НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЯДЕРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МИФИ Факультет кибернетики

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЯДЕРНЫЙ
УНИВЕРСИТЕТ МИФИ
Факультет кибернетики
Утверждено
Ученым советом факультета «К»
протокол № от
ПРОГРАММА
ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ – СОБЕСЕДОВАНИЯ
ДЛЯ МАГИСТЕРСКОЙ ПРОГРАММЫ
«ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ
КИБЕРНЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ»
НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ 231000 «Программная инженерия»
МОСКВА, 2011г.
1. Общие положения
Вступительный экзамен по магистерской программе «Технологии
разработки высокотехнологичных кибернетических систем» включает 5
разделов:
-Базы данных и экспертные системы (введение в интеллектуальные
системы);
- Интеллектуальные диалоговые системы,
- Модели и методы представления и обработки знаний,
- Проектирование систем, основанных на знаниях,
- Динамические интеллектуальные системы.
Вступительное собеседование по программе «Технологии разработки
высокотехнологичных кибернетических систем» осуществляется в устной
форме в виде вопросов по темам дисциплин.
Оценка выставляется по 5-балльной системе.
2. Содержание программы вступительного собеседования
2.1. Основы построения интеллектуальных систем
Введение в терминологию искусственного интеллекта. Основные термины и
понятия искусственного интеллекта (ИИ). Предметная область. Проблемная область.
Формализованные и неформализованные задачи. Модель проблемной области и база
знаний (БЗ). Инженерия знаний и онтологический инжиниринг. Манипулирование
знаниями (обработка знаний). Интеллектуальные системы и их классификация. Системы,
основанные на знаниях (СОЗ), и их классификация. Общая архитектура СОЗ. Состав и
структура основных компонентов СОЗ. Пользователь, инженер по знаниям, эксперт.
Характеристика
основных
направлений
в
ИИ.
Краткая
история
ИИ.
Современные направления фундаментальных и прикладных исследований в области ИИ.
Мягкие вычисления в ИИ. Неклассические логики и семантики в ИИ. Нечеткие логики и
приближенные вычисления в ИИ. Эволюционное моделирование и генетические
алгоритмы.
Нейронные сети, нейроинформатика и нейроинтеллект. Структура
направлений ИИ, связанных со знаниями. Статические и динамические экспертные
системы
(ЭС).
Интеллектуальные
Интеллектуальные
агенты
и
диалоговые
многоагентные
и
естественно-языковые
системы
(МАС).
системы.
Интегрированные
интеллектуальные системы. Интеллектуальные обучающие системы. Системы управления
знаниями. Онтологический инжиниринг и семантический Web.
Представление знаний в интеллектуальных системах. Данные и знания.
Сравнение структур знаний и данных. Уровни представления знаний. Классификация
моделей представления знаний. Логические модели. Сетевые модели (семантические сети,
фреймы).
Продукционные
модели.
Гибридные
модели.
НЕ-факторы
знаний.
Моделирование НЕ-факторов в интеллектуальных системах. Выбор формализма для
представления знаний.
Методы работы со знаниями. Получение, структурирование и формализация
знаний. Методы получения знаний от экспертов, из текстов и баз данных (классификация,
основные характеристики, современные средства автоматизации построения баз знаний).
Состав и организация знаний в интеллектуальных системах. Методы и стратегии поиска
решений в системах, основанных на знаниях. Механизмы вывода в ЭС. Стратегии как
механизмы управления. Методы поиска решений в ЭС.
Архитектуры
прикладных
интеллектуальных систем и их эволюция.
Историческая эволюция интеллектуальных систем. Два подхода к процессу решения
задач. Традиционный путь решения задач. Решение задач на основе интеллектуального
интерфейса. Эволюция основных целей разработчиков интеллектуальных систем.
Классификация
прикладных
интеллектуальных
систем.
Особенности
архитектур
статических и динамических интеллектуальных систем.
Основы построения традиционных экспертных систем. Назначение ЭС.
Формальные основы продукционных ЭС. Архитектура статических и динамических ЭС.
Методологии и этапы разработки ЭС. Классификация инструментальных средств (ИС) для
построения ЭС. Особенности интегрированных ЭС. Особенности обучающих ЭС.
Основы построения интеллектуальных диалоговых систем. Общение в
интеллектуальных системах (основные понятия и определения). Модель общения.
