Подходы и направления исследования искусственного интеллекта

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Июля 2014 в 15:54, курсовая работа

Краткое описание

Информационная ёмкость мозга порядка 5*1014 байт. Так что нашему моделирующему компьютеру понадобится, как минимум, память такой ёмкости. Мозг представляет собой 15 миллиардов асинхронных логических элементов, каждый из которых имеет быстродействие порядка 10 ÷ 100 переключений в секунду. Возможность переключения определяется сигналами на входах нейрона. А входов у каждого нейрона до 10 000. Причём входы эти скорее аналоговые (мы пока условно приняли разрешение аналоговых сигналов в 212 =4096 уровней, то есть, 12 бит). Так что для определения того, возбудится нейрон в какой-то момент времени или нет, нужно провести суммирование сигналов на всех его входах с учётом их весов-электрических сопротивлений и сравнить полученную сумму с пороговым значением уровня возбуждения для данного нейрона в данный момент.

Содержание

Введение
Глава 1 Подходы и направления исследования искусственного интеллекта
1.1 Подходы к пониманию проблемы
1.2 Подходы к изучению и направления исследований
Глава 2 Модели мозга и проблематика моделирования
2.1 Теоретические положения и практическая реализация
2.2 Проблематика моделирования
Глава 3 История и современное состояние
3.1 История
3.2 Современное состояние дел
Глава 4 Применение и перспективы развития
4.1 Применение искусственного интеллекта
4.2 Перспективы искусственного интеллекта

Прикрепленные файлы: 1 файл

Нейронные сети Одногруппник.docx

— 55.64 Кб (Скачать документ)

Энтузиазм и энергия этих исследователей произвели на меня сильное впечатление. Сами они глубоко убеждены, что закладывают основы искусственного интеллекта и что когда-нибудь результаты их работы вызовут в обществе глобальные изменения, которые человечество сегодня только начинает осознавать. Но взгляд со стороны позволил мне увидеть, как далеко им еще до успеха. Даже тараканы способны распознавать предметы и учиться обходить их. Мы же пока находимся на той стадии, когда даже самые примитивные из созданий матери-природы способны победить в состязании с нашими самыми умными роботами.

Глава 4.Применение и перспективы развития

4.1 Применение искусственного интеллекта

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СШИ) в страховой деятельности ( актуарная математика ) при игре на бирже и управлении собственностью. В августе 2001 года работы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу BBC News, 2001). Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и более специализированных, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и голоса), медицинский диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той или иной степени проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх является отыскание пути в двухмерном или трехмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчет верной экономической стратегии и так далее.

4.2 Перспективы развития

Просматриваются два направления развития ИИ:

-первый заключается в решении проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека и их интеграции, которая реализована природой человека.

-второй заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Сегодня во многих домах уже появились простые роботы, предназначенные для чистки ковров. Существуют также роботы-охранники, патрулирующие здания по ночам, роботы-экскурсоводы и роботы-рабочие. В 2006 г. было примерно подсчитано, что в мире существует 950 000 промышленных роботов, а в домах и офисах работает 3 540 000 обслуживающих роботов. В ближайшие десятилетия робототехника будет развиваться в нескольких направлениях, возможно неожиданных, но новые роботы не будут похожи на тех, что знакомы нам по научной фантастике.

Самые большие успехи, скорее всего, будут достигнуты в области так называемых экспертных систем — компьютерных программ, заключающих в себе мудрость и опыт человечества. Как уже говорилось в предыдущей главе, однажды мы, вероятно, получим возможность поговорить с Интернетом на настенном экране и увидеть доброжелательное лицо и получить совет от рободоктора или робоюриста.

Эта область называется эвристикой и сводится к следованию некоей системе формальных правил. К примеру, планируя туристическую поездку, вы обратитесь к лицу на настенном интернет-экране и сообщите всю необходимую информацию: длительность поездки, пункт назначения, отели, ценовой диапазон. При этом экспертная система по опыту прошлых поездок будет заранее знать ваши основные предпочтения; она свяжется с отелями, авиакомпаниями и т. п. и предложит вам наилучшие условия. Но при разговоре с ней вам придется пользоваться не свободной разговорной речью, а довольно формальным стилизованным языком, понятным компьютеру. Такая система сможет быстро выполнять множество полезных задач. Вы будете просто отдавать приказы; она сама зарезервирует для вас столик в ресторане, найдет ближайшие магазины, закажет продукты, забронирует авиабилет и т. п.

Именно благодаря успехам эвристики в последние десятилетия у нас сегодня есть простые поисковые системы, которыми так удобно пользоваться. Но это довольно грубые системы. Каждому пользователю очевидно, что он имеет дело не с человеком, а с машиной. В будущем, однако, роботы станут настолько изощренными, что будут вести себя почти по-человечески и свободно работать с нюансами и сложными запросами.

