Управление и искусственный интеллект

Преподаватели: 
Программа курса: 

Разделы и темы лекционных занятий

Содержание

1

Исторические аспекты, принципы, задачи и тенденции развития теории и практики автоматического управления и искусственного интеллекта (ИИ), обзор средств ИИ

История  и современные возможности  автоматики и информационно-управляющих систем (ИУС) в автоматизации процессов получения, преобразования, передачи и использования энергии, материала и информации (механические автоматы древности, регуляторы первой промышленной революции, системы электроавтоматики, ИУС, мехатронные системы, системы управления с элементами ИИ и когнитивистики).

Основные принципы управления и их потенциальные возможности (программное и позиционное управление, робастное и адаптивное управление, интеллектное и интеллектуальное управление). Круг задач, успешно решаемых с помощью (регулирование, стабилизация, терминальное управление, управляемость, наблюдаемость, оптимальное управление); достижения и ограничения.

Основные тенденции развития теории управления и расширение типа объектов и систем управления (от объектов механической природы к техническим системам и технологическим процессам, организационным системам, системам социальной, экономической, экологической и медико-биологической природы); децентрализация и интеллектуализация управления, миниатюризация систем управления, мультиагентные и сетецентрические системы; взаимопроникновение управления, вычислений и связи; проблема ускорения создания ИУС и удешевления систем управления в их жизненном цикле.

2

Обзор основных средств ИИ

Понятие агента (рефлексного агента, софтбота, робота). Рациональные агенты. Виды агентов, варианты проблемных сред и их характеристик. Онтологии, семантические сети и экспертные системы. Особенности дедукции, абдукции, индукции и аргументации как методов обработки информации (планирования действий) в агентах, основанных на знаниях. Нечеткие логики. Нейроуправление. Генетические алгоритмы. Специфика конструктивных логик, используемых в задачах автоматизации планирования действий, и приложения в задачах интеллектуального управления и программирования. Рассуждения по умолчанию и техническая диагностика.

3

Логические методы представления и обработки знаний

Представление знаний в пропозициональном и первопорядковом языках: синтаксис этих языков (определение правильно построенных выражений (ППВ)), семантика (интерпретация выражений). Выполнимость, общезначимость, противоречивость логических формул. Аксиоматические теории, выводимость. Связь понятий выводимости и общезначимости.

Алгоритм Дэвиса-Патнема стандартизации формул (трансляции в дизъюнктный язык): приведение к предваренной нормальной форме (ПНФ), приведение матрицы ПНФ к виду ДНФ, скулемизация, теорема о совместной противоречивости первопорядковой формулы и ее стандартной формы (множества дизъюнктов). Метод резолюций: алгоритм унификации ППВ; операция склейки и правило резольвирования дизъюнктов, теоремы о сохранении истинностных значений множества дизъюнктов при этих преобразованиях; теорема о корректности и полноте метода резолюций. Алгоритмическая проверка заданной формулы на общезначимость, противоречивость, выполнимость методом резолюций. Примеры применения в классической и конструктивной семантике.

Язык позитивно-образованных формул (ПОФ): типовые кванторы (ТК), степень, главные подформулы. Примеры формализации динамических свойств (стабилизируемость до асимптотической устойчивости, инвариантность, диссипативность, управляемость, оптимальность по быстродействию и др.). Доказательство лемм о свойствах ПОФ: 1) частная лемма о подстановочности импликации (ПИ-лемма) для главных подформул, 2) основная ПИ-лемма, 3) лемма о подстановочности (замене) типовых условий, 4) о ТК-правилах дистрибутивности, 5) об удалении независимых ТК, 6) частная лемма о выделении экзистенциальных ТК (ЭТК), 7) основная лемма о выделении ЭТК.

Язык позитивных формул (ПФ) с классической семантикой как подмножество языка ПОФ: синтаксис; трансляция ПФ в язык исчисления предикатов; семантика ПФ. Необходимый критерий противоречивости. ПФ как частный случай  ПОФ: чередование смысла типовых кванторов, ограничение вида типовых условий кванторных переменных, скаляризуемость векторных переменных, справедливость ПИ-леммы. Примеры представления знаний.

4

Методы обработки знаний в позитивных языках

Правило вывода  и исчисление ПФ. Примеры применения. Теорема о корректности и полноте правила. Стратегия автоматического поиска логических выводов (АПЛВ). Примеры АПЛВ. Достоинства и ограничения исчисления ПФ. Сравнение с методом резолюций.

Конструктивный фрагмент языка ПФ и его применение в планировании действий, в т.ч. для автоматизации программирования, автоматизации исследований и проектирования, для поддержки интерактивного обучения, для интеллектного управления динамическими системами, автоматической реконфигурации систем управления в условиях отказов или целенаправленной их перестройки.

