В.Ф.Хорошевский
ВМК МГУ имени М.В.Ломоносова; 424, 425, 441/1 и 441/2 группы
Дистанционный курс "Искусственный интеллект"
04.09.2021    Лекции No.Nо.01-02   ✦   18.09.2021    Лекции No.Nо.03-04
25.09.2021    Лекции No.Nо.05-06   ✦   02.10.2021    Лекции No.Nо.07-08
09.10.2021    Лекции No.Nо.09-10   ✦   16.10.2021    Лекции No.Nо.11-12
13.11.2021    Лекции No.Nо.13-14   ✦   20.11.2021    Лекции No.Nо.15-16
27.11.2021    Лекции No.Nо.17-18   ✦   11.12.2021    Лекции No.Nо.19-20
18.12.2021    Лекции No.Nо.21-22   ✦   25.12.2021    Досрочный экзамен
28.12.2021    Досрочный экзамен
12.01.2022, 12:00 Экзамен
Вход: https://us02web.zoom.us/j/84633578350?pwd=akZrdHliZTV1a29LSzBBemd5QnR2UT09
 
Сообщить о проблемах связи: +7 916 120 68 83
Экзамен по ИИ состоится 12 января в 12 часов.
Экзамен проводится в дистанционном режиме.
Студенты, настаивающие на очном экзамене, должны заранее сообщить об этом по адресу 771955@mail.ru
 Экзаменационный билет содержит один вопрос.
Распределение экзаменационных вопросов приводится в таблице.
Письменный ответ на вопрос следует прислать на адрес 771955@mail.ru.
Присылать ответы можно в любой день 2022 года, крайний срок - 13 часов 11 января 2022.
Письменный ответ в формате doc, docx, jpg или png должен содержать не более 2-х страниц.
В первой строке ответа пишется фамилия судента, во второй - формулировка вопроса.
 Экзамен состоит из собеседования по экзаменационному вопросу и из ответа на дополнительные вопросы по курсу ИИ.

Распределение вопросов к экзамену 12 января; 12:00 - 16:00
Студент Вопрос Maximum
Анкудинов Онтологические модели представления знаний.
Принципы проектирования и реализации онтологий 		отлично
Афракова Продукционные модели. Классификация ядер продукции отлично
Воронцов Модели представления знаний. Псевдофизические логики хорошо
Зубарев Каузуальные псевдофизические логики. Рассуждения по аналогии отлично
Крапивин Прикладные интеллектуальные системы.
Экспертные системы (ЭС). Основаные определения 		отлично
Морозов Онтологические модели представления знаний.
Методологии создания и "жизненный цикл" онтологий 		хорошо
Степанова Модель "Смысл-Текст"
Форманчук Логики действий. Вывод в логиках действий отлично
Яковлева Модели представления знаний. Фреймовые модели отлично
Бежанян Экспертные системы (ЭС). Архитектура прикладных ЭС отлично
Данилов Инструменты онтологического инжиниринга. Язык OWL отлично
Денисов Модели представления знаний. Классификация онтологических моделей хорошо
Исаев Сценарии для представления знаний отлично
Календаров Интеллектуальные интерфейсы. Теория речевых актов хорошо
Лазуткин Модели представления знаний. Semantic Web и "слоеный пирог" знаний отлично
Петрова Интеллектуальные интерфейсы. Трансакционный анализ Эрика Берна отлично
Погорельцев Семиотический квадрат Поспелова отлично
Пономаренко Мультиагентные системы (МАС). Инструментарий AgentBuilder отлично
Рогожин Пространственные псевдофизические логики. Структура фактов отлично
Сушко Модели представления знаний.
Понятие онтологии. Онтологический инжиниринг 		отлично
Уразов Искусственный интеллект и естественный язык.
Семиотический треугольник Фреге 		хорошо
Хомский Мультиагентные системы (МАС). Язык RADL хорошо
Черепанова Каузуальные псевдофизические логики. Модели вывода отлично
Шешуков Модели представления знаний. Сетевые модели отлично
Бутиков Системы представления знаний.
Системы представления знаний первого поколения 		отлично
Золотарев Интеллектуальные интерфейсы. Постулаты Грайса отлично
Каверина Онтологические модели представления знаний. Классификация онтологий отлично
Кочева Продукционные модели. Управление системой продукций отлично
Львов Инструменты онтологического инжиниринга. Язык SPARQL отлично
Пузиков Модели представления знаний. Логические модели хорошо
Резбаев Экспертные системы (ЭС). "Пустые" ЭС и мета ЭС хорошо
Якушева Интеллектуальные системы в среде Интернет.
Интеллектуальные ИПС. Примеры 		отлично
Абрамов Онтологические модели представления знаний. Словари и тезаурусы отлично
Беляева Искусственный интеллект и естественный язык. Семиотические модели отлично
Бодров Языки символьной обработки. Язык Пролог отлично
Голованов Модели представления знаний. Классификация базовых моделей отлично
Грязнов Мультиагентные системы (МАС). Классификация и архитектура МАС отлично
Леденева Интеллектуальные интерфейсы. Уровни понимания в системах общения отлично
Нгуен Дат МиньОнтологические модели представления знаний. Основные определения отлично
Никольский Рассуждения по аналогии. Предикат аналогии Лейбница хорошо
Самарова Системы представления знаний.
Языки представления знаний второго поколения 		отлично
Шмитов Модели представления данных.
Сравнение иерархических, реляционных и сетевых моделей 		отлично
 
