диаграммы и др.);

• для каждого уровня пользователя адекватные возможности в: меню, запросах, подсистеме помощи;

• работа в реальном времени (необходимая скорость в диалоге);

• использование манипулятора типа «мышь», «горячих клавиш», сенсорного экрана и др.;

• минимальное использование клавиатуры;

• «интеллектуальные» средства (устойчивость к ошибкам, широкое использование принципа «по умолчанию».

Интеллектуальный интерфейс – совокупность программных и аппаратных средств, позволяющая конечному пользователю решать на компьютере характерные для его повседневной деятельности задачи без помощи посредников-программистов.

Расширение взаимодействия между человеком и компьютером с помощью:

- увеличения диапазона способов ввода и вывода;

- обогащения грамматики ввода и вывода;

- попытки кооперации с пользователем в достижении целей.

В идеале система должна иметь "модель мира задачи", над которой работают система и пользователь и которая близка модели этого мира в уме пользователя.

Достаточно реальная (и близкая) перспектива – речевой интерфейс.

Новые информационные технологии (сейчас этот термин трактуется шире) – технологии, которые должны обеспечить возможность применения ЭВМ конечным пользователем в сфере его профессиональной деятельности без помощи посредника-программиста.

Решение задач на ЭВМ (основные этапы):

Традиционные средства программного обеспечения помогают человеку на всех этапах кроме первого.

Системы ИИ должны быть способны помогать и на этапе содержательной постановки задачи, уточнения и необходимого пополнения содержательной постановки и ее формализации.

Тест Тьюринга.

Схема теста Тьюринга

Автор ТЕСТА– один из основоположников кибернетики и ИИ Алан Тьюринг (США). Тест впервые был описан в Журнале Mind в 1950 году.

За терминалом работает Следователь. Его терминал связан с терминалом, за которым работает Имитатор, и с компьютером, на которым установлена Тестируемая система (Система ИИ). Следователь обращается к своему «собеседнику» с вопросами, предлагает решить задачи. Кто отвечает ему (Имитатор или Система ИИ), он не знает. Выбирается «отвечающий» по датчику случайных чисел. Если в течение достаточно длительного времени Следователь не может отличить ответы человека (Имитатора) от ответов машины (Системы ИИ), то машину «можно считать разумной».

Несмотря на условность и неформальность теста Тьюринга, он:

- дает объективное понятие об интеллекте (задан стандарт для определения разумности / интеллектуальности);

- позволяет оставаться на функциональном уровне (не нужно знать, какие механизмы использует Система ИИ;

- может использоваться для тестирования / аттестации систем ИИ.

История работ в области Искусственного интеллекта:

"романтический период" ИИ → серьезные научные исследования → практические задачи.

50-е – 60-е гг. ХХ века – "романтический период" ИИ: "машинные стихи", "машинная музыка",

машинный перевод, интеллектуальные игры (шашки, шахматы и др.);

60-е – 70-е гг. ХХ века – исследование методов решения задач (методов поиска решения);

70-е – 80-е гг. ХХ века – исследование методов представления знаний нужных для решения задач;

80-е – 90-е гг. ХХ века – исследование методов приобретения знаний (передачи их от человека ЭВМ);

90-е гг. ХХ века – наше время – теоретическое осмысление, поиск новых идей и задач, попытки практического использования.

Постоянные проблемы:

Начальный уровень "знаний" системы ИИ, проблема ее обучения человеком и ее самообучения.

Общение человека с системой ИИ (языки общения, программно-аппаратные средства).

Инструментальные средства – языки программирования для задач ИИ.

Типы систем ИИ (в историческом аспекте):

Решатели задач;

Роботы (и Встраиваемые Интеллектуальные системы);

Экспертные системы;

Интеллектуальные Агенты.

Основные школы психологии мышления

Ассоциативная психология (XVIII-XIX вв.) – предшественники: Ньютон, Локк.

(мышление как ассоциации представлений)

(Общее в психологических теориях того времени: психическое = осознанное, психология = психология индивида, интроспекция, т.е. самонаблюдение – главный метод исследования)

Гартли (Англия, XVIII в.): впервые ассоциация трактуется как универсальное понятие психологии, объясняющее всю психическую деятельность человека.

- механистический материализм, психофизиологический параллелизм: вибрации в периферической нервной системе → аналогичные вибрации в головном мозгу – база идей;

- детерминанты ассоциаций: смежность по времени, частота повторений;

- замечено, что если ощущения A, B, C ассоциируются с идеями a, b, c, то при появлении A могут возникнуть b, c;

- попытка объяснения бессознательного (головной мозг – осознанное, идеи; вне – ощущения);

- мотивация: удовольствие, страдание.

Беркли, Юм (Англия, XVIII в.): ощущения – единственный объект, другой познаваемой реальности нет.

- из ассоциаций удаляется физический субстрат;

- расширяется набор ассоциативных связей: рассматриваются ассоциации по сходству, по контрасту;

- ассоциации отрываются от реальных объектов.

Гербарт (Германия, XIX в.): представление – "первичное единство, возникающее в виде акции души, стремящейся (в противовес внешним воздействиям) к самосохранению"; представления следуют друг за другом вне зависимости от чего-либо внешнего;