Первый вопрос
1. Какие направления развития искусственного интеллекта можно выделить и в чем их принципиальное различие?
2. Каковы особенности символизма и коннективизма?
3. Как можно определить знания и каковы их отличия от данных?
4. Какие модели и формы знаний могут быть выделены для их представления и использования?
5. В чем заключаются особенности различных формализмов, используемых для представления знаний?
6. Какие языки могут быть использованы для представления знаний и вывода при решении интеллектуальных задач?
7. Какие подходы и методы используются, чтобы получать знания для решения интеллектуальных задач?
8. Какими основными свойствами должны обладать знания, получаемые в результате работы с экспертами, и каковы возможные недостатки знаний, формируемых автоматически?
9. Что такое копирующее обучение? Какие знания и как могут быть получены при таком обучении? Какой алгоритм используется при накоплении знаний в нечетко-логической форме?
10. Какие принципы лежат в основе обучения с генетическим алгоритмом? Что такое фитнес-функция и как могут быть реализованы операторы селекции, кроссовера и мутации?
11. Как устроена система классификаторов?
12. Какие принципы лежат в основе обучения с подкреплением? Возможно ли получение аналитического решения задачи обучения с подкреплением, и в каком случае?
13. В каком виде формируется уравнение Веллмана для вычисления оценки оптимальной политики, определяющей поведение робота, убирающего отходы?
14. Какие алгоритмы обучения с подкреплением могут использоваться на практике?
Второй вопрос
1. Какие основные этапы могут быть выделены в развитии И С и каковы их особенности?
2. По каким критериям классифицируются ИС?
3. Какие архитектурные компоненты могут быть выделены в ИС? Как они функционируют в ее составе?
4. Какую форму имеют предикатные базы знаний? Как делается вывод на предикатах?
5. Что такое система продукций? Как делаются выводы в ней?
6. Как может быть реализовано планирование в продукционных системах?
7. Что такое семантические сети? Как с их помощью организуются ответы на запросы?
8. Что подразумевает понятие «фрейм»? Каковы особенности построения и использования сетей фреймов?
9. Как строятся логические обучаемые системы? Какие задачи могут решаться с их использованием?
10. Каковы принципы построения и возможности персептронов и как они обучаются? В чем различия персептронов и сетей Кохонена?
11. Каковы принципы построения сетей Хопфилда? Как они обучаются и функционируют?
12. Каковы особенности когнитивного подхода в искусственном интеллекте? Какие концепции лежат в основе искусственных когнитивных систем?
13. На каких принципах строятся логические когнитивные системы? Какие задачи могут решаться с их помощью?
14. Как можно построить когнитивную систему на нейронных сетях?
15. Какие особенности имеют нейрологические когнитивные системы по сравнению с логическими и нейросетевыми?
16. Как устроены нечетко-нейронные модули? Каким образом они могут быть использованы в когнитивных системах?
17. Какие типы агентов могут использоваться в многоагентных интеллектуальных системах и в чем заключаются их различия?
18. Как может быть представлена абстрактная модель агента?
19. Как могут быть построены реактивные агенты?
20. Как могут быть построены планирующие агенты?
21. Как устроены когнитивные агенты? Какие преимущества они имеют по сравнению традиционными агентами?
22. Каким образом агенты MAC взаимодействуют друг с другом?