Понимание текстов на естественном языке. Интеллектуальные диалоговые системы
(ИДС) и естественно-языковые системы (классификации, основные характеристики,
современное состояние работ). Базовая архитектура ИДС. Особенности взаимодействия
(коммуникации) интеллектуальных агентов в МАС.
Инструментальные средства для построения прикладных интеллектуальных
систем. Классификация ИС. Языки программирования для ИИ и языки представления
знаний. Логическое и функциональное программирование. Инструментальные пакеты для
ИИ.
WorkBench-системы.
Методологии
создания
и
модели
жизненного
цикла
интеллектуальных систем. Инструментальный комплекс для создания интегрированных
ЭС (на примере инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ). Инструментальный
комплекс для
создания интегрированных ЭС
реального времени
(на примере
инструментальной системы G2).
Интеллектуальные
Интернет-технологии.
Программные
агенты
и
МАС.
Онтологии и онтологические системы. Особенности проектирования и реализации агентов
и МАС.
2.2. Интеллектуальные диалоговые системы
Интеллектуальные диалоговые системы - основные понятия и определения.
Классификация
ИДС.
Интеллектуальные
информационно-поисковые
системы.
Интеллектуальные системы проектирования. Общение с базами данных (БД). Решение
задач. Обработка связного текста. Извлечение информации из текстов и системы
автоматического резюмирования для Web.
Формальные основы и архитектура ИДС. Формальная постановка задачи
создания ИДС. Обобщенная функциональная схема ИДС. Диалоговый компонент.
Компонент понимания высказываний. Компонент генерации высказываний. Естественноязыковые системы (ЕЯС). Классификация конечных пользователей. Внешние и
внутренние характеристики систем общения. Основные формы и языки взаимодействия с
ЭВМ. Критерии выбора языка диалога.
Лингвистические аспекты ИДС. Понятие языка, подъязыка. Естественные и
формальные языки. Свойства деловой прозы. Понимание входных высказываний.
Треугольник Фреге и знаковая система. Лингвистическая модель входного подъязыка и
средства
реализации
модели.
Общая
схема
компонента
понимания
входных
высказываний.
Представление лингвистических знаний. Уровни изучения текста (основные
понятия). Уровни представления знаний: концептуальный уровень, модельный уровень,
инструментальный уровень. Знания о языке (основные понятия).
Анализ и интерпретация слов, предложений и текстов. Морфологический
анализ текста. Словарь - как способ задания индивидуальных знаний о языке. Структура
словаря.
Алгоритмы
морфологического
анализа.
Синтаксический
анализ
текста.
Грамматика - как способ задания общих знаний о языке. Декларативные синтаксические
знания. Обобщенный алгоритм синтаксического анализа. Семантический анализ текста.
Семантические валентности (глубинные падежи). Модель управления и способы её
задания в словаре. Общий алгоритм семантического анализа. Семантическая и
прагматическая интерпретация. Типовая структура лингвистического процессора ИДС.
Основы построения диалогового компонента ИДС. Основные функции
диалогового компонента. Управление диалогом. Структура диалога (глобальная,
тематическая и локальная структуры диалога). Понятие сценария диалога. Языки
описания сценариев диалога. Архитектура, состав и структура диалогового компонента.
Типовая схема диалогового процессора.
Эволюция и развитие ИДС. Классификация ИДС и ЕЯС (табличные, синтактикосемантические, семантико-синтаксические, сбалансированные). Настройка и адаптация
ИДС. Современные системы общения с БД. Общение с ЭС. Общение с пакетами
прикладных программ. Гипертекстовые средства общения. МАС и особенности
взаимодействия (коммуникации) интеллектуальных агентов. Извлечение информации из
текстов (Text Mining).
2.3. Проектирование систем, основанных на знаниях
Системы, основанные на знаниях (СОЗ) - основные определения и понятия.
Формальные основы СОЗ. Базовая структура СОЗ. Сравнение классической технологии
разработки
программного
обеспечения
с
технологией
разработки
программного
обеспечения с использованием СОЗ. Различие структур традиционной программы и СОЗ.
Основные параметры традиционной программы и СОЗ. Технология СОЗ (технология
инженерия знаний). ЭС - самый распространенный представитель СОЗ. Статические,
динамические и интегрированные СОЗ (ЭС).
Системный анализ проблемной области на применимость технологии СОЗ.
Критерии уместности (релевантности) разработки СОЗ. Критерии оправданности
разработки СОЗ. Критерии возможности разработки СОЗ. Ограничения СОЗ и
соотнесение компетентности человека-эксперта и СОЗ. Пути повышения эффективности
создаваемых СОЗ.