Может быть, самые практичные приложения будут созданы в области здравоохранения. К примеру, если сегодня вы почувствуете себя плохо, вам придется не один час просидеть в приемной службы экстренной помощи, прежде чем удастся попасть к врачу. В недалеком будущем в подобной ситуации вы, вероятно, сможете просто подойти к настенному интернет-экрану и поговорить с рободоктором, одним нажатием кнопки поменять лицо — и даже личность — собеседника на экране. Это симпатичное лицо, которое по запросу будет всякий раз появляться на вашем экране, задаст вам ряд несложных вопросов («Как вы себя чувствуете?», «Где болит?», «Когда начались боли?», «Как часто они возникают?»).

Каждый раз, отвечая на вопрос, вы будете выбирать один из представленных на экране вариантов. Вам не придется печатать ответ на клавиатуре, достаточно будет произнести его вслух.

Каждый из ваших ответов, в свою очередь, будет вызывать очередную группу вопросов. После вопросов и ответов рободоктор, опираясь на опыт лучших врачей мира, сможет поставить вам диагноз. Помимо ваших ответов, рободоктор будет анализировать данные из вашей ванной, с вашей одежды и мебели, которые непрерывно контролируют ваше здоровье через чипы — ДНК-анализаторы. И не исключено, что он попросит вас проверить себя при помощи портативного магнитно-резонансного томографа, данные с которого будут затем обработаны суперкомпьютером. (Примитивные версии подобных эвристических программ уже существуют — к примеру, WebMD, — но им не хватает нюансов и полной мощи эвристических алгоритмов.)

Таким образом, можно будет исключить большую часть визитов к врачу и значительно ослабить нагрузку на систему здравоохранения. Если проблема окажется серьезной, рободоктор порекомендует вам поехать в больницу, где врачи-люди смогут обеспечить вам интенсивное лечение и уход. Но даже там вы столкнетесь с программами ИИ в виде роботов-сиделок, похожих на ASIMO. Эти роботы-сиделки не будут в полном смысле разумными, но смогут передвигаться из одной больничной палаты в другую, раздавать пациентам назначенные лекарства и обеспечивать другие их потребности. Может быть, они будут двигаться по проложенным в полу рельсам, может быть, независимо, как ASIMO.

Единственный на данный момент существующий робот-сиделка — мобильный робот RP-6, которого начинают использовать в некоторых больницах, таких как медицинский центр Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе. В основе своей это телеэкран мобильного компьютера, который передвигается на роликах. На телеэкране вы видите лицо настоящего врача, который в это время может находиться на расстоянии многих миль от больницы. Робот оборудован видеокамерой, которая позволяет врачу видеть то, на что он смотрит. Есть также микрофон, чтобы врач мог разговаривать с пациентом. Врач может управлять роботом дистанционно при помощи джойстика, может общаться с пациентами, наблюдать за приемом лекарств и т. д. Известно, что в год в США в отделения интенсивной терапии поступает 5 млн пациентов, но на них приходится всего 6000 врачей, достаточно квалифицированных, чтобы лечить критически больных. Поэтому роботы, подобные RP-6, могли бы смягчить кризис системы экстренной помощи, где на одного врача приходится множество пациентов. В будущем такие роботы, возможно, станут более автономными, научатся самостоятельно ориентироваться в здании больницы и общаться с пациентами.

Япония — один из бесспорных лидеров в этой области техники. Эта страна тратит на роботов немалые средства, стремясь смягчить грядущий кризис системы здравоохранения. Пожалуй, не стоит удивляться тому, что именно Япония стала одной из ведущих стран в области робототехники. Причин тому несколько. Во-первых, в синтоизме считается, что у неодушевленных предметов тоже есть своя духовная сущность. Даже у механических устройств. На Западе дети иногда плачут и кричат от ужаса при виде роботов, что неудивительно после просмотра многочисленных фильмов о бешеных машинах-убийцах. Но для японских детей роботы — это родственные души, игривые и всегда готовые помочь. В японских универмагах покупателей нередко встречает робот-рецепционист. Вообще, 30 % всех коммерческих роботов мира работают именно в Японии.

Во-вторых, Японии в данный момент угрожает демографический кошмар. Население этой страны стареет быстрее всех в мире. Уровень рождаемости упал до невероятной цифры — всего 1, 2 ребенка на семью, а иммиграции в Японии практически нет. Некоторые демографы говорят, что мы сейчас наблюдаем крушение поездов в замедленном темпе: один демографический поезд (стареющее население и падение уровня рождаемости) в ближайшие годы столкнется с другим (низкий уровень иммиграции). Наиболее остро все эти явления будут протекать в области здравоохранения и медицины, где ASIMO-подобные роботы-сиделки могут оказаться очень полезными. Такие роботы идеально подходят для больничных задач, таких как доставка медикаментов и приборов, раздача лекарств и круглосуточное наблюдение за пациентами.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Никто не знает наверняка, когда роботы смогут сравняться с человеком по интеллекту. Однако я лично отнес бы это событие на конец нынешнего века по нескольким причинам.

