Искусственный интеллект

искусственный интеллект

Оглавление 

1. Введение в  искусственный интеллект

2. Основные направления  исследований в области искусственного  интеллекта

3. Искусственный  интеллект как – научное направление

4. Современные  технологии искусственного интеллекта

Заключение

Список используемых источников 

Введение  в искусственный  интеллект 

Понятие "интеллект" впервые возникло в психологии. Психологи  считают, что интеллект - это "свойство личности, выражающееся в способности  глубоко и точно отражать в  сознании предметы и явления объективной  действительности в их существенных связях и закономерностях, а также  в творческом преобразовании опыта ... (и) ... система ориентировки на существенные отношения решаемой задачи ... . Стадия интеллекта (или "ручное мышление") есть высшая ступень развития психики животных, (а) ... ядро ... собственно интеллекта составляет способность выделить в ситуации ее существенные для действия свойства в их связях и отношениях и привести свое поведение в соответствие с ними".

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  направления исследований в области искусственного интеллекта 

Интеллектуальные  информационные системы проникают  во все сферы нашей жизни, поэтому  трудно провести строгую классификацию  направлений, по которым ведутся  активные и многочисленные исследования в области искусственного интеллекта. Рассмотрим кратко некоторые из них.

Разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях. Это одно из главных направлений искусственного интеллекта. Основной целью построения таких систем являются выявление, исследование и применение знаний высококвалифицированных  экспертов для решения сложных  задач, возникающих на практике. При  построении систем, основанных на знаниях, используются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения  тех или иных задач. Это направление  преследует цель имитации человеческого  искусства анализа неструктурированных  и слабоструктурированных проблем. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний, образующих ядро систем, основанных на знаниях. Частным случаем  систем, основанных на знаниях являются экспертные системы.

Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Проблемы компьютерной лингвистики  и машинного перевода разрабатываются  в искусственном интеллекте с 1950-х  гг. Системы машинного перевода с  одного естественного языка на другой обеспечивают быстроту и систематичность  доступа к информации, оперативность  и единообразие перевода больших  потоков, как правило, научно-технических  текстов. Системы машинного перевода строятся как интеллектуальные системы, поскольку в их основе лежат базы знаний в определенной предметной области  и сложные модели, обеспечивающие дополнительную трансляцию "исходный язык оригинала - язык смысла - язык перевода". Они базируются на структурно-логическом подходе, включающем последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Кроме того, в них осуществляется ассоциативный поиск аналогичных  фрагментов текста и их переводов  в специальных базах данных. Данное направление охватывает также исследования методов и разработку систем, обеспечивающих реализацию процесса общения человека с компьютером на естественном языке (так называемые системы ЕЯ-общения).

Генерация и  распознавание речи. Системы речевого общения создаются в целях  повышения скорости ввода информации в ЭВМ, разгрузки зрения и рук, а также для реализации речевого общения на значительном расстоянии. В таких системах под текстом  понимают фонемный текст (как слышится).

Обработка визуальной информации. В этом научном направлении  решаются задачи обработки, анализа  и синтеза изображений. Задача обработки  изображений связана с трансформированием графических образов, результатом  которого являются новые изображения. В задаче анализа исходные изображения  преобразуются в данные другого  типа, например в текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а выходными данными  являются графические объекты (системы  машинной графики).

Обучение и  самообучение. Эта актуальная область  искусственного интеллекта включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные  на автоматическое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа  и обобщения данных. К данному  направлению относятся не так  давно появившиеся системы добычи данных (Data-mining) и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

Распознавание образов. Это одно из самых ранних направлений искусственного интеллекта, в котором распознавание объектов осуществляется на основании применения специального математического аппарата, обеспечивающего отнесение объектов к классам, а классы описываются  совокупностями определенных значений признаков.

Игры и машинное творчество. Машинное творчество охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, интеллектуальные системы для изобретения  новых объектов. Создание интеллектуальных компьютерных игр является одним  из самых развитых коммерческих направлений  в сфере разработки программного обеспечения. Кроме того, компьютерные игры предоставляют мощный арсенал  разнообразных средств, используемых для обучения.

Программное обеспечение  систем искусственного интеллекта. Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS 5, KRL, FRL), интегрированные про-граммные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.

Новые архитектуры  компьютеров. Это направление связано  с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированных на обработку  символьной информации. Известны удачные  промышленные решения параллельных и векторных компьютеров, однако в настоящее время они имеют  весьма высокую стоимость, а также  недостаточную совместимость с  существующими вычислительными  средствами.

