- •1 Общая характеристика дисциплины
- •1.1 Значение дисциплины ии
- •1.2 Понятие "искусственный интеллект"
- •1.3 Краткая история развития ии
- •1.4 Классификация систем ии
- •Представления знаний - центральная проблема ии.
- •Компьютерной лингвистики, решение которой обеспечивает процесс естественно- языкового общения с эвм и процесс автомтического перевода с иностранных языков.
- •Компьютерной логики, имеющей особо важное значение для развития экспертных систем, поскольку ее цель – моделирование человеческих рассуждений.
- •1.5 Основные направления развития ии
- •2Языки систем искусственного интеллекта
- •2.1 Общие сведения о языках сии
- •2.2 Язык лисп
- •2.2.1 Алфавит
- •2.2.2 Атомы и точечные пары
- •2.2.3 Списки
- •2.2.4 Арифметические функции языка лисп
- •2.2.5 Функции setq и quote
- •2.2.6 Функции car и cdr
- •2.2.7 Композиция функций саr и cdr.
- •2.2.8 Пустой список
- •2.2.9 Функция cons
- •2.2.10 Логические значения и предикаты
- •2.2.11 Предикаты атом и eq
- •2.2.12 Предикат null
- •2.2.13 Предикаты, классифицирующие атомы
- •2.2.14 Арифметические предикаты сравнения
- •2.2.15 Операции над строками битов
- •2.2.16 Функция cond
- •2.2.17 Определяющее выражение функции
- •2.2.18 Определяемые функции
- •2.2.19 Рекурсивные функции
- •2.2.20 Prog- механизм.
- •2.3 Обращение (инверсия) списков
- •2.4 Вычисление факториала числа
- •2.5 Вычисление длины списка
- •2.6 Вычисление длины списка и его подсписков
- •2.7 Соединение списков
- •2.8 Удаление элемента из списка
- •2.9 Функция, вычисляющая список общих элементов двух списков
- •2.10 Функция, объединяющая два списка и не включающая повторяющиеся элементы
- •2.11 Ассоциативные списки
- •2.12 Функции, изменяющие значения указателей
- •2.13 Функции read и print
- •2.14 Функция eval
- •3 Представление задач и поиск решений
- •3.1 Представление задач в пространстве состояний
- •3.2 Сведение задачи к подзадачам
- •3.3Представление задач в виде доказательства теорем
- •3.4 Поиск решения в пространстве состояний
- •3.5 Алгоритм поиска в ширину
- •3.6 Алгоритм поиска в глубину
- •3.7Алгоритм равных цен
- •3.8 Алгоритмы эвристического (упорядочного) поиска
- •3.9 Поиск решения задачи, при сведении задачи к подзадачам
- •3.10 Представление знаний
- •3.10.1 Продукционные системы
- •3.10.2Семантические сети
- •3.10.3 Представление знаний фреймами
- •3.11 Сопоставление с образцом
- •3.11.1 Функции Mapcad, Apply и Funcall
- •3.11.2 Свойства Атомов
- •3.11.3 Функция сопоставления с образцом
- •3.11.4 Присваивание значений при сопоставлении с образцом
- •3.11.5 Функции Explope, Compress, AtomCar, AtomCdr
- •3.11.6 Задание ограничений при сопоставлении с образцом
- •3.12 Программная реализация лисп - машин
- •3.12.1 Структура памяти лисп - машины
- •3.12.2 Диалекты языка лисп
- •3.12.3 Аппаратная реализация языка лисп
- •4 Математические основы логического вывода
- •4.1 Решение задач с помощью доказательства теорем
- •4.2 Тождественные преобразования при доказательстве теорем
- •4.3 Принцип резолюции
- •4.4Примеры применения принципа резолюции
- •4.5 Система управления роботом strips.
- •5Решение задач искусственного интеллекта на языке пролог
- •5.1 Применение метода доказательства теорем в системе пролог
- •5.2 Особенности программирования на пролоГе
- •5.4 Арифметические предикаты
- •5.5 Предикаты управления возвратом
- •5.6 Программа вычисления квадратного корня
- •5.7 Вычисление n!
