Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Современный искусственный интеллект.




Можно выделить два направления развития ИИ:

· решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека

· создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

· DeepBlue — победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах bruteforceBluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре BlueBrain

· Watson — перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watsonпринял участие в американской игре «Jeopardy!», аналога «Своей игры» в России, где системе удалось выиграть в обеих играх.

· MYCIN — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.

· 20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net[26].

· Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.

· Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

 

 

 

 8. Вывод.

 

    Искусственный интеллект является классическим примером технологии, которая изначально казалась простой, но при более внимательном ис­следовании выяснилось, насколько она сложна. Ранние предсказания дальнейшей судьбы ИИ оказались ошибочными, что делает любые прогнозы будущего ИИ, как минимум, недостоверными.

Методы получения искусственного разума могут быть разделены на две кате­гории: ведение исследования сверху вниз и снизу вверх. Категория «сверху вниз» является синонимом традиционного подхода к ИИ, когда во главу угла ставилась задача создания ИИ и мало внимания придавалось деталям, позволяющим до­биться этой цели. Категория «снизу вверх» схожа с моделью нейронной сети: она почти полностью повторяет структуру человеческого мозга. С данной точки зре­ния познавательная способность разума зависит от работы огромного количества простых элементов. В этом подходе также используются эволюционные алгорит­мы и искусственная жизнь.

Представим человеческий мозг. Нам еще предстоит понять, какие структуры мозга отвечают за то, что мы называем разумом или сознанием. Процесс работы миллионов нейронов каким-то образом создает разум на глобальном уровне. Про­стой процесс действия нейрона на микро уровне способствует формированию го­раздо более сложного процесса на макро уровне.

ИИ начинал свое развитие на уровне «сверху вниз», причем разработки в об­ласти его связей были минимальны. После того как МарвинМински и Сеймур Паперт опубликовали книгу «Перцептроны», исследования в области нейронных сетей были почти полностью прекращены. Однако разработчики быстро поняли, что проблемы, описанные в данной книге, легко поддаются решению. Как счита­ют сегодня, методика «снизу вверх» связана с будущим ИИ. Главный вопрос в области ИИ формулируется так: можем ли мы создать ИИ, который будет ко­пировать человеческий разум, или мы опишем наши задачи и позволим ИИ наоснове их решения обрести разум. Результаты изучения в этих сферах показыва­ют, что нам следует руководствоваться методом «снизу вверх».

Алан Тьюринг первым предложил идею «Машины-ребенка», принцип кото­рой состоит в том, что разумная машина не станет разумной в одно мгновение, а будет постепенно учиться, как это делают дети. Стремление к обучению будет запрограммировано, но знания машины будут улучшаться с течением времени.

Другие исследователи предположили, что верный подход к проблеме - это изучение и построение искусственных животных. Сможем ли мы, к примеру, со­здать искусственное насекомое, которое сможет повторять поведение настоящего насекомого и учиться так же, как оно? Эта задача, разумеется, намного проще, чем создание разума, подобного человеческому, но, очевидно, ее решение поможет нам при построении искусственного разума.

Свое логическое развитие идея создания искусственных насекомых, живот-ных и людей нашла при построении роботов. Эта задача требует инноваций в сфере развития и проектирования микро-датчиков и приводов, а также программных структур, способствующих неограниченному обучению системы.

 

 

 

                          9. Глоссарий

 

Эвристика - правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска.

 

Интеллектуальная система-система или устройство с программным обеспечением, имеющие возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды.

 

Искусственный разум -гипотетическая техническая система, способная обнаруживать свойства, идентичные разумному мышлению и поведению человека.

 

Знания - в информатике - вид информации, отражающей опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому.

 

Интеллектуальная система -система или устройство с программным обеспечением, имеющие возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды.

 

Интеллектуальный интерфейс- интерфейс непосредственного взаимодействия ресурсов информационного комплекса и пользователя посредством программ обработки текстовых запросов пользователя.

 

Информатика- в широком смысле - отрасль знаний, изучающая общие свойства и структуру научной информации, а также закономерности и принципы ее создания, преобразования, накопления, передачи и использования в различных областях человеческой деятельности.

 

 










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 495.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...