Интеллектуальные  роботы. Создание интеллектуальных роботов  составляет конечную цель робототехники. В настоящее время в основном используются программируемые манипуляторы с жесткой схемой управления, названные  роботами первого поколения. Несмотря на очевидные успехи отдельных разработок, эра интеллектуальных автономных роботов  пока не наступила. Основными сдерживающими  факторами в разработке автономных роботов являются нерешенные проблемы в области интерпретации знаний, машинного зрения, адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации. 

Искусственный интеллект как  – научное направление 

Определить искусственный  интеллект как научное направление - это значит, прежде всего, определить предмет и метод искусственного интеллекта.

Предмет познания - зафиксированные в опыте и  включенные в процесс практической деятельности человека стороны, свойства и отношения объектов, исследуемые  с определенной целью в данных условиях и обстоятельствах. Прежде чем что-то познавать, изучать, исследовать, необходимо выяснить, показать, доказать, что это "нечто" действительно есть, существует, т.е., что мы можем каким-либо образом "пощупать его руками" непосредственно или достоверно убедиться, отразить его существование посредством либо наших ощущений, либо специальных приспособлений, устройств, приборов. Все свои ощущения субъект постепенно анализирует, обобщает и выделяет в них основное, повторяющееся, главное, а различные случайности и помехи отбрасываются. Познающий старается уяснить и точно определить, что же это самое "нечто" собой представляет. Этот процесс опирается уже на все ранее известное, познанное, на знания познающего субъекта. Субъект пробует, пытается выразить в терминах естественного языка, знаками описать то, что он ощутил, понял, узнал. Он старается определить, как можно точнее, свое полученное представление. В результате, у познающего субъекта получается языковое выражение, символьное представление изучаемого "нечто". В это формальное, символьное выражение он вкладывает вполне определенное содержание, отвечающее и соотносящееся со всеми его знаниями. Поскольку это выражение зависит от представлений субъекта, его знаний и от его способности ощущать, воспринимать, отражать реальность, постольку это представление вносит свое субъективное влияние. Следовательно, выражение - представление - понятие об изучаемом "нечто" является единством объективного и субъективного, при доминирующей роли объективного. Древние ученые изучали мир. Предметом их исследований была окружающая среда. Возникает вопрос: являлись ли такие явления, как электричество, ядерные реакции и т.п. предметом их изучения? Все эти явления существовали и тогда. Ответ будет таким: эти явления не являлись предметом познания, так как древние ученые только могли догадываться, подозревать об их существовании. Следовательно, предмет познания зависит и от возможностей познающего субъекта.

Предмет изучения - это чувственно отражаемые стороны, части, свойства и отношения объектов, изучаемые с определенной целью, обобщенно выделенные в знаковом представлении, которое постоянно  наполняется содержанием, соответствующим  развивающемуся знанию как о непосредственно  изучаемом, так и обо всей объективной  реальности в целом. Предмета изучения не существует вне процесса познания. Предмета изучения нет и без познающего субъекта. Предмет отражает представление познающего, а его содержание постоянно обновляется, дополняется, хотя форма выражения, конкретное символьное представление такой формы может быть неизменным. Символьное выражение, представление познаваемого предмета должно быть кратким и отражать самую суть.

Главным, принципиальным отличием "интеллектуального" отражения  является то, что "интеллектуальный" объект активно реагирует, перерабатывает, отражает воздействие других объектов.

Предметом искусственного интеллекта как научного направления - являются процессы активного отражения.

Система, способная  к активному отражению действительности, самостоятельно формирует некий  комплекс целей, самостоятельно выбирает объект изучения и целенаправленно  отражает, познает, изучает его посредством  своих органов чувств, датчиков информации. Важно отметить, что при активном отражении у субъекта появляется цель. Причем, цель может быть порождена  внутри этого субъекта, например, в  случае мышления человека или поведения  животных. Также, цель может быть заложена в отражающую систему внешним  субъектом, например, при обработке  информации в ЭВМ, программа для  которой написана человеком.

Метод - это способ организации деятельности для достижения цели научного объяснения предмета исследования, посредством воспроизведения этого  предмета в мышлении, в виде определенным образом организованного, символьного, знакового описания.

Рассматривая  искусственный интеллект - как научное  направление, основным методом является моделирование, причем в самых различных  формах, от формализованного знакового  моделирования до построения и создания различных физических, кибернетических, биологических и т.д. моделей. Важную роль играет и системно-структурный  подход, как общенаучный методологический принцип. Основным методом теории искусственного интеллекта является формализованное  знаковое моделирование, которое имеет  следующие два аспекта:

формализация; 2) знаковое представление модели.