HJEMMESIDE FOR SLI 330

Dette er kurset som tidligere het SLI 11

Eksamensoppgave i SLI 11 - høst 1998 og datafilene DATA.TXT og KRITIKK.TXT

Eksamensoppgave i SLI 330 - vår 1999

Jeg har lagt ut noen filer til eksamensoppgaven

• base.txt gir en litt opprydning av datafilene. Jeg har brukt vanlig editor til å konvertere til skandinaviske bokstaver og så egne funksjoner for å rydde opp i linjeskift (rensk-opp)
• prog.cl gir databasefunksjoner - legg merke til at base.txt skal være i et directory som heter Kritikk for riktig innlesing
• filer.cl legger ut filer fra programmet
• init.cl leser disse filene igjen
• litter.lsp en annen oppgaveløsning
• til eksekvering trenger du 7 filer 1 2 3 4 5 6 7
• disse legger du i en mappe og så åpner du (dobbeltklikker på) kritikk.exe og venter 4-5 minutter

Meldinger

• Pensum er Peter Norvig : Paradigms of Artificial Intelligence Programming. Vi vil gå gjennom parts II - III - IV.
• En peker til Common Lisp ressurser. Se spesielt kode for læreboka.
• Bestille bøker fra England - Amazon, Blackwell's , Internet Book Shop
• Eksamen fra 7.juni 0900 til 14.juni 1500 - om ikke annet blir avtalt her
• Annen litteratur: Paul Grahams Common Lisp og On Lisp
• En peker til kunstig intelligens ressurser
• En peker til et lisp-kurs lagd i CL-HTTP

Uke 4

En første innføring i Common Lisp. Se på part I av boka - og spesielt koden i kapittel 2. Jeg viste hvordan en kunne lese inn / skrive ut på filer med Common Lisp - og med det kunne editere store filer. Kode for det er i løsning for eksamensoppgavene i fjor.

Uke 5

Vi ser på General Problem Solver - det første AI-programmet. Viktige punkter

• En har et underliggende språk - språket der en beskriver mål. Det er bygd opp av atomære mål ved konjunksjon alene. Vi behandler hverken negasjon eller disjunksjon.
• Transformasjoner blir beskrevet ved preconditions, add-list, delete-list
• Får problemer med å gå i ring - i likhet med vanlig søk
• Ekstra problemer med at vi antar for mye uavhengighet av delmål

Legg merke til der vi gjør ting forskjellig fra vanlig søk. Det kan være nødvendig av effektivitetsmessige grunner - men gir samtidig ekstra problemer. Herbert Simon om bounded rationality.

Uke 6

Eliza - og bruken av pattern matching. I arbeidet med kunstig intelligens (AI) kan det være viktig å se på utvelgelsen av kunstige omgivelser (AE) som gir en kontekst for eksekveringen av programmet.

Uke 7

Det viktigste denne uka er å lære seg datadrevet program - slik det er gitt ved pattern-matching eksempelet i boka. Prøv å tenk deg turing mannen som en som bruker en manual for å finne ut hva han skal gjøre.

Uke 8

Dere skal arbeide på en større oppgave. Her er noen punkter

• last ned kodefilene for GPS og ELIZA og få dem til å virke
• utvid ELIZA til andre situasjoner/ andre språk - og helst finn en mulighet til å bruke GPS i ELIZA-dialogen
• det fins en ELIZA i Gnuemacs - prøv ESC-x doctor - se på kildefiler for ideer
• let på nettet for ideer
• gi bedre grensesnitt for programmet - enten ved å bruke IDE fra Allegro CL eller CL-HTTP eller annet

Det blir ikke vanlige forelesninger, men jeg vil stort sett være på kontoret og vil være tilgjengelig.

Uke 9

Oppgavene fra forrige uke skal dere fortsette med. Legg inn nye muligheter etter hvert som vi går videre i kurset.

