Mål:
Målet med kursen är att lära ut principerna för formell kunskapsrepresentation för flera av tilllämpningsområdena inom AI. Speciellt lär sig studenten använda logik både som ett verktyg för analys och som kunskapsrepresentationsspråk för att resonera om händelser och deras förändringar.
Förkunskaper:
TATM 43 Grundläggande diskret matematik, TDDA 15 Logik, grundkurs.
TDDA 58 Artificiell intelligens C.
Organisation:
På föreläsningar och lektioner behandlas teori varvat med mer praktiska övningar.
Kursinnehåll:
Kursen är organiserad i två delar:
Del 1 behandlar kunskapsrepresentation allmänt och logikbaserade formalismer mer ingående. Vi introducerar ett antal logiska verktyg och begrepp som behövs för resonemang inom domänen händelser och deras förändringar. De generella verktyg som behövs för icke-monoton och temporal logik inom AI introduceras och tillämpas på tre centrala problem inom domänen händelser och deras förändringar: "frame"- "qualification"- och "ramification"- problemen. Alla tre är idag öppna problem, men det finns ett antal ansatser till dellösningar som kommer att studeras.
I del 2 introducerar vi en systematisk metod för att studera kunskapsrepresentation i dynamiska system. Metoden kan användas som ett verktyg för att analysera mycket av det som presenterats i del 1, men också som ett verktyg för att konstruera nya logiker för händelser och deras förändringar. Vi tar också upp en teknik för att avgöra korrekthet hos logiska formalismer i relation till formella definitioner av "inhabited dynamic systems", som i sin tur anger egenskaper för agenter och den miljö de verkar i.
Kurslitteratur:
I del 1 används forskningsartiklar och föreläsningsanteckningar som ges ut av institutionen. I del 2 används kursboken:
Sandewall, Erik: "Features and Fluents: A Systematic Approach to the Representation of Knowledge about Dynamical Systems", 1993.
Examination:
UPG 1 Muntlig examination och inlämningsuppgifter.