Классификация
проблемных
областей,
для
которых
создаются
СОЗ.
Параметры проблемных областей (ПрО) (состав знаний ПрО, тип знаний, описывающих
область экспертизы, тип решаемой задачи). Фиксированный и переменный состав знаний.
Конкретные и абстрактные знания. Задачи анализа и синтеза. Динамические и статические
ПрО. Разновидности статических ПрО (ПрО с фиксированным составом конкретных
знаний, ПрО с фиксированным составом абстрактных знаний, ПрО с переменным
составом абстрактных знаний). Классификация СОЗ по характеристикам ПрО.
Получение знаний в СОЗ. Подходы к получению знаний из различных
источников.
Методы
извлечения
экспертных
знаний
и
их
формализация
(интервьюирование, формирование перечня понятий, составление списка элементарных
действий, составление оглавлений). Интерактивное приобретение базовых понятий.
Современные средства автоматизации приобретения знаний (основанные на деревьях
решений, базирующиеся на психологических методах (метод репертуарных решеток и
др.), использующие модели и методы решения конкретных типов задач, основанные на
рассуждениях по прецендентам, индуктивные средства, использующие комбинацию
отдельных
методов и
подходов). Проблемы приобретения
знаний
из
текстов.
Распределённое приобретение знаний из источников знаний различной типологии.
Примеры отечественных и зарубежных средств автоматизации приобретения знаний.
Интегрированные СОЗ. Понятие интегрированной СОЗ. Интеграция БД и БЗ.
Подходы к проблеме связи СОЗ с БД. Интеграция СОЗ с гипертекстовыми средствами.
Интеграция СОЗ с пакетами расчетного и графического характера. Проблемы
моделирования
СОЗ.
Обучающие
СОЗ.
Задачно-ориентированная
методология
построения интегрированных СОЗ (ЭС).
Инструментальные средства поддержки проектирования СОЗ. Классификации
ИС. Классификация ИС по способу представления и обработки знаний (с простыми
правилами, со структурированными правилами, с гибридными способами представления и
обработки знаний). Примеры ИС (отечественных и зарубежных). Критерии выбора ИС.
Применение экспертных оценок для выбора ИС. Статистические методы выбора ИС.
Автоматизированные
методы
выбора
ИС.
Функциональные
возможности
инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
Классификация технологий создания СОЗ. Общие понятия методологии и
технологии создания СОЗ. Технология, базирующаяся на поверхностных знаниях о
процессе решения. Технология, базирующаяся на структурировании процесса решения.
Технология, основанная на использовании глубинных знаний. Характеристика ИС,
типичных для каждого подхода. Сравнение технологий.
Промышленная технология создания СОЗ. Три фазы промышленной технологии
создания СОЗ (фаза проектирования, фаза реализации, фаза внедрения). Понятие
жизненного цикла СОЗ (исследования по выполнимости проекта, разработка общей
концепции СОЗ, разработка и тестирование серии прототипов, разработка и испытание
головного образца СОЗ, привязка СОЗ к реальной рабочей среде). Фаза проектирования
(инициализация проекта, формирование группы разработки, определение требований к
системе, проведение исследований по выполнимости проекта, разработка общей
концепции системы). Фаза разработки (общие соображения по прототипированию, виды
стратегий прототипирования, документирование разработки, итеративная разработка
серии прототипов и отладка финального прототипа). Фазы внедрения (перенос СОЗ из
среды разработка в среду функционирования, отладка системы, доводка до заданных
параметров по эффективности функционирования).
2.4. Динамические интеллектуальные системы
Современные
направления
исследований
в
области
динамических
интеллектуальных систем (ДИС). Анализ направлений исследований в области
динамических интегрированных экспертных систем (ИЭС). Анализ современных
исследований в области интеллектуальных агентов и МАС. Анализ современных
исследований в области интеллектуальных систем поддержки принятия решений.
Теоретико-методологические
основы
построения
динамических
интегрированных экспертных систем. Основные понятия и определения ДИС.
Особенности архитектуры динамических ИЭС . Типовые неформализованные задачи для
динамических ИЭС . Требования, предъявляемые к базовым параметрам статических и
динамических ИЭС.
Методы построения подсистем моделирования внешнего мира в ДИС (на
примере динамических ИЭС). Общие положения имитационного моделирования.
