Искусственный интеллект

Содержание

1. Введение…………………………………………………………………....3
2. Основные понятия искусственного интеллекта………………………...4
3. История развития искусственного интеллекта………………………….8
4. Искусственный интеллект как – научное направление………………..11
5. Заключение………………………………………………………………..17
6. Использованная литература……………………………………………...18

Введение

     С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.Иными словами,человек просто хочет создать себе подобного в той или иной форме, хочет, чтобы какие-то действия выполнялись более рационально, с меньшими затратами времени и энергии. В последнее время наблюдается возрастание интереса к искусственному интеллекту, вызванное повышением требований к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект.

      В настоящее время известны различные, порой даже противоречивые, толкования понятия: "искусственный интеллект". Приведем некоторые из них. Итак, искусственный интеллект - это создание таких программ для вычислительных машин, поведение которых назвали "разумным", если бы обнаружили его у людей.Искусственный интеллект будет реализован лишь тогда, когда неодушевленная машина сможет решить задачи, которые до сих пор не удавалось решить человеку, - не вследствие большей скорости и точности машины, а в результате ее способности найти новые методы для решения имеющейся задачи.Термин "искусственный интеллект" употребляется в двух различных смыслах. Во-первых, под этим термином понимают определенное научное направление, а во-вторых, этот термин используется как название для систем и объектов, на разработку которых и нацелены проводимые исследования.

    Искусственный интеллект как наука существует около полувека. Это направление информатики - самое молодое, возникшее в середине 70-х годов. Первой интеллектуальной системой считается программа "Логик-Теоретик", предназначенная для доказательства теорем и исчисления высказываний. Ее работа впервые была продемонстрирована 9 августа 1956 г. В создании программы участвовали такие известные ученые, как А. Ньюэлл, А. Тьюринг, К. Шеннон, Дж. Лоу, Г. Саймон и др. За прошедшее с тех пор время в области искусственного интеллекта разработано великое множество компьютерных систем, которые принято называть интеллектуальными. Области их применения охватывают практически все сферы человеческой деятельности, связанные с обработкой информации.

Основные понятия искусственного интеллекта

   Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется,как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

     Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении) и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В Искусственном интеллекте основная цель — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли обрабатывать их и достигнуть подобия человеческого интеллекта. Исследователи ИИ,используют теории представления знаний из когнитологии. Такие методы как фреймы,правила и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Так как знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, которые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание выводов из знаний.Было очень немного обсуждения вопросов представления знаний и исследования в данной области. Есть хорошо известные проблемы, такие как "spreading activation", (задача навигации в сети узлов) «категоризация» (это связано с выборочным наследованием; например вездеход можно считать специализацией (особым случаем) автомобиля, но он наследует только некоторые характеристики) и «классификация». Например, помидор можно считать как фруктом, так и овощем.

    В области искусственного интеллекта, решение задач может быть уп-рощено правильным выбором метода представления знаний. Определенный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например диагностическая экспертная система Мицин использовала схему представления знаний основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.Проблема формирования баз знаний является сложной и многогранной. Если ограничить рассмотрение этой проблемы задачей извлечения личных знаний эксперта, то можно сформулировать основные требования и принципы построения программных систем, автоматизирующих процесс формирования баз знаний. Системы такого рода именуются автоматизированными системами инженерии знаний.

    В 1950 году британский математик Алан Тьюринг опубликовал в журнале «Mind» свою работу «Вычислительная машина и интеллект», в которой описал тест для проверки программы на интеллектуальность. Он предложил поместить исследователя и программу в разные комнаты и до тех пор, пока исследователь не определит, кто за стеной - человек или программа, считать поведение программы разумным. Это было одно из первых определений интеллектуальности, то есть А. Тьюринг предложил называть интеллектуальным такое поведение программы, которое будет моделировать разумное поведение человека.

    С тех пор появилось много определений интеллектуальных систем (ИС) и искусственного интеллекта (ИИ). Сам термин ИИ (AI - Artificial Intelligence) был предложен в 1956 году на семинаре в Дартмутском колледже (США). Приведем некоторые из этих определений. Д.Люгер в своей книге определяет «ИИ как область компьютерных наук, занимающуюся исследованием и автоматизацией разумного поведения».

В учебнике по ИС дается такое определение: «ИИ - это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка».Введем определения, которые будем использовать в качестве рабочих определений. Предметом информатики является обработка информации по известным законам. Предметом ИИ является изучение интеллектуальной деятельности человека, подчиняющейся заранее неизвестным законам. ИИ это все то, что не может быть обработано с помощью алгоритмических методов. Системой будем называть множество элементов, находящихся в отношениях друг с другом и образующих причинно-следственную связь.

Адаптивная  система - это система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний. Традиционно, по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы .

Под алгоритмом будем понимать последовательность заданных действий, которые однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время для решаемой задачи.

Под ИС будем  понимать адаптивную систему, позволяющую  строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании  конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде. Сделаем два важных дополнения к  данному определению. К сфере  решаемых ИС задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

• в них неизвестен алгоритм решения задач (такие задачи будем называть интеллектуальными задачами);
• в них используется помимо традиционных данных в числовом формате информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков;
• в них предполагается наличие выбора (не существует алгоритма - это значит, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности). Свобода действий является существенной составляющей интеллектуальных задач.

    Интеллектуальные робототехнические системы (ИРС) содержат переменную, настраиваемую модель внешнего мира и реальной исполнительной системы с объектом управления. Цель и управляющие воздействия формируются в ИРС на основе знаний о внешней среде, объекте управления и на основе моделирования ситуаций в реальной системе.

     О каких признаках интеллекта уместно говорить применительно к интеллектуальным системам? ИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные, ИС способны из имеющихся фактов и знаний сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т. д. Кроме того, ИС должны быть способны к самооценке - обладать рефлексией, то есть средствами для оценки результатов собственной работы. С помощью подсистем объяснения ИС может ответить на вопрос, почему получен тот или иной результат. Наконец, ИС должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами.

История развития искусственного интеллекта

    Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. Впервые ее выразил Р.Луллий (ок.1235-ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.В XVIII в. Г.Лейбниц (1646 - 1716) и Р.Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

   Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX в. В это же время Н.Винер (1894 - 1964) создал свои основополагающие работы по новой науке — кибернетике.Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Единственный объект, способный мыслить, — это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.Таким образом нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток — нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

     Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г.Розен-блаттом и П.Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими, получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 гг. количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Однако в  середине 80-х гг. в Японии в рамках проекта разработки компьютера V поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер VI поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения  по памяти и быстродействию были практически  сняты. Появились транспьютеры —  параллельные компьютеры с большим  количеством процессоров. От транспьютеров  был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров — распознавание образов.

В настоящее  время используются три подхода к созданию нейросетей:

• аппаратный — создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;
• программный — создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;
• гибридный — комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть — программные средства.