Системи штучного інтелекту

Природний і штучний інтелект. Історія розвитку штучного інтелекту. Приклади інтелектуальних задач. Аналіз основних визначень поняття "інтелект". Тест Тьюринга і фатичний діалог. Методи комп’ютерної реалізації фатичного діалогу.

Інтелект як високорозвинена кібернетична система. Поняття кібернетичної системи. Класифікація кібернетичних систем. Керування кібернетичними системами. Контур керування та зворотній зв’язок. Алгоритмічний і декларативний підхід до керування. Квазіалгоритми та джерела квазіалгоритічності. Типова схема існування інтелектуальної системи. Соціальні наслідки інтелектуалізації комп’ютерних технологій.

Моделі подання знань. Знання і підходи до їх подання. Вербально-дедуктивне визначення знань. Експертні системи. Дані та знання. Зв’язок між інформаційними одиницями. Проблема винятків. Властивості знань. Неоднорідність знань. Області і рівні знань. База знань як об’єднання простіших одиниць. Бінарні предикати і тріада "об’єкт-атрибут-значення". Проблема неточних і неповних знань. Семантичні мережі. Визначення та класифікація семантичних мереж. Семантичні мережі в пам’яті людини. Трирівнева архітектура семантичних мереж. Асиміляція нових знань на основі семантичних мереж. Різні способи реалізації семантичних мереж. Логічне виведення на семантичних мережах. Процедурні і розділені семантичні мережі.

Фреймові моделі. Фрейми та слоти: базові поняття. Конкретизація, ієрархія та наслідування фреймів. Поповнення первинних описів на основі фреймових моделей. Мережі подібностей і відмінностей. Фрейми та об’єктно-орієнтоване програмування. Логічні моделі та метод резолюцій. Логічні побудови та логічні моделі. Предикати. Фразова форма запису логічних формул. Побудова теорії певної області знань. Перехід від формальної логіки до логічного програмування.

Основні підходи до планування цілеспрямованих дій. Планування цілеспрямованих дій і прийняття рішень. Повний перебір. Евристичний пошук. Експоненціальна складність евристичного пошуку. Пошук у глибину і пошук у ширину. Простір задач і простір станів.

Аналіз складності алгоритмів розв’язку інтелектуальних задач. Автоматизований спосіб розробки алгоритму. Клас функцій, обчислювальних за Тьюрингом. Моделі РАМ і РАСП. Складність алгоритмів.

Загальноінтелектуальні метапроцедури. Базові поняття. Поняття про ситуаційне керування. Семіотичні моделі та мови опису ситуацій. Основні загальноінтелектуальні метапроцедури.

Навчання і самонавчання. Базові визначення. Автомати з лінійною тактикою. Формування і засвоєння понять. Базові поняття теорії індуктивних висновків. Правило Мілля щодо фомування гіпотез. Індуктивна перевірка гіпотез і парадокс Хемпеля. Поняття про генетичні алгоритми.

Основні принципи розпізнавання образів. Основні постановки задач розпізнавання. Класи та їх властивості. Модельні описи класів. Розпізнавання як зіставлення. Основні режими розпізнавання. Розпізнавання як прийняття рішень. Класифікація основних методів розпізнавання. Поняття про допустимі перетворення.

Розпізнавання в просторі ознак. Загальна характеристика дискримінантних методів розпізнавання. Типи ознак, міри відстаней. Вектори та матриці ознак. Гіпотеза компактності. Типова схема розпізнавання в просторі ознак. Роздільні функції. Лінійні роздільні функції. Метод найближчого сусіда. Байєсівський метод розпізнавання.

Синтаксичні методи розпізнавання. Синтаксичні методи розпізнавання. Формальні граматики і мови. Класифікація граматик за Хомським. Приклад опису зображень на основі формальних граматик. Засоби опису складних зображень.

Загальна характеристика конекціоністського підходу до побудови систем штучного інтелекту. Конекціоністський підхід як спроба моделювання людського мозку. Основні сфери застосування.

Основи штучних нейронних мереж. Біологічний прототип. Штучний нейрон. Одношарові штучні нейронні мережі. Багатошарові штучні нейронні мережі. Термінологія, попозначення і схематичне зображення штучних нейронних мереж.

Персептрони та сучасні нейронні мережі. Персептрон Розенблата. Загальна характеристика сучасний нейронних мереж. Штучна нейронна мережа Хопфілда. Загальна схема зворотного розповсюдження помилок. Використання модифікованої мережі Хопфілда при розв’язку задачі розпізнавання літер.