ГОУ Колледж сфер и услуг №10. 
 
 

Реферат на тему: «Искусственный интеллект

     Дисциплина  «Информатика».

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Москва 2010

Содержание

• 1 Происхождение и понимание термина „Искусственный интеллект“
• 2 Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
• 3 Подходы и направления
• 3.1 Подходы к пониманию проблемы
• 3.1.1 Тест Тьюринга и интуитивный подход
• 3.1.2 Символьный подход
• 3.1.3 Логический подход
• 3.1.4 Агентно-ориентированный подход
• 3.1.5 Гибридный подход
• 3.2 Модели и методы исследований
• 3.2.1 Символьное моделирование мыслительных процессов
• 3.2.2 Работа с естественными языками
• 3.2.3 Накопление и использование знаний
• 3.2.4 Биологическое моделирование искусственного интеллекта
• 3.2.5 Робототехника
• 3.2.6 Машинное творчество
• 3.2.7 Другие области исследований
• 4 Современный искусственный интеллект
• 4.1 Положение дел
• 4.2 Применение
• 4.3 Перспективы
• 5 Связь с другими науками
• 5.1 Компьютерные технологии и кибернетика
• 5.2 Психология и когнитология
• 5.3 Философия
• 5.3.1 Вопросы создания ИИ
• 5.3.2 Этика
• 6 ИИ и общество
• 6.1 Религия
• 6.2 Научная фантастика
• 6.2.1 Кинофильмы
• 6.2.2 Аниме
• 6.2.3 Музыкальные произведения
• 7 Литература

 

 

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI, ИскИн)

Это наука и технология создания интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Это связано с задачей использования компьютеров, чтобы понять человеческий интеллект, но при этом используемые методы не обязательно биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными, а так же мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная часть способности достигать целей в мире

 

Происхождение и понимание термина „Искусственный интеллект“

Различные виды и степени  интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных  моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом, как видим, такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека — это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ касаются изучения проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.

Именно в таком  смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, и до сих пор несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект — это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. Поэтому несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданиюинтеллектуальных информационных систем можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

• нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а так же создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о  ИИ в смысле данном Джоном Маккарти — их объединяет только общая конечная цель.

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».

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления  начинается в середине XX 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.

Возможности новых  машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому  в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров  и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в  области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под  названием «Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга.

 

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается  в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

Тест  Тьюринга и интуитивный  подход

 

Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация  этого теста звучит следующим  образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга.

• Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).
• Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека» начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию.

Символьный  подход

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этим средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и результативность решения задачи.

Но широта классов  задач, эффективно решаемых человеческим разумом, требует невероятной гибкости в методах абстрагирования. А  это недоступно при любом инженерном подходе, в котором исследователь  выбирает методы решения, основываясь  на способность быстро дать эффективное  решение какой-то наиболее близкой  этому исследователю задачи. То есть уже за реализованную в виде правил единственную модель абстрагирования  и конструирования сущностей. Это  выливается в значительные затраты  ресурсов для непрофильных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе на большинстве задач  и сама суть интеллекта исчезает из проекта.

Основное применение символьной логики - это решение  задач по выработке правил. Большинство  исследований останавливается как  раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и  тем более обучить компьютер  решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.

Логический  подход

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах  был принят язык и система логического  программирования Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью  правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода  к проектированию баз знаний и  экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход

 
 

 

Последний подход, развиваемый  с начала 1990-х годов называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.