Логические уравнения в языке ПФ для дооснащения дескриптивными или конструктивными средствами в условиях неполноты этих средств для разрешимости задачи. Алгоритм построения условий выводимости заданной невыводимой и его обоснование.  Приложения к планированию действий в условиях неполноты априорной информации о среде функционирования системы или неполноты средств системы.

5

Метод редукций

Логические уравнения метода редукций в языке ПОФ с применениями в нелинейном анализе динамических свойств систем управления (стабилизируемость, диссипативность, инвариантность, управляемость, оптимальность по быстродействию и др.).

Метод редукций в анализе корректности модельных преобразований (обеспечения модельных аналогий) и переносимости модельных свойств в требуемую сторону. Алгоритм вывода теорем редукции на базе лемм о свойствах ПОФ. Примеры его применения в терминах функций типа векторных функций Ляпунова и морфизмов для систем управления, описываемых дифференциальными, конечно-разностными и другими уравнениями динамики, логико-динамическими моделями и в форме систем процессов.

6

Метод обучения агента предпочтениям других агентов

Метод построения агентом моделей предпочтения других агентов для адаптации агента в колонии других путем формирования с использованием этих моделей гипотез о поведении других агентов на основе наблюдений рассматриваемым агентом их актов выбора альтернативных решений.

7

Проблемы и перспективы развития методов интеллектуального управления

Актуальные проблемы и перспективы: обеспечения физико-логического интерфейса с внешним миром; учета релевантности знаний; эффективного взаимодействия когнитивных механизмов обработки символьной информации и образов; рационализации многоуровневой архитектуры агента с исполнительным, тактическим и стратегическим уровнями управления; самоорганизации колоний агентов; автоматизации целеполагания агента и автоматической смены им своих критериев качества управления; безопасности использования агентов и их колоний. 

Перечень контрольных вопросов:

  1. История создания автоматических средств механической и другой природы в древности и эпохи промышленных революций. История теории управления. История исследований проблемы создания искусственного интеллекта и место когнитивистики.
  2. Общая теория управления; математическая теория управления; теория автоматизированного управления; теория автоматического управления (дать определения). Основные принципы управления и их потенциальные возможности (программное и позиционное управление, робастное и адаптивное управление, интеллектное и интеллектуальное управление). Задачи управления (перечислить и раскрыть).
  3. 3.        Основные тенденции развития теории управления и расширение типа объектов и систем управления; децентрализация и интеллектуализация управления, миниатюризация систем управления, мультиагентные и сетецентрические системы; взаимопроникновение управления, вычислений и связи; проблема ускорения создания ИУС и удешевления систем управления в их жизненном цикле.
  4. Понятие агента (рефлексного агента, софтбота, робота). Что такое рациональные агенты? Виды агентов, варианты проблемных сред и их характеристик.
  5. Обзор основных средств ИИ. Онтологии, семантические сети и экспертные системы. Особенности дедукции, абдукции, индукции и аргументации как методов обработки информации (планирования действий) в агентах, основанных на знаниях. Что такое нечеткие логики, нейроуправление, генетические алгоритмы?
  6. Специфика конструктивных логик, используемых в задачах автоматизации планирования действий, и приложения в задачах интеллектуального управления и программирования. Рассуждения по умолчанию и техническая диагностика.
  7. Синтаксис пропозиционального и первопорядкового языков (определение правильно построенных выражений (ППВ)), семантика (интерпретация выражений). Выполнимость, общезначимость, противоречивость логических формул (определить и указать их связь). Аксиоматические теории, выводимость. Связь понятий выводимости и общезначимости.
  8. Алгоритм Дэвиса-Патнема стандартизации формул. Метод резолюций: алгоритм унификации ППВ; операция склейки и правило резольвирования дизъюнктов, теоремы о сохранении истинностных значений множества дизъюнктов при этих преобразованиях; теорема о корректности и полноте метода резолюций. Алгоритмическая проверка заданной формулы на общезначимость, противоречивость, выполнимость методом резолюций. Примеры применения в классической и конструктивной семантике.
  9. Язык позитивно-образованных формул (ПОФ): типовые кванторы (ТК), степень, главные подформулы. Примеры формализации динамических свойств (стабилизируемость до асимптотической устойчивости, инвариантность, диссипативность, управляемость, оптимальность по быстродействию и др.). Доказательство леммы о подстановочности импликации (ПИ-леммы) и других лемм о свойствах ПОФ.
  10. Язык позитивных формул (ПФ) с классической семантикой как подмножество языка ПОФ: синтаксис; семантика ПФ. Необходимый критерий противоречивости. Примеры представления знаний.
  11. Вывод в исчислении ПФ. Примеры. Теорема о корректности и полноте исчисления ПФ. Стратегия автоматического поиска логических выводов (АПЛВ). Примеры АПЛВ. Достоинства и ограничения исчисления ПФ. Сравнение с методом резолюций.
  12. Конструктивный фрагмент языка ПФ и его применение в планировании действий, в т.ч. для автоматизации программирования, автоматизации исследований и проектирования, для поддержки интерактивного обучения, для интеллектного управления динамическими системами, автоматической реконфигурации систем управления в условиях отказов или целенаправленной их перестройки.
  13. Логические уравнения в языке ПФ для дооснащения дескриптивными или конструктивными средствами в условиях неполноты этих средств для разрешимости задачи. Алгоритм построения условий выводимости заданной невыводимой и его обоснование.  Приложения к планированию действий в условиях неполноты априорной информации о среде функционирования системы или неполноты средств системы.
  14. Логические уравнения метода редукций в языке ПОФ с применениями в нелинейном анализе динамических свойств систем управления (стабилизируемость, диссипативность, инвариантность, управляемость, оптимальность по быстродействию и др.).
  15. Метод редукций в анализе корректности модельных преобразований (обеспечения модельных аналогий) и переносимости модельных свойств в требуемую сторону. Алгоритм вывода теорем редукции на базе лемм о свойствах ПОФ. Примеры его применения в терминах функций типа векторных функций Ляпунова и морфизмов для систем управления, описываемых дифференциальными, конечно-разностными и другими уравнениями динамики, логико-динамическими моделями и в форме систем процессов.
  16. Метод построения агентом моделей предпочтения других агентов для адаптации агента в колонии других путем формирования с использованием этих моделей гипотез о поведении других агентов на основе наблюдений рассматриваемым агентом их актов выбора альтернативных решений.
  17. Актуальные проблемы и перспективы: обеспечения физико-логического интерфейса с внешним миром; учета релевантности знаний; эффективного взаимодействия когнитивных механизмов обработки символьной информации и образов; рационализации многоуровневой архитектуры агента с исполнительным, тактическим и стратегическим уровнями управления; самоорганизации колоний агентов; автоматизации целеполагания агента и автоматической смены им своих критериев качества управления; безопасности использования агентов и их колоний. 
Список литературы: 

