Теоретические основы систем искусственного интеллекта

В течение тысяч лет человек пытается понять, как он думает. В области искусственного интеллекта (ИИ) решается еще более ответственная задача: специалисты в этой области пытаются не только понять природу интеллекта, но и создать интеллектуальные сущности.

Вернувшись в прошлый век, окунемся в ту атмосферу созидания и открытия Норбертом Винером новой науки "Кибернетики", положившей начало созданию "умных машин" [30].

Кибернетика - в большей степени наука о живых организмах, человеке и обществе, чем о машинах. Машина - скорее инструмент и модель в общей кибернетике, а не предмет изучения. Так считал сам Винер.

Винер сравнивал машины создаваемые человеком, и машины, создаваемые природой и делал вывод, что машины созданные природой (люди) более эффективны и приспособляемы, но машины, созданные человеком, дали человеку в руки орудие для естественного эксперимента и эксперимента мысленного.

Искусственный интеллект

это одна из новейших областей науки. Первые работы в этой области начались вскоре после Второй мировой войны, а само ее название было предложено в 1956 году. Ученые других специальностей чаще всего указывают искусственный интеллект, наряду с молекулярной биологией. Студенты-физики вполне обоснованно считают, что все великие открытия в их области уже были сделаны Галилеем, Ньютоном, Эйнштейном и другими учеными [1].

В настоящее время тематика искусственного интеллекта охватывает огромный перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие, и заканчивая такими специальными задачами, как игра в шахматы, доказательство математических теорем, сочинение поэтических произведений и диагностика заболеваний. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи, и поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека. В этом смысле искусственный интеллект является поистине универсальной научной областью.

Свойства искусственного интеллекта

Характеристика искусственного интеллекта была предложена Л.Т. Кузиным [1]:

§ наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

§ способность пополнения имеющихся знаний;

§ способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;

§ умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка;

способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

§ способность к адаптации.

Можно сказать, что эти характеристики достаточно точно соответствуют характеристикам нашего интеллекта.

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине 20 века . К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления. Экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов и были созданы первые компьютеры.

История развития искусственного интеллекта показывает, что интенсивные исследования проводились по всем четырем направлениям. Вполне можно предположить, что между теми учеными, которые в основном исходят из способностей людей, и теми, кто занимается главным образом решением проблемы рациональности, существуют определенные разногласия.

Подход, ориентированный на изучение человека, должен представлять собой эмпирическую научную область, развитие которой происходит по принципу выдвижения гипотез и их экспериментального подтверждения. С другой стороны, подход, основанный на понятии рациональности, представляет собой сочетание математики и техники. Каждые из этих групп ученых действуют разрозненно, но вместе с тем помогают друг другу.

Проверка того, способен ли компьютер действовать подобно человеку: подход, основанный на использовании теста Тьюринга.

Перейти на страницу: 1 2

Похожые стьтьи по экономике

Электронно-микроскопические методы исследования материалов
Разрешающая способность человеческого глаза - около 100 микрометров (0,1 мм), что примерно соответствует толщине волоска. Чтобы увидеть более мелкие предметы, требуются специальные устр ...

Функциональный генератор квадратурных напряжений
Уже более 30 лет компания National Instruments (NI) является лидером в области разработки и производства аппаратно-программных средств автоматизации измерений, диагностики, управления и моде ...

Аналого-цифровой преобразователь
В науке и технике, политике и искусстве, живых организмах и машинах - всюду непрерывно происходит передача информации, т.е. Сведений о состоянии материи, каких-либо событиях. Как правило, передача инф ...

Разделы

© 2020 - www.frontinformatics.ru