- •5.8 Область действия предиката отсечения
- •5.9 Отрицание на пролоГе
- •5.10 Определение структур управления
- •5.11 Организация циклов в языке пролог
- •5.11.1 Цикл repeat-fail
- •5.11.2 Сопоставление цикла с возвратом и рекурсии
- •5.12 Операторная запись.
- •5.13 Ввод-вывод в системе пролог
- •5.13.1 Предикаты ввода-вывода символов
- •5.13.2 Предикаты ввода-вывода термов
- •5.13.3 Примеры применения предикатов ввода-вывода
- •5.14 Предикат name
- •5.15 Предикаты проверки типов термов
- •5.16 Создание и декомпозиция термов
- •5.17 Предикаты работы с базой данных .
- •5.18 Бинарные деревья
- •5.18.1 Построение бинарного дерева
- •5.18.2 Преобразование списка в упорядоченное дерево
- •5.18.3 Преобразование дерева в список
- •5.18.4 Удаление элемента из дерева
- •5.18.5 Поиск в глубину
- •5.18.6 Поиск в ширину
- •5.19 Поиск решений в игровых программах.
- •5.20 Обратное усечение дерева.
2Языки систем искусственного интеллекта
2.1 Общие сведения о языках сии
Модели представления знаний могут быть реализованы программно на процедурно-ориентированных алгоритмических языках. С их помощью можно интерпретировать любую модель представления знаний, т.к. в этих языках (FORTRAN, PL1, РАSCAL) ясно выделяется декларативная часть (описания), так и процедуральная часть (последовательность операторов, реализующих алгоритм).
Однако, высокая сложность и большая трудоемкость таких интерпретаций делает затруднительным создание практически полезных СИИ.
Стремление к эффективной программной реализации моделей представления знаний привело к разработке большого числа языков представления знаний (ЯПЗ) от простых, предназначенных для решения отдельных специальных задач, до мощных универсальных.
Общими свойствами ЯПЗ высокого уровня являются:
- наличие средств описания типов данных и процедур управления более сложных, чем в универсальных языках программирования;
- наличие встроенных механизмов представления поиска и обработки информации;
- наличие средств построения дедуктивных алгоритмов.
Языки СИИ можно условно разделить на три группы:
1. Языки обработки символьной информации. Характерными предспредставителями этой группы являются LISP, РЕФАЛ,SNOBOL.
2. Языки, ориентированные на поиск решения в пространстве состояний и доказательство теорем. К ним относятся PLANNER, QLISP, QA-4 и др.
3. Языки представления знаний "общего" назначения - KPL, FRL. Их иногда называют языками 2-го поколения, т.к. хронологически они появились позднее указанных выше языков и, соответственно, используют более поздние идеи ИИ.
Большинство языков 2 и 3 группы являются расширением языка LISP, либо активно используют написанные на LISP присоединенные процедуры. Последнее время для ИИ все чаще используют PROLOG. Его характерная особенность - наличие нескольких равноправных семантик. Текст на PROLOG может трактоваться как декларативное описание отношений.
Если для описания задачи требуется 100 и более отношений, то PROLOG-программа становится чрезвычайно громоздкой и сложной для понимания, что затрудняет ее модификацию и снижает надежность. Поэтому трудно ожидать, что PROLOG станет доминирующим языком представления знаний. По-видимому, он займет место рядом с языком LISP и его диалектами.
2.2 Язык лисп
ЛИСП - язык программирования, разработанный Джоном Маккарти и его студентами во время его работы в Массачусетском технологическом институте. Существует много диалектов языка ЛИСП, таких как muLISP, InterLISP, CommonLISP и др. Такие компании как Data General, DEC, Hewlett Packard, Texas Instruments, XEROX поставляют версии Common- LISP для своих машин. Все это позволяет утверждать,что серьезное программирование на ЛИСПе перестало быть "привелегией избранных".
В настоящее время область применения ЛИСПа все более расширяется, не ограничиваясь только ИИ. Прежде чем приступить к изучению языка программирования, следует выяснить, каков он:
слишком старый и, следовательно, несовременный, или слишком молодой и, потому недостаточно сформировавшийся.
Многие, вероятно, будут удивлены, что ЛИСП берет начало с конца 50-х гг. и, следовательно, ЛИСП такой же старый, как ФОРТРАН.