Полный список экзаменационных вопросов по курсу "Искусственный интеллект" (зимняя сессия 2021)
(лектор: проф. Хорошевский В.Ф.)
  1. Новые информационные технологии и Искусственный интеллект. Этапы развития мировой вычислительной техники.
  2. Новые информационные технологии и Искусственный интеллект. Этапы развития отечественной вычислительной техники.
  3. Новые информационные технологии и Искусственный интеллект. Японский проект создания ЭВМ пятого поколения
  4. Какие способности характеризуют интеллект? Какие задачи считаются интеллектуальными?
  5. Определение ИИ. Основные проблемы ИИ. Основные подходы к решению проблем ИИ
  6. Базовые направления R&D в области ИИ
  7. Парадигмы программирования в ИИ. Примеры языков, разработанных на основе разных парадигм
  8. Данные и знания. Основные понятия и отличия
  9. Модели представления данных. Сравнение иерархических, реляционных и сетевых моделей
  10. Модели представления знаний. Классификация базовых моделей
  11. Модели представления знаний. Логические модели
  12. Модели представления знаний. Сетевые модели
  13. Модели представления знаний. Фреймовые модели
  14. Модели представления знаний. Продукционные модели
  15. Модели представления знаний. Псевдофизические логики
  16. Псевдофизические логики. Основные свойства
  17. Классификация псевдофизических логик
  18. Модели представления знаний. Semantic Web и "слоеный пирог" знаний
  19. Модели представления знаний. Понятие онтологии.Онтологический инжиниринг
  20. Модели представления знаний. Классификация онтологических моделей
  21. Представление и обработка знаний. Язык RX-кодов
  22. Псевдофизические логики времени. Структура фактов
  23. Псевдофизические логики времени. Классификация временных шкал
  24. Функции принадлежности и отношение нечеткого моделирования
  25. Функции принадлежности и отношение нечеткого моделирования. Понятие универсальной шкалы
  26. Псевдофизические логики времени. Классификация событий
  27. Псевдофизические логики времени. Классификация временных отношений
  28. Псевдофизические логики времени. Модели вывода
  29. Пространственные псевдофизические логики. Структура фактов
  30. Пространственные псевдофизические логики. Оценки расстояний на топологических шкалах
  31. Пространственные псевдофизические логики. Оценки размеров на топологических шкалах
  32. Пространственные псевдофизические логики. Модели вывода на прямой
  33. Пространственные псевдофизические логики. Модели вывода на плоскости
  34. Каузуальные псевдофизические логики. Причинно-следственные отношения. Виды причинно-следственных отношений
  35. Каузуальные псевдофизические логики. Модели вывода
  36. Каузуальные псевдофизические логики. Квантификация в моделях вывода
  37. Каузуальные псевдофизические логики. Детерминационный анализ
  38. Детерминационный анализ. Правила вывода
  39. Каузуальные псевдофизические логики. Рассуждения по аналогии
  40. Рассуждения по аналогии. Предикат аналогии Лейбница
  41. Логики действий. Вывод в логиках действий
  42. Фреймы для представления знаний
  43. Сценарии для представления знаний
  44. Псевдофизические логики Особенности рассуждений
  45. Продукционные модели. Классификация ядер продукции
  46. Продукционные модели. Управление системой продукций
  47. Онтологические модели представления знаний. Основные определения
  48. Онтологические модели представления знаний. Словари и тезаурусы
  49. Онтологические модели представления знаний. Классификация онтологий
  50. Онтологические модели представления знаний. Методологии создания и "жизненный цикл" онтологий
  51. Онтологические модели представления знаний. Принципы проектирования и реализации онтологий
  52. Методологии создания и "жизненный цикл" онтологий. Проект Cyc