Vi tar for oss både kapittel 8 og 9. Det er to ting vi skal lære

• patternmatching for å finne variable i regnestykker slik det gjøres i STUDENT
• hvordan symbolregning gjøres i Lisp

Spesielt i kapittel 9 tar en for seg spesielle problemer med å lage matematikk programmer. Her er vi bare interessert i dette som en oppgave i symbolmanipulering og ikke som matematikk. Noen nye Lisp konstruksjoner

• format for utskrifter
• labels svarer til letrec i Scheme
• multiple-value-bind og values for å bruke flerverdiete funksjoner

Uke 10

To store temaer i jakten på effektive programmer - memoisering og kompilering. For memoiseringen prøv å forstå følgende kode fra boka (sidene 273, 274, 275)

(defmacro defun-memo (fn args &body body) "Define a memoized function." `(memoize (defun ,fn ,args . ,body)))

(defun memo (fn &key (key #'first) (test #'eql) name) "Return a memo-function of fn." (let ((table (make-hash-table :test test))) (setf (get name 'memo) table) #'(lambda (&rest args) (let ((k (funcall key args))) (multiple-value-bind (val found-p) (gethash k table) (if found-p val (setf (gethash k table) (apply fn args))))))))

(defun memoize (fn-name &key (key #'first) (test #'eql)) "Replace fn-name's global definition with a memoized version." (clear-memoize fn-name) (setf (symbol-function fn-name) (memo (symbol-function fn-name) :name fn-name :key key :test test)))

(defun clear-memoize (fn-name) "Clear the hash table from a memo function." (let ((table (get fn-name 'memo))) (when table (clrhash table))))

For kompilering - forstå hvordan en kompilerer et regelbasert system (side 275, 276).

Dette er kjernepunktene i kapittel 9 - og gir de kodebitene dere skal skjønne ordentlig.

Uke 11

Vi ser på lisp-relaterte problemer - for mye consing og hvordan unngå dette. Lær multiple-valued functions. Prøv å bruke funksjonen get-decoded-time .

Vi ser nærmere på koden for Beyers base.

Uke 12

Prolog - fra kapittel 11 en interpret og fra kapittel 12 en kompilator. Jeg regner med at dere kan en del om prolog. Fra interpreten ta med følgende

• valg av syntaks (<- head body) for klausuler og ?var for variable
• bruk av logiske variable med skop klausulen de er i
• lager regelbase ved å bruke property-lister for symboler
• implementering av variable ved å bruke gensym
• problemer med å huske kontinuasjoner ved backtracking
• unifikasjonsalgoritmer

Så til kompilatoren. Dette er en av de vanskeligste kodebitene i boka. Arbeid ordentlig med å forstå den.

Uke 13 - Påskeferie

Uke 14 - bare onsdag

Vi lærer oss grunnleggende programmering i CLOS. Bakgrunnsstoff fra

• kapittel 13 i læreboka
• kapittel 11 fra Grahams bok er tilgjengelig i Allegro Common Lisp pakka
• ANSI Common Lisp info fra Allegro Common Lisp
• se etter Common Lisp ressurser på nettet. Marty Hall har noen enkle sider om CLOS.

Dere skal lære om

• defclass
• make-instance
• defmethod

Uke 15

Ekspertsystemer - kapittel 16. Vi sammenligner ekspertsystemer med regelbaserte systemer lagd i Prolog. Følgende punkter var viktige

• behandling av usikkerhet
• forklaring av slutninger
• kontekst-variable

Det er to hovedmåter å behandle usikkerhet på. Den sannsynlighetsteoretiske har en klar tolking, men er vanskelig å forene regnemessig med et regelbasert system. Den utsagnslogiske behandling av usikkerhet har en uklar tolking, men lar seg lett forene med et regelbasert system. Vi ser på MYCIN der en bruker sikkerhetsfaktorer.

Mekanismer for å forklare slutninger skalerer dårlig opp i overgang fra små til store systemer.

Prolog-variable er for generelle til at en kan behandle dem så effektivt som er ønskelig. Vi ser i MYCIN på hvilken informasjon en variabel skal ha - vi kan tenke dem som et skjema med fast plass for utfylling av noen verdier. Dette blir kodet inn direkte i MYCIN.

MYCIN har i tillegg caching av informasjon alt utledet og et system som stiller spørsmål om en mangler informasjon for å utføre slutninger.

Vi begynner også såvidt på spilleprogram for Othello.