Модели исскуственного интеллекта

2.3 Модель, основанная на использовании "законов мышления".

Греческий философ Аристотель был одним из первых, кто попытался  определить законы "правильного мышления", т.е. процессы формирования неопровержимых рассуждений. Его силлогизмы стали образцом для создания процедур доказательства, которые всегда позволяют прийти к правильным заключениям, если даны правильные предпосылки, например "Сократ — человек; все люди смертны; следовательно, Сократ смертен". В основе этих исследований лежало предположение, что такие законы мышления управляют работой ума; на их основе развилось научное направление, получившее название логика.

В XIX столетии ученые, работавшие в области логики, создали точную систему логических обозначений для утверждений о предметах любого рода, которые встречаются в мире, и об отношениях между ними. К 1965 году были уже разработаны программы, которые могли в принципе решить любую разрешимую проблему, описанную в системе логических обозначений. Исследователи в области искусственного интеллекта, придерживающиеся так называемых традиций логицизма, надеются, что им удастся создать интеллектуальные системы на основе подобных программ.

Но при осуществлении  указанного подхода возникают два  серьезных препятствия. Во-первых, довольно сложно взять любые неформальные знания и выразить их в формальных терминах, требуемых для системы логических обозначений, особенно если эти знания не являются полностью достоверными. Во-вторых, возможность сравнительно легко решить проблему "в принципе" отнюдь не означает, что это действительно удастся сделать на практике. Даже такие задачи, в основе которых лежит несколько десятков фактов, могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если не используются определенные методы управления тем, какие этапы проведения рассуждений должны быть опробованы в первую очередь. Хотя с обоими этими препятствиями приходится сталкиваться при любой попытке создания вычислительных систем для автоматизации процесса проведения рассуждений, они были впервые обнаружены в рамках традиций логицизма.

2.4 Модель, основанная на использовании рационального агента.

Агентом считается все, что  действует (слово агент произошло от латинского слова agere — действовать). Но предполагается, что компьютерные агенты обладают некоторыми другими атрибутами, которые отличают их от обычных "программ", такими как, способность функционировать под автономным управлением, воспринимать свою среду, существовать в течение продолжительного периода времени, адаптироваться к изменениям и обладать способностью взять на себя достижение целей, поставленных другими. Рациональным агентом называется агент, который действует таким образом, чтобы можно было достичь наилучшего результата или, в условиях неопределенности, наилучшего ожидаемого результата.

Агентом является все, что  может рассматриваться как воспринимающее свою среду с помощью датчиков и воздействующее на эту среду  с помощью исполнительных механизмов. Эта простая идея иллюстрируется на рис. 1.2. Человек, рассматриваемый в роли агента, имеет глаза, уши и другие органы чувств, а исполнительными механизмами для него служат руки, ноги, рот и другие части тела. Робот, выполняющий функции агента, в качестве датчиков может иметь видеокамеры и инфракрасные дальномеры, а его исполнительными механизмами могут являться различные двигатели. Программное обеспечение, выступающее в роли агента, в качестве входных сенсорных данных получает коды нажатия клавиш, содержимое файлов и сетевые пакеты, а его воздействие на среду выражается в том, что программное обеспечение выводит данные на экран, записывает файлы и передает сетевые пакеты. Мы принимаем общее допущение, что каждый агент может воспринимать свои собственные действия (но не всегда их результаты).

Рисунок 1.2. Агент взаимодействует со средой с помощью датчиков и

исполнительных механизмов

Я использовал термин восприятие для обозначения полученных агентом сенсорных данных в любой конкретный момент времени. Последовательностью актов восприятия агента называется полная история всего, что было когда-либо воспринято агентом. Вообще говоря, выбор агентом действия в любой конкретный момент времени может зависеть от всей последовательности актов восприятия, наблюдавшихся до этого момента времени. Если существует возможность определить, какое действие будет выбрано агентом в ответ на любую возможную последовательность актов восприятия, то может быть дано более или менее точное определение агента. С точки зрения математики это равносильно утверждению, что поведение некоторого агента может быть описано с помощью функции агента, которая отображает любую конкретную последовательность актов восприятия на некоторое действие.

В подходе к созданию искусственного интеллекта на основе "законов мышления" акцент был сделан на формировании правильных логических выводов. Безусловно, иногда формирование правильных логических выводов становится и частью функционирования рационального агента, поскольку один из способов рациональной организации своих действий состоит в том, чтобы логическим путем прийти к заключению, что данное конкретное действие позволяет достичь указанных целей, а затем действовать в соответствии с принятым решением. С другой стороны, правильный логический вывод не исчерпывает понятия рациональности, поскольку часто возникают ситуации, в которых невозможно однозначно выбрать какие-либо правильные действия, но все равно надо что-то делать. Кроме того, существуют способы рациональной организации действий, в отношении которых нельзя утверждать, что в них используется логический вывод. Например, отдергивание пальца от горячей печи — это рефлекторное действие, которое обычно является более успешным по сравнению с более медленным движением, сделанным после тщательного обдумывания всех обстоятельств.