Основная литература:

  1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект....
  2. Thagard, P. Mind: Introduction to Cognitive Science. - Cambridge: The MIT Press, 2005.
  3. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. – М.: Физматлит, 2000.
  4. Васильев С.Н. Метод редукции и качественный анализ динамических систем // Известия РАН. ТиСУ, 2006, №1, с. 21-29, №2, с. 5-17. Перевод: Nonlinear Analysis, Elsevier, 2006, vol. 64, pp. 242-252, vol. 65, pp. 939-955.
  5. Васильев С.Н., Батурин В.А., Баянова Т.О. Многокритериальное принятие решений, основанное на получении оценочной функции в виде полинома третьего порядка // Управление большими системами, 2008, вып. 22, с. 5-20.
  6. Емельянов С.В., Коровин С.К. Новые типы обратной связи: управление при неопределенности, М., Наука, Физматлит, 1997.

Дополнительная литература:

  1. Интеллектуальные системы управления и контроля газотурбинных двигателей/ Под ред. С.Н.Васильева. - М.: Машиностроение, 2008  Красовский Н.Н. Теория управления движением. – М.: Наука, 1968.
  2. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. – М.: Наука, 1977.
  3. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений.- М.: Наука, 1996.
  4. Летов А.М. Математическая теория процессов управления (с предисловием Красовского Н.Н.). – М.: Наука, 1981.
  5. Матросов В.М., Анапольский Л.Ю., Васильев С.Н. Метод сравнения в математической теории систем. – Новосибирск: Наука, 1980.
  6. Мендельсон Э. Введение в математическую логику. – М.: Наука, 1971.
  7. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимального управления. – М.: Физматгиз, 1961.
  8. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. – М.: Энергия, 1981.
  9. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. – М.: Наука, 1983.
  10. Черноусько Ф.Л., Акуленко Л.Д., Соколов Б.Н. Управление колебаниями. М.: Наука, 1980.

            Пособия и методические указания:

  1. Васильев С.Н. Логический подход к интеллектуализации компьютерных систем (в печати и на сайте кафедры www......).
  2. Непейвода Н.Н. Прикладная логика. - Новосибирск: НГУ, 2000.