Во-первых, поразительные успехи компьютерных технологий в значительной степени объясняются законом Мура. Но где-то в 2020–2025 гг. заданные им темпы развития начнут замедляться, а в какой-то момент рост, возможно, совсем остановится. Поэтому неясно, можем ли мы достоверно оценивать скорость новых компьютеров после этой даты. (Информацию о посткремниевой эпохе см. в главе 4.) При написании этой книги я исходил из предположения о том, что мощность компьютеров будет продолжать расти, но более медленными темпами.

Во-вторых, даже если компьютеры научатся считать с фантастической скоростью вроде 1016 операций в секунду, это не будет обязательно означать, что они стали умнее нас. К примеру, Deep Blue, компьютер-шахматист фирмы IBM, способен проанализировать 200 миллионов позиций в секунду и обыграть чемпиона мира. Но, несмотря на всю свою скорость и вычислительную мощь, этот компьютер больше ничего делать не умеет. А мы уже знаем, что истинный разум — это нечто гораздо большее, чем просто перебор и анализ шахматных позиций.

К примеру, среди аутистов встречаются эрудиты, способные творить чудеса с числами и запоминанием данных. Но этим людям бывает трудно завязывать шнурки, найти работу или жить в обществе. Покойный Ким Пик — человек настолько необычный, что стал прототипом главного героя фильма «Человек дождя», — помнил каждое слово из 12 000 книг и способен был производить вычисления, проверить которые мог только компьютер. Тем не менее его IQ равнялся 73, ему было сложно поддерживать разговор и, чтобы выжить, он нуждался в постоянной помощи. Без поддержки отца он был практически беспомощен. Иными словами, сверхбыстрые компьютеры будущего будут похожи на гениев-аутистов; они смогут запоминать громадное количество информации, но не способны будут самостоятельно выжить в реальном мире.

Даже если компьютеры сравняются с человеческим мозгом по скорости вычислений, им все равно будет не хватать необходимых программ, чтобы все это заработало. Скорость вычислений — всего лишь начало долгого пути.

В-третьих, даже если разумные роботы возможны, неизвестно, способен ли робот изготовить собственную копию, которая будет умнее оригинала. Математический аппарат для самовоспроизводящихся роботов был разработан математиком Джоном фон Нейманом (John von Neumann), изобретателем теории игр и участником разработки электронного компьютера. Он первым поднял вопрос об определении минимального числа исходных посылок, необходимых для того, чтобы машина могла воспроизвести сама себя. Однако Нейман никогда не обращался к вопросу о том, сможет ли робот сделать свою копию умнее себя. Более того, сама «разумность» — понятие спорное и общепринятого его определения не существует.

Конечно, можно смело предположить, что робот сумеет создать копию себя, сумеет снабдить ее более емкой памятью и лучшими вычислительными возможностями — для этого достаточно будет добавить в структуру дополнительные чипы. Но означает ли это, что копия будет умнее оригинала или просто быстрее? К примеру, калькулятор считает в миллион раз быстрее человека, но сказать, что он умнее, не повернется язык. Так что разум, очевидно, — это нечто большее, чем просто скорость и объем памяти.

В-четвертых, даже если вычислительные мощности компьютеров будут расти экспоненциально, программное обеспечение может за ними и не успеть. Если возможности компьютерного «железа» долгое время развивались за счет микроминиатюризации транзисторов и совершенствования технологии производства, позволявших размещать на одной и той же подложке все большее число электронных элементов, то с программным обеспечением все иначе. Для его создания нужен человек, который сядет за стол, возьмет карандаш и сочинит программный код. Это и есть самое главное ограничение: человек.

Программное обеспечение, как и любая творческая деятельность человека, развивается скачками; здесь бывают блестящие озарения и долгие периоды застоя и монотонной работы. Если в электронике как таковой достаточно было научиться вытравливать на кремниевой подложке все больше и больше транзисторов — и здесь закон Мура работал как часы, — то уровень программного обеспечения определяется такими непредсказуемыми качествами, как человеческая креативность и настроение. Поэтому все предсказания, касающиеся стабильного экспоненциального роста компьютерных мощностей, следует оценивать трезво. Цепь не может быть прочнее самого слабого своего звена, а слабое звено компьютера — программное обеспечение, которое создают люди.

В технике развитие часто идет по экспоненте, особенно если речь идет всего-навсего о повышении эффективности технологических процессов. Однако когда дело доходит до фундаментальных исследований, где трудно обойтись без удачи, мастерства и неожиданных гениальных прозрений, речь может идти скорее о «прерывистом равновесии», когда долгое время почти ничего не меняется, а затем вдруг происходит прорыв, который полностью меняет всю картину. Если взглянуть на историю фундаментальных исследований от Ньютона до Эйнштейна и до наших дней, становится понятно, что прерывистое равновесие более точно описывает способ развития фундаментальной науки.

В-пятых, как мы уже видели в исследованиях по реверсивному проектированию мозга, чрезвычайно высокая стоимость и просто масштаб проекта, по всей видимости, отсрочат его реализацию до середины века. А затем наступит время обработки данных, которая тоже может растянуться на много десятилетий, и в результате полная модель мозга, скорее всего, будет создана лишь к концу текущего столетия.

Информация о работе Подходы и направления исследования искусственного интеллекта