Программа

Программа

Утверждаю
Зав кафедрой системной
интеграции и менеджмента, доктор
физико-математических наук, профессор
________________________ С.В. Клименко
<<27>>_____июня__2003г.

Программа
вступительных экзаменов в аспирантуру МФТИ
по специальности 05.13.18
«Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

I. Обработка нечисловой информации

1. Семиотика – наука о знаках и их использовании. Понятие и определение знака. Денотат и референт. Виды знаков. Семиотические системы. Синтактика, семантика и прагматика. Знак как унитарный носитель информации о факте культуры. Государственные символы. Франчайзинг как коммерческая продажа знака.

2. Текст как сложное знаковое единство. Устные, письменные, печатные тексты. Тексты СМИ. Гипертекст. Интернет как новая среда обитания текстов. Закономерности существования текстов в обществе (хранение, копирование, авторское право). Хранение, передача, цитирование устных, письменных, печатных текстов и текстов СМИ. Социальные катастрофы как следствие нарушения правил обращения с текстами. Проблема авторства и авторское право. Организация речевой деятельности в Интернете как насущная проблема.
3. Риторика как наука об эффективной коммуникации – устной, письменной, печатной и на магнитном носителе. Топика как способ организации текста. Восприятие текста. Образ ритора. Образ автора как частный случай образа ритора. Атаки на образ автора. Образ руководителя и менеджера и организация деятельности по его созданию. Паблик рилейшенз как деятельность по созданию образа фирмы. Эффективность резюме, web-страницы с точки зрения риторики.
4. Коммуникация. Кибернетическая модель коммуникации. Дискурс. Возможна ли передача мыслей на расстояние. Понятие коммуникативной неудачи и их классификация. Риторическая модель коммуникации.
5. Документ. Характерные признаки документа – как сложного знака, как особого рода текста, как средства организации трудовой деятельности. Документ и правила обращения с ним с точки зрения общей филологии. Эффективность документа как риторическая проблема. Реквизит и формуляр документа. Документ в Интернете. Представление документа в формате XML. Электронная подпись. Делопроизводство и документооборот. Проблемы переноса документооборота в компьютерные сети.
6. Тезаурус. Структура тезауруса. Роль тезауруса в информационном поиске. Тезаурус как система знаков. Тезаурус как средство знаковой интеграции трудовой деятельности. Тезаурус как реализация обратной функции от денотата к знаку.
7. Автоматический поиск информации. Поисковый образ документа (ПОД), поисковый образ запроса (ПОЗ) и их соответствие.
8. Принципиальная неразрешимость некоторых поисковых задач (семь смертных грехов информационного поиска). Роль тезауруса в информационном поиске.
9. Соотношение предметов изучения компьютерной лингвистики и управления знаниями на примере вопросно-ответной (QA) системы.
10. Определение соотношения знания и информации - формула Брукса: K(S) + delta(I) = K(S + delta(S)) Обобщение формулы Брукса.
11. Способы хранения знаний. Текстовая форма. Способы хранения знаний в машине. Элементарные формы хранения знаний - предикаты, фреймы, нейросети.
12. Представление знаний в машинной форме - предикаты (Аристотель), фреймы (Марвин Минский), концептуальные графы (Джон Сова). Знание в виде продукционной сети IF-THEN-ELSE (расширение концепции аристотелева силлогизма).
13. Онтология - набор понятий, связи между ними как набор ролей и отношений. Языки кодирования онтологий. Редактор Prot&#233;g&#233;.
14. Потенциальные источники знаний: R - внешний физический мир (реальность), M - сознание, S - знаковые структуры. Фундаментальные классы процессов. Матрица В.М. Капустяна (R,M,S)x(R,M,S). Переходы R-M,R-S,R-R...
15. Извлечение знаний - knowledge acquisition. Извлечение знаний в кибернетическую систему (AI) - процессы R-AI, M-AI, S-AI. Особенности этих процессов.
16. Язык представления знаний KNOW. Язык (формат) обмена знаниями (KIF). Кодирование простейших единиц знания - отдельных слов, понятий. Как они объединяются в элементарные структуры. Концептуальные графы Д. Совы.
17. Экспертные системы. Определение ЭС в широком смысле и в узком смысле. Соотношение между этими определениями и область их применения.
18. ЭС MIZAR и алгоритм Саати. Ее функционирование, преимущества и недостатки. Класс экспертных задач, решаемых на системе Мицар. Структурная схема ЭС - пользователь, интерфейс пользователя, база знаний, решатель, подсистема объяснений, интерфейс редактирования знаний, инженер знаний, эксперт.
19. Семь классических экспертных задач.
20. Качества и свойства ЭС - поиск в пространстве состояний, способность производить символические (знаковые вычисления), приобретение знаний, прозрачность работы, обучаемость, оценка качества своей работы.
21. Физическая символическая система. Продукционные правила. Способы реализации ФСС. Язык Пролог - преимущества и недостатки для реализации ФСС.
22. Общезначимые (статические) и ситуационные (динамические) знания. Разбор соотношения этих видов знаний на примере задач из ПО генеалогии.
23. Инженерия знаний и нечеткость. Хранение и обработка нечетких знаний. Виды нечетких знаний. Недетерминированность выводов.

Программу составил: к.ф.н., доцент Рыков В.В.

Литература

1. Братко И. Язык программирования Пролог для искусственного интеллекта. - М. Мир, 1990.
2. Клименко С.В. Электронные документы. - М. Анкей, 1999.
3. Котов Р.Г., Якушин Б.В. Языки информационных систем. - М. Наука, 1980.
4. Мельников Г.П. Семиотика и языковые аспекты кибернетики. - М. Наука, 1983.(есть на сайте)
5. Новиков А.И. Семантика текста и ее формализация. - М. Наука, 1983.
6. Рождественский Ю.В. Теория риторики. - М., 1998.
7. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных системах.- М. Наука, 1990.
8. Рябцева Н.К. Информационные процессы и машинный перевод. - М. Наука, 1986.
9. Солтон Дж. Динамические библиотечно-информационные системы. - М. Мир, 1979.
10. Дюк В., Самойленко А. Data Mining. – М.: Питер, 2001.
11. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПБ: Питер, 2000.
12. Непейвода Н.Н. Прикладная логика. - Новосибирск: НГУ, - 2000.
13. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. - М.: Изд. МГТУ им. Баумана, - 2001.
14. Капустян В.М., Белов И.П. Процессы и концепты. - Москва, 1997.
15. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. - М.: Наука, - 1997.
16. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, - 1993.
17. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, - 1991.
18. Дойч Д. Структура реальности. - М.: RC, - 2001.
19. Хорган Дж. Конец науки. Взгляд на ограниченность знания на закате Века Науки. - СПБ.: Амфора, 2001.
20. Шенк Р. Обработка концептуальной информации. - М.: Мир, - 1983