  53. Методологии создания и "жизненный цикл" онтологий. Метод Усколда и Кинга
  54. Методологии создания и "жизненный цикл" онтологий. Методология Грюнингера и Фокса
  55. Методологии создания и "жизненный цикл" онтологий. Методология METHONTOLOGY
  56. Методологии создания и "жизненный цикл" онтологий. Методология ОСА
  57. Искусственный интеллект и естественный язык. Семиотические модели
  58. Искусственный интеллект и естественный язык. Семиотический треугольник Фреге
  59. Искусственный интеллект и естественный язык. Семиотический квадрат Поспелова
  60. Искусственный интеллект и естественный язык. Формальные грамматики
  61. Искусственный интеллект и естественный язык. Классификация Хомского
  62. Искусственный интеллект и естественный язык. Альтернативные подходы к спецификации языков
  63. Альтернативные подходы к спецификации языков. Конечные автоматы
  64. Альтернативные подходы к спецификации языков. МП-автоматы и грамматики Конвея
  65. Альтернативные подходы к спецификации языков. МП-автоматы и расширенные сети переходов Вудса
  66. Модель естественного языка Н. Хомского. Трансформационная порождающая грамматика
  67. Модель "Смысл-Текст"
  68. Падежные грамматики Филлмора
  69. Интеллектуальные интерфейсы. Основные функции
  70. Интеллектуальные интерфейсы. Уровни понимания в системах общения
  71. Интеллектуальные интерфейсы. Интерфейсы уровня-0
  72. Интеллектуальные интерфейсы. Интерфейсы уровня-1
  73. Интеллектуальные интерфейсы. Интерфейсы уровня-2
  74. Интеллектуальные интерфейсы. Интерфейсы уровня-3
  75. Интеллектуальные интерфейсы. Интерфейсы уровня-4
  76. Интеллектуальные интерфейсы. Интерфейсы уровня-5
  77. Интеллектуальные интерфейсы. Интерфейсы уровня-6
  78. Интеллектуальные интерфейсы. Теория речевых актов
  79. Интеллектуальные интерфейсы. Постулаты Грайса
  80. Интеллектуальные интерфейсы. Трансакционный анализ Эрика Берна
  81. Интеллектуальные интерфейсы. Модели рефлексии Лефевра
  82. Языки символьной обработки. Язык Лисп
  83. Языки символьной обработки. Язык Пролог
  84. Языки символьной обработки. Язык Рефал
  85. Сравнение языков символьной обработки Лисп и Пролог
  86. Сравнение языков символьной обработки Лисп и Рефал
  87. Сравнение языков символьной обработки Пролог и Рефал
  88. Языки программирования интеллектуальных решателей. PLANNER и CONNIVER
  89. Системы представления знаний. Системы представления знаний первого поколения
  90. Системы представления знаний. Языки представления знаний второго поколения
  91. Программный инструментарий ИИ. Инструменты онтологического инжиниринга
  92. Инструменты онтологического инжиниринга. Язык OWL
  93. Инструменты онтологического инжиниринга. Язык SPARQL
  94. Средства автоматизации программирования лингвистических процессоров. Библиотеки NLTK, Apache OpenNLP, Stanford NLP и SpaCy
  95. Средства автоматизации программирования лингвистических процессоров. Платформа GATE
  96. Прикладные интеллектуальные системы. Экспертные системы (ЭС). Основаные определения
  97. Экспертные системы (ЭС). Классификация ЭС
  98. Экспертные системы (ЭС). Архитектура прикладных ЭС
  99. Экспертные системы (ЭС). "Пустые" ЭС и мета ЭС
  100. Экспертные системы (ЭС). Приобретение знаний в ЭС
  101. Экспертные системы (ЭС). Примеры
  102. Мультиагентные системы (МАС). Основные понятия
  103. Мультиагентные системы (МАС). Классификация и архитектура МАС
  104. Мультиагентные системы (МАС). Инструментарий AgentBuilder
  105. Мультиагентные системы (МАС). Язык RADL
  106. Мультиагентные системы (МАС). Инструментарий Bee-gent
  107. Мультиагентные системы (МАС). МАС-библиотека Bee-gent и язык XML/ACL
  108. Интеллектуальные системы в среде Интернет. Интеллектуальные ИПС. Примеры

