Machlearn programme09

Тема 8. Философские и этические последствия развития искусственного интеллекта.

• 
  Содержание темы:
  

Слабый искусственный интеллект: могут ли машины действовать интеллектуально? Довод, исходящий из неспособности. Возражения, основанные на принципах математики. Довод, исходящий из неформализуемости.
Сильный искусственный интеллект: могут ли машины по-настоящему мыслить? Проблема разума и тела.
Эксперимент "мозг в колбе". Эксперимент с протезом мозга. Китайская комната.
Этические и моральные последствия разработки искусственного интеллекта.

• 
  Основная литература
  

1. 
   С.Рассел, П.Норвиг Искусственный интеллект: современный подход: Пер.с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1408с.
   
2. 
   Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем /учеб. пособие М.: Финансы и статистика, 2009.- 432 c
   

• 
  Дополнительная литература
  

3. 
   Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту М.: УРСС, 2009. - 272 с
   
4. 
   http://www.aiportal.ru/ - Портал искусственного интеллекта. Статьи и файлы по основным направлениям исследований в области искусственного интеллекта.
   
5. 
   http://aima.cs.berkeley.edu
   

http://webagents.report.ru/_5FolderID_22_.html – русскоязычный сайт с информацией об интеллектуальных агентах
http://raai.org/library - . Российская ассоциация искусственного интеллекта
VI. Тематика заданий по формам текущего контроля
Примеры задач, предлагаемых на контрольных работах:

1. 
   Дайте характеристику основных признаков, по которым классифицируются знания (природа знаний, способ приобретения знаний, тип представления знаний).
   
2. 
   Проведите формализацию небольшого фрагмента знаний средствами логики высказываний (логики предикатов).
   
3. 
   Охарактеризуйте продукционную модель представления знаний. Приведите примеры представления знаний правилами. В чем отличия между продукционными системами с прямыми, обратными и двунаправленными выводами?
   
4. 
   Опишите фреймовую модель представления знаний. Приведите пример фреймового представления.
   
5. 
   Охарактеризуйте модель представления знаний в виде семантической сети. Расскажите об основных видах используемых в этой модели отношений.
   
6. 
   Приведите примеры логического вывода с использованием правил Modus Ponendo Ponens и Цепное заключение.
   
7. 
   Докажите предложенную тавтологию семантическим (синтаксическим) методом.
   
8. 
   Опишите возможности применения в логическом выводе операции эквивалентности. Приведите примеры тавтологий с эквивалентностями.
   
9. 
   Опишите стратегию доказательства с введением допущения. Приведите пример.
   
10. 
    Рассмотрите пример доказательства путем приведения к противоречию.
    
11. 
    Опишите стратегию доказательства методом резолюции. Приведите пример.
    
12. 
    Опишите функционирование механизма вывода продукционной ЭС и охарактеризуйте его составляющие: компоненту вывода и управляющую компоненту
    
13. 
    Сформулируйте собственные примеры прямого и обратного вывода в ЭС продукционного типа.
    
14. 
    Приведите пример Представления знаний в виде И-ИЛИ-графа.
    
15. 
    Опишите и представьте в графическом виде стратегии поиска решений: в глубину, ширину, разбиением на подзадачи, на основе α-β-алгоритма.
    
16. 
    Расскажите о способах организации логического вывода в интеллектуальных системах с фреймовым представлением знаний.
    
17. 
    Разработайте программную реализацию интеллектуальной системы с продукционным представлением знаний и механизмом вывода на базе правила Modus Ponendo Ponens.
    
18. 
    Выполните формализацию знаний средствами продукционной модели, которые могут использоваться в интеллектуальной системе для поддержки задач диагностики экономического и финансового состояния предприятия (других задач).
    
19. 
    Выполните представление знаний средствами описанных моделей для известной Вам игры.