Модели исскуственного интеллекта

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………….. 3

1. ИСТОРИЯ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА………............................... 5

1.1Понятие искусственного интеллекта…………………...………………… 5

1.2 Этапы развития ИИ ………………………………………………………. 6

2. МОДЕЛИ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА…………………………..... 7

2.1 Модель, основанная на использовании теста Тьюринга……………….. 7

2.2 Когнитивная модель………………………………………………………. 8

2.3 Модель, основанная на использовании "законов мышления"………… 9

2.4 Модель, основанная на использовании рационального агента….........10

ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………….................13

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ…………………………......14

 

ВВЕДЕНИЕ

Искусственный интеллект  сегодня одна из передовых областей исследований ученых. Причем рассматриваются  как системы, созданные с его  частичным использованием: например распознавание текстов, бытовые  роботы, до возможности замены творческого  труда человека искусственным. Данная область образовалась на стыке целого ряда дисциплин: информатики, философии, кибернетики, математики, психологии, физики, химии и др. Сегодня в  самых различных областях науки  и техники требуется выполнение машинами тех задач, которые под  силу были только человеку. На помощь тогда  приходит искусственный интеллект, который может заменить человека в какой либо рутинной и скучной  деятельности. Сегодня системы, как  программные, так и аппаратные, созданные на основе искусственного интеллекта находят все большее применение в технике. Это и автомобили с электроникой с использованием ИИ, и новейшие роботы, участвующие в производстве чего-либо, и компьютерные программы, которые включают в себя и игры с ИИ. Цель создания полного ИИ, т.е. такого, которой мог бы выполнять действия по обработке информации наравне с человеком или лучше, - это прежде всего улучшение жизни человека и дальнейшее увеличение степени автоматизации производства. Тогда человеку бы осталось лишь выполнять высоко-творческий труд, который приносил бы ему удовольствие. Но на современном этапе развития этой области до создания таких систем полного ИИ довольно далеко, и пока нам приходится ограничиваться лишь частичным вмешательством ИИ в другие интеллектуальные системы. Это прежде всего программные средства. Например, экспертные системы, системы распознавания образов и д.р. Это сегодняшний день, а начиналось все довольно с простых по формализации задач: логические игры (шахматы, шашки, числовые и др.). Американский кибернетик А. Самуэль составил для вычислительной машины программу, которая позволяет ей играть в шашки, причем в ходе игры машина обучается или, по крайней мере, создает впечатление, что обучается, улучшая свою игру на основе накопленного опыта. В 1962 г. эта программа сразилась с Р. Нили, сильнейшим шашистом в США и победила. С этого можно сказать, и началось исследование ИИ. Тогда, да и сегодня следовали определению Тьюринга, что такое ИИ: «Компьютер можно считать разумным – если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком».

Актуальность

Данная тема представляет большой интерес для исследования, потому что до сих пор нет единого мнения, что такое искусственный интеллект. А также нет единой классификации моделей искусственного интеллекта.

Объект исследования

Искусственный интеллект.

 

Предмет исследования

Подходы к определению  искусственного интеллекта.

 

Цель работы

Определить модели искусственного интеллекта.

 

Задачи

Изучить литературу по данной теме. Рассмотреть определения ИИ и периоды развития искусственного интеллекта, а также основные модели. Подходы к определению моделей искусственного интеллекта.

 

Общие сведения

Мною рассмотрены периоды  развития ИИ и его определения. Модели ИИ.  Подходы к определению моделей ИИ.

 

 

1. ИСТОРИЯ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА
1. Понятие искусственного интеллекта.

Понятие искусственный интеллект (далее возможно сокращение ИИ), как  в прочем и просто интеллект, весьма расплывчаты. 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.

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие  определения искусственного интеллекта <электронный ресурс> [11]:

1. Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
2. Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.
3. Наука под названием «Искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

Одно из частных определений  интеллекта, общее для человека и  «машины», можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы  создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого  класса сложности и решать эти  задачи».

 

1.2 Этапы развития  ИИ.

Несмотря на свою краткость, история исследований и разработок систем искусственного интеллекта может  быть разделена на четыре периода:

60-е – начало 70-х годов  XX века – исследования по "общему  интеллекту". Попытки смоделировать общие интеллектуальные процессы, свойственные человеку: свободный диалог, решение разнообразных задач, доказательство теорем, различные игры (тина шашек, шахмат и т.д.), сочинение стихов и музыки и т.д.

70-е годы – исследования  и разработка подходов к формальному  представлению знаний и умозаключений,  попытки свести интеллектуальную  деятельность к формальным преобразованиям  символов, строк и т.д.;

с конца 70-х годов –  разработка специализированных на определенных предметных областях интеллектуальных систем, имеющих прикладное практическое значение (экспертных систем);

90-е годы – фронтальные  работы по созданию ЭВМ 5-го  поколения, построенных на иных  принципах, чем обычные универсальные  ЭВМ, и программного обеспечения  для них.

