
- •Основные понятия и определения
- •Понятие искусственного интеллекта
- •1.2. История развития искусственного интеллекта за рубежом
- •1.3. История развития искусственного интеллекта в России
- •1.4. Цели и задачи искусственного интеллекта
- •1.5. Основные направления исследований по ии
- •1.6. Контрольные вопросы и упражнения
- •2. Истоки формальных рассуждений
- •2.1. Левополушарное и правополушарное мышления
- •2.2. Контрольные вопросы и упражнения
- •3.Формальные системы
- •3.1. Понятие формальной системы
- •3.2. Разрешимость формальной системы
- •3.3. Интерпретация формальной системы
- •3.4. Доказательство и истинность
- •3.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •4.1. Основные принципы силлогистики
- •4.2. Решение силлогизмов
- •4.3. Расширенная силлогистика
- •4.4. Моделирование силлогистики
- •4.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •5. Исчисление высказываний
- •5.1. Синтаксис исчисления высказываний
- •5.2. Семантика исчисления высказываний
- •5.3. Классы формул исчисления высказываний
- •5.4. Понятие семантического дерева
- •5.5. Алгоритм Куайна
- •5.6. Алгоритм редукции
- •5.7. Алгебраический подход к определению класса формул
- •5.7.1. Нормальные формы и алгоритм нормализации
- •5.7.2. Алгоритм Куайна для днф
- •5.7.3. Принцип резолюций
- •5.7.4. Хорновские дизъюнкты
- •5.8. Применение исчисления высказываний
- •5.8.1. Пример базы знаний на основе логических высказываний
- •5.8.2. Применение исчисления высказываний в конструировании релейно-контактных схем
- •5.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •6. Исчисление предикатов
- •6.1. Определение исчисления предикатов первого порядка
- •6.1.1. Операции над предикатами
- •6.1.2. Общезначимость и выполнимость формул исчисления предикатов
- •6.2 Исчисление предикатов как формальная система
- •6.4. Сколемовские стандартные формы исчисления предикатов
- •6.5. Процедура вывода Эрбрана
- •6.6. Принцип резолюции для логики предикатов
- •Контрольные вопросы и упражнения
- •7. Индуктивные рассуждения
- •7.1. Схема индуктивных рассуждений
- •7.2. Индукция Милля
- •1. Принцип единственного различия
- •2. Принцип единственного сходства
- •3. Принцип единственного остатка
- •7.3. Особенности индуктивных схем рассуждений
- •7.4. Индуктивные методы и алгоритмы
- •7.4.2. Метод пятизначной логики
- •7.4.3. Алгоритм древ
- •7.4.4. Алгоритм амх (алгоритм, основанный на метрике Хемминга)
- •7.4.5. Индукция решающих деревьев (id3)
- •7.4.6. Метод фокусирования
- •7.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •8. Рассуждения по аналогии
- •8.1. Виды аналогий и приемы работы с ними
- •8.2. Простая аналогия
- •8.3. Другие виды аналогии
- •8.4. Аналогия в доказательстве теорем
- •8.5. Формализация аналогии
- •8.7. Методы реализаций рассуждений по аналогии
- •8.8. Проблемы рассуждений по аналогии
- •8.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •9. Автоматизация нечетких рассуждений
- •9.1. Модальные логики
- •9.2. Применение нечеткой математики
- •9.3. Нечеткая силлогистика
- •9.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •10. Представление задач в пространстве состояний
- •10.1. Примеры представления задач в пространстве состояний
- •10.2. Методы поиска в пространстве состояний
- •10.3. Контрольные вопросы и упражнения
- •11. Распознавание образов
- •Выделяются следующие основные типы задач распознавания образов:
- •11.1. Искусственный нейрон
- •11.2. Искусственные нейронные сети
- •Персептроны
- •11. 3.1. Персептронная представляемость
- •11.3.2. Преодоление ограничения линейной разделимости
- •11.3.3. Обучение персептрона
- •11.4. Процедура обратного распространения
1.3. История развития искусственного интеллекта в России
В 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А. Ляпунова (1911– 1973) начал свою работу научный семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики.
Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики «черного ящика». В 1954 – 1964 гг. исследуются и создаются отдельные программы для поиска решения логических задач.
В Ленинграде в ЛОМИ (Ленинградское отделение математического института им. Стеклова) создается программа, автоматически доказывающая теоремы (АЛПЕВ ЛОМИ). Она основана на оригинальном обратном выводе С. Ю. Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона.
В 60-е гг. создается алгоритм «Кора» М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов.
Большой вклад в становление российской школы ИИ внесли выдающиеся ученые Цетлин М. Л., Пушкин В. Н., Гаврилов М. А., чьи ученики явились пионерами этой науки в России (например, знаменитая Гавриловская школа).
В 1965 – 1980 гг. получает развитие новая наука – ситуационное управление (соответствует представлению знаний в западной терминологии), разрабатываются специальные модели представления ситуаций – представление знаний. Основателем этой научной школы стал профессор Поспелов Д. А.
Огромную роль в признании искусственного интеллекта в нашей стране сыграли академики Берг А. И. и Поспелов Г. С.
В 1974 г. при Комитете по системному анализу при президиуме АН СССР был создан Научный совет по проблеме «Искусственный интеллект», который возглавил Г. С. Поспелов, его заместителями были избраны Д. А. Поспелов и Л. И. Микулич. По инициативе Совета были созданы пять комплексных научных проектов, которые были возглавлены ведущими специалистами в этой области.
Проекты объединяли исследования в различных коллективах страны: «Диалог» – работы по пониманию естественного языка (руководители Ершов А. П., Нариньяни А. С.); «Ситуация» – ситуационное управление (Поспелов Д. А.); «Банк» – банки данных (Кузин Л. Т.); «Конструктор» – поисковое конструирование (Половинкин А. И.); «Интеллект робота» – создание интеллектуальных роботов (Охоцимский Д. Е.).
В 1980 – 1990 гг. проводятся активные исследования в области представления знаний, разрабатываются языки представления знаний, экспертные системы (более 300). В МГУ создается язык РЕФАЛ.
В 1988 г. создается АИИ – Ассоциация искусственного интеллекта. Ее членами являются более 300 исследователей. Президентом Ассоциации избирается Поспелов Д. А. Крупнейшие центры – в Москве, Петербурге, Новосибирске, Переславле-Залесском и др. В научный совет Ассоциации входят ведущие исследователи в области искусственного интеллекта: Гладун В. П., Городецкий В. И., Осипов Г. С., Попов Э. В., Стефанюк В. Л., Хорошевский В. Ф., Финн В. К., Цейтин Г. С., Эрлих А. С. и др. В рамках Ассоциации проводятся большое количество исследований, организуются школы для молодых специалистов, семинары, симпозиумы, раз в два года собираются объединенные конференции, издается научный журнал.
Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России ничуть не ниже мирового. К сожалению, начиная с 80-х гг. на прикладных работах начинает сказываться постепенное отставание в технологии. На данный момент отставание в области разработки промышленных интеллектуальных систем составляет порядка 5-7 лет.