Когнитивные системы управления

В первой части курса рассматриваются основы механизации мышления в исторической ретроспективе и модели представления знаний. Сама формулировка задачи разработки и создания формализованных механистических рациональных систем принятия решений является результатом эволюции философских, логических и математических концепций. Обсуждаются вычислительные модели мышления, нейроподход и роботизированный подход к мышлению, продукционная, семантическая, фреймовая, логическая модели представления знаний.

Во второй части курса когнитивные системы управления рассматриваются с инженерных позиций, раскрывается содержание инженерии знаний. Для этой цели анализируются различные принципы организации систем управления базами знаний, рассматриваются подходы к реализации цифровых двойников, программная реализация логической модели представления знаний, взаимодействие искусственных нейронных сетей с базами знаний и многоагентные когнитивные системы. Приводятся примеры когнитивных систем в задачах управления техническими объектами и в системах поддержки принятия решений.

Практические занятия включают, среди других, задания по проектированию семантических баз знаний, задания по разработке приложений на основе знаний с реализацией семантических и математических моделей, задания по изменению и запуску моделей с элементами когнитивности в рамках агентного подхода к моделированию в инструментальной системе AnyLogic.

Курс включает видеолекции, презентации и практическую работу в соответствии с программой, включая практические задания по изменению, изучению и запуску моделей, основанных на агентном подходе к моделированию в инструментальной системе AnyLogic. Для освоения материала курса требуется загрузить, установить систему и изучить основные правила работы с ней в соответствии с методическими указаниями по курсу.

(1) Станкевич Л. А. Когнитивные системы и роботы: монография / Л. А. Станкевич [Электронный ресурс]. – СПб. : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2019. – 631 с. – Режим доступа: https://elib.spbstu.ru/dl/2/i19-63.pdf/view

(2) Онуфриев В.А. Проектирование интеллектуальных систем управления: учеб. пособие / В. А. Онуфриев [Электронный ресурс]. – СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020. – 132 с. – Режим доступа: https://elib.spbstu.ru/dl/2/s20-44.pdf/info .

(3) Сайт компании AnyLogic, имеется возможность свободно загрузить и запустить версию системы моделирования AnyLogic для изучения студентами: www.anylogic.ru

Требуется знание основ философии в рамках базового университетского курса, владение основными навыками работы с компьютером, понимание принципов программирования и умение работать с одним из языков программирования общего назначения.

Модуль 1. Теоретические основы инженерии знаний

Тема 1. Эволюция концепций механизации мышления

Тема 2. Модели представления знания

Модуль 2. Когнитивные системы поддержки принятия решений

Тема 3. Системы на основе знаний

Тема 4. Семантическая формализация знаний

Тема 5. Нейронные сети в составе систем на основе знаний

Тема 6. Многоагентная организация когнитивных систем

Тема 7. Перспективы развития когнитивных систем

Модуль 3. Итоговая аттестация

После завершения этого курса слушатели

• получат представление об истории и основных современных направлениях развития искусственных когнитивных систем;
• узнают о моделях, методах и средствах когнитивной науки, связанных с инженерией знаний и поддержкой принятия решений;
• смогут разрабатывать базы на специальных языках представления знаний;
• смогут разрабатывать приложения на основе знаний, используя библиотеки для применения математических и семантических баз;
• смогут решить частные задачи по созданию и изучению моделей многоагентного управления с элементами когнитивности на примере использования системы моделирования AnyLogic.

Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач

Способен применять методы математического анализа, моделирования, оптимизации и статистики для решения задач, возникающих в ходе профессиональной деятельности