В настоящее время "искусственный  интеллект" – мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто  научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные  с созданием и эксплуатацией  работоспособных образцов интеллектуальных систем.

Любая задача, для которой  не известен алгоритм решения, может  быть отнесена к области искусственного интеллекта. Примерами могут быть игра в шахматы, медицинская диагностика, составление резюме текста или перевода его на иностранный язык – для  решения этих задач не существует четких алгоритмов.

Еще две характерные особенности  задач искусственного интеллекта: преобладающее  использование информации в символьной (а не в числовой) форме и наличие  выбора между многими вариантами в условиях неопределенности.

 

 

2.МОДЕЛИ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА

2.1 Модель, основанная на использовании теста Тьюринга.

Тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом, был разработан в качестве удовлетворительного функционального определения интеллекта. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же  может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа.

 

 

Рисунок 1. Схематическая  модель теста Тьюринга

 

 Компьютер успешно  пройдет этот тест, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства. Решение задачи по составлению программы для компьютера для того, чтобы он прошел этот тест, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен обладать перечисленными ниже возможностями.

1. Средства обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing—NLP), позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке.
2. Средства представления знаний, с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает.
3. Средства автоматического формирования логических выводов, обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений.
4. Средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

В тесте Тьюринга сознательно  исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется физическая имитация человека. Но в так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор мог проверить способности испытуемого объекта к восприятию, а также имел возможность представить физические объекты "в неполном виде" (пропустить их "через штриховку"). Чтобы пройти полный тест Тьюринга, компьютер должен обладать перечисленными ниже способностями.

Машинное зрение для восприятия объектов. Средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве. Шесть направлений исследований, перечисленных в данном разделе, составляют основную часть искусственного интеллекта, а Тьюринг заслуживает благодарности за то, что предложил такой тест, который не потерял своей значимости и через 50 лет. Тем не менее исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучить основополагающие принципы интеллекта, чем продублировать одного из носителей естественного интеллекта. В частности, проблему "искусственного полета" удалось успешно решить лишь после того, как братья Райт и другие исследователи перестали имитировать птиц и приступили к изучению аэродинамики. В научных и технических работах по воздухоплаванию цель этой области знаний не определяется как "создание машин, которые в своем полете настолько напоминают голубей, что даже могут обмануть настоящих птиц".

 

2.2 Когнитивная  модель.

Прежде чем утверждать, что какая-то конкретная программа  мыслит, как человек, требуется иметь некоторый способ определения того, как же мыслят люди. Необходимо проникнуть в сам фактически происходящий процесс работы человеческого разума. Для этого могут использоваться два способа: интроспекция (попытка проследить за ходом собственных мыслей) и психологические эксперименты. Только после создания достаточно точной теории мышления появится возможность представить формулы этой теории в виде компьютерной программы. И если входные и выходные данные программы, а также распределение выполняемых ею действий во времени будут точно соответствовать поведению человека, это может свидетельствовать о том, что некоторые механизмы данной программы могут также действовать в человеческом мозгу. Например, Аллен Ньюэлл (Allen Newell) и Герберт Саймон (Herbert Simon), которые разработали программу GPS ("General Problem Solver" —универсальный решатель задач), не стремились лишь к тому, чтобы эта программа правильно решала поставленные задачи. Их в большей степени заботило, чтобы запись этапов проводимых ею рассуждений совпадала с регистрацией рассуждений людей, решающих такие же задачи. В междисциплинарной области когнитологии совместно используются компьютерные модели, взятые из искусственного интеллекта, и экспериментальные методы, взятые из психологии, для разработки точных и обоснованных теорий работы человеческого мозга.

Такая область знаний, как  когнитология, является весьма увлекательной и настолько обширной, что ей вполне может быть посвящена отдельная энциклопедия. В данной книге авторы не пытаются описать все, что известно о человеческом познании. В ней лишь в некоторых местах комментируются аналогии или различия между методами искусственного интеллекта и человеческим познанием. Тем не менее настоящая научная когнитология обязательно должна быть основана на экспериментальном исследовании реальных людей или животных, а авторы данной книги предполагают, что ее читатель имеет доступ для экспериментирования только к компьютеру.

На начальных стадиях  развития искусственного интеллекта часто  возникала путаница между описанными выше подходами, например, иногда приходилось сталкиваться с такими утверждениями некоторых авторов, что предложенный ими алгоритм хорошо справляется с определенной задачей и поэтому является хорошей моделью способностей человека, или наоборот. Современные авторы излагают результаты своих исследований в этих двух областях отдельно; такое разделение позволяет развиваться быстрее как искусственному интеллекту, так и когнитологии. Но эти две научные области продолжают обогащать друг друга, особенно в таких направлениях, как зрительное восприятие и понимание естественного языка. В последнее время особенно значительные успехи достигнуты в области зрительного восприятия благодаря использованию интегрированного подхода, в котором применяются и нейрофизиологические экспериментальные данные, и вычислительные модели.