Подходы к построению имитационных моделей. Интеграция имитационных моделей и
ЭС в ДИС. Внешнее и внутреннее описание сложной технической системы (СТС).
Особенности построения имитационной модели СТС. Характеристика РДО-метода
интеллектуального имитационного моделирования.
Построение
динамических
ИЭС
на
основе
задачно-ориентированной
методологии. Особенности проблемы интеграции в ДИС. Построение имитационных
моделей СТС для динамических ИЭС. Модель интеграции имитационных моделей с
ядром ЭС в динамических ИЭС.
Теоретико-методологические основы построения
многоагентных систем.
Основные подходы и принципы разработки МАС. Структура МАС. Определения и
классификации агентов. Особенности архитектур интеллектуальных агентов. Архитектура
интеллектуального агента на основе продукционной ЭС.
Онтологии в многоагентных системах. Основные понятия и определения.
Модели онтологий. Онтологический инжиниринг и семантический Web.
Инструментальные средства построения динамических интегрированных
экспертных систем. Общие требования к функциональным возможностям ИС для
поддержки разработки ДИС. Классификация ИС для ДИС.
Инструментальная система G2 (Gensym Corp.).
Общая
характеристика
функциональных возможностей системы G2. Представление знаний и методы работы со
знаниями средствами G2. Среда разработчика в системе G2. Интерфейс с внешним
окружением. Общая характеристика проблемно-ориентированных средств на базе G2 (G2
Optegrity, G2 NeurOn-Line, G2 ReThink, Integrity).
Характеристика базовых функциональных возможностей и архитектуры
инструментального
комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
инструментального
комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
Общая
характеристика
Перспективы
развития
инструментальной базы комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения динамических
ИЭС.
Современные инструментальные средства имитационного моделирования.
Общая характеристика ИС имитационного моделирования. Анализ среды имитационного
моделирования RAO-Studio.
Инструментальные средства проектирования и реализации агентов и
многоагентных систем. Анализ зарубежных ИС для МАС (AgentBuilder, Bee-gent и др.).
Система имитационного моделирования взаимодействия интеллектуальных агентов
(ИМВИА).
Технология построения динамических интеллектуальных систем на примере
разработки динамических ИЭС, интеллектуальных агентов и МАС. Примеры
построения демонстрационных прототипов динамических ИЭС. Примеры построения
прототипов интеллектуальных агентов и МАС.
3. Рекомендуемая литература
1. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. М.: Финансы и статистика;
ИНФРА-М, 2010. 432 c.
2. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем.
М.: Научтехлитиздат, 2008. 482с.
3. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям:
философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.
4. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические
экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.
5. Имитационное моделирование систем: учебное пособие. М.:Изд-во МГТУ им. Н.Э.
Баумана, 2009. 584с.
6. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное
моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК,
1998. 428 с.
7. Осипов Г.В. Лекции по искусственному интеллекту. М.: КРАСАНД, 2009. 272 с.
8. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. М.:
Издательский дом «Вильямс», 2006. 1406 с.
9. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.:
Питер, 2000. 384 с.
10. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных
проблем. М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. 864 с.
11. G2 Platform: http://www.gensym.com/?p=what_it_is_g2
12. Инструментальные средства G2 создания экспертных систем реального времени:
http://infogoz.vimi.ru/otct/Infogoz/KN6/138.htm
13. G2 — Вопросы и ответы: http://www.ntpdubna.ru/faq.shtml#35
14. Рыбина Г.В., Берзин В.Ю. Лабораторный практикум по курсу «Динамические
интеллектуальные системы»: Учебное пособие. М.: МИФИ, 2004. 96 с.
15. AgentBuilder: http://www.agentbuilder.com/
16. Bee-gent,
Bonding
and
Encapsulation
Enhancement
aGENT:
http://www.toshiba.co.jp/rdc/beegent/
17. Искусственный интеллект. Кн.1. Системы общения и экспертные системы.
Справочник/Под ред.Захарова М.: Радио и связь, 1990.
18. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Б. Общение конечных пользователей с
системами обработки данных. М.: Радио и связь, 1988.
19. Попов
Э.В.
Общение
с
ЭВМ
на
естественном
языке. М.: Наука, 1982.
Председатель аттестационной
комиссии по направлению
010400 «Прикладная
математика и информатика»
д.ф.-м.н., профессор
/А.М. Загребаев/