Таким образом, все навыки, требуемые для прохождения теста  Тьюринга, позволяют также осуществлять рациональные действия. Итак, прежде всего, необходимо иметь возможность представлять знания и проводить на основании них рассуждения, поскольку это позволяет вырабатывать приемлемые решения в самых различных ситуациях. Необходимо обладать способностью, формировать понятные предложения на естественном языке, поскольку в сложный социум принимают только тех, кто способен правильно высказывать свои мысли. Необходимо учиться не только ради приобретения эрудиции, но и в связи с тем, что лучшее представление о том, как устроен мир, позволяет вырабатывать более эффективные стратегии действий в этом мире. Нужно обладать способностью к зрительному восприятию не только потому, что процесс визуального наблюдения позволяет получать удовольствие, но и потому, что зрение подсказывает, чего можно достичь с помощью определенного действия, например тот, кто сумеет быстрее всех разглядеть лакомый кусочек, получит шанс подобраться к нему раньше других.

По этим причинам подход к исследованию искусственного интеллекта как области проектирования рациональных агентов имеет, по меньшей мере, два  преимущества. Во-первых, этот подход является более общим по сравнению с подходом, основанном на использовании "законов мышления", поскольку правильный логический вывод — это просто один из нескольких возможных механизмов достижения рациональности. Во-вторых, он является более перспективным для научной разработки по сравнению с подходами, основанными на изучении человеческого поведения или человеческого мышления, поскольку стандарт рациональности четко определен и полностью обобщен. Человеческое поведение, с другой стороны, хорошо приспособлено лишь для одной определенной среды и отчасти является продуктом сложного и в основном неизученного эволюционного процесса, который, как оказалось, отнюдь не позволяет формировать существа, идеальные во всех отношениях. Из изложенного станет очевидно, что несмотря на кажущуюся простоту формулировки этой проблемы, при попытке ее решения возникает невероятное количество трудностей. 

Следует всегда учитывать  одно важное замечание: нужно неизменно  исходить из того, что в сложной среде задача достижения идеальной рациональности, при которой всегда выполняются правильные действия, не осуществима. Дело в том, что при этом предъявляются слишком высокие требования к вычислительным ресурсам. Но в основной применяется рабочая гипотеза, согласно которой идеальная рациональность является хорошей отправной точкой для анализа. Такой подход позволяет упростить задачу создания рационального агента. И предоставляет подходящую основу для непосредственного описания о проблеме ограниченной рациональности — организации приемлемых действий в тех ситуациях, когда не хватает времени на выполнение всех вычислений, которые действительно могли бы потребоваться.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения курсовой работы были выполнены следующие  задачи:

• Рассмотрены определения искусственного интеллекта;
• Выделены основные этапы развития;
• Определены основные подходы к определению моделей искусственного интеллекта.

Поскольку все поставленные задачи были выполнены - была достигнута цель курсовой работы, заключавшаяся в определении подходов для рассмотрения моделей искусственного интеллекта.

В данной курсовой работе были изложены основные подходы к определению моделей искусственного интеллекта.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Рассел, Стюарт, Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. Издательский дом "Вильяме", 2006.
2. Ноткин Л.И. «Искусственный интеллект и проблемы обучения» - М.:  КомКнига 1999.
3. Винер Н. “Кибернетика”, М.: Наука, 1983
4. Шалютин С. М. “Искусственный интеллект”, М.: - Мысль, 1985
5. Перспективы развития вычислительной техники. Кн.2. Интеллектуализация ЭВМ. М.: - 2002.
6. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта – М.: Машиностроение, 1990
7. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. С англ. - М.: Мир, 1992.
8. Материалы по искусственному интеллекту Ростовского-на-Дону государственный колледж связи и информатики.
9. Осипов Г.С. «искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее» Президент Российской ассоциации искусственного интеллекта, постоянный член Европейского координационного комитета по искусственному интеллекту (ECCAI), д.ф.-м.н., профессор.
10. Уинстон П. Искусственный интеллект. М.2001.
11. Искусственный интеллект [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/%C8%F1%EA%F3%F1%F1% F2%E2%E5%ED%ED%FB%E9_%E8%ED%F2%E5%EB%EB%E5%EA%F2. – Дата доступа: 25.04.2012.