По итогам проверки знаний 20-25 сентября студентам Воронцову, Ершову, Морозову, Денисову, Календарову, Уразову, Хомскому, Пузикову, Резбаеву и Никольскому в качестве максимальной оценки итогового экзамена установлена оценка "ХОРОШО".

На лекции 25 сентября отсутствовали 6 студентов: Морозов, Денисов, Календаров, Погорельцев, Пузиков, Нгуен Дат Минь.

На лекции 02 октября отсутствовали 4 студента: Морозов, Денисов, Календаров, Погорельцев; частично присутствовали студенты Грязнов и Золотарев.

Программа курса


Тема 1. Новые информационные технологии и Искусственный Интеллект (ИИ).
1. Искусственый интеллект – история, люди, проблемы и задачи.
2. Традиционные средства программного обеспечения ЭВМ и программное обеспечение ИИ.
3. Моделирование окружающего мира и поведения человека.

Тема 2. Представление и обработка знаний.
1. Данные и знания – основные определения и свойства.
2. Методы представления и манипулирования знаниями:
   2.1 Классические логические модели и псевдофизические логики
   2.2 Семантические сети
   2.3 Фреймы
   2.4 Продукции
   2.5 Гибридные методы представления знаний
   2.6 Метазнания в системах ИИ
   2.7 «Слоеный пирог» знаний Т. Бернерс-Ли
   2.8 Представление задач в пространстве состояний
3. Вывод на знаниях. Стратегии поиска решений:
   3.1 Методы полного перебора и эвристические методы
   3.2 Поиск на игровых деревьях
   3.3 Рассуждения в условиях неопределенности
   3.4 Немонотонный и нечеткий вывод
   3.5 Планирование действий
   3.6 Сценарии Шэнка
4. Искусственный интеллект и естественный язык (ЕЯ).
5. Представление и обработка лингвистических знаний. Формальные модели ЕЯ:
   5.1 Модель «Смысл-Текст» Мельчука
   5.2 Падежные грамматики Филлмора
   5.3 Расширенные сети переходов Вудса
   5.4 Экстралингвистические знания и модели общения
   5.5 Постулаты Грайс и модели диалога
6. Приобретение знаний
7. Формализация качественных описаний

Тема 3. Программное обеспечение ИИ.
1. Базовый программный инструментарий ИИ.
2. Языки символьной обработки:
   2.1 ЛИСП
   2.2 ПРОЛОГ
   2.3 РЕФАЛ
   2.4 Сравнительный анализ языков символьной обработки
3. Языки и системы представления знаний.
4. Продукционные системы:
   4.1 OPS-V и алгоритм Rete
   4.2 Система MYCIN и система приобретения знаний TERESIAS
   4.3 Язык Jape и извлечение информации из текстов
5. Языки OWL и SPARQL – программные средства Semantic Web.

Тема 4. Прикладные интеллектуальные системы.
1. Экспертные системы (ЭС).
   1.1 Классификация ЭС.
   1.2 Архитектура прикладных ЭС – база знаний, механизм вывода, подсистемы объяснений, общения.
   1.3 Жизненный цикл экспертной системы. «Пустые» ЭС и мета ЭС.
   1.4 Приобретение знаний в ЭС.
2. Мультиагентные системы (МС).
   2.1 Классификация МС.
   2.2 Архитектура МС.
   2.3 Мультиагентная система Begent.
   2.4 Интеллектуальные агенты и чат-боты.

Основная литература
  1. Уинстон П. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1980.
  2. Шенк Р. Обработка концептуальной информации. - М.: Энергия, 1980
  3. Минский М. Фреймы для представления знаний. - М.: Энергия, 1979.
  4. Справочник "Искусственный интеллект". Том 1. Системы общения и экспертные системы. Попов Э.В. (ред.). - М.: Радио и связь, 1990.
  5. Справочник "Искусственный интеллект". Том 2. Модели и методы. Поспелов Д.А. (ред.). - М.: Радио и связь, 1990.
  6. Справочник "Искусственный интеллект". Том 3. Программные и аппаратные средства. Захаров В.Н., Хорошевский В.Ф. (ред.). - М.: Радио и связь, 1990.
  7. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – С-Пб.: Питер, 2000.
  8. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание. – М.: Вильямс, 2003.
  9. Большакова Е.И., Мальковский М.Г., Пильщиков В.Н. Искусственный интеллект: методы и алгоритмы эвристического поиска. – М.: МГУ, 2002.
  10. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. - М.: Мир, 1987.
  11. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Едиториал УРСС, 2002.
  12. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. - М.: Ленард, 2018.

Вопросы?