Искусственный интелект и нейронные сети

Федеральное агентство по образованию  РФ

Государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

Нижегородский     государственный

Университет им. Лобачевского

Финансовый  факультет 

Курсовая  работа по дисциплине:

«Информатика»

На тему:

« Искусственный  интеллект и 

нейронные сети» 

Выполнила:

 студентка  1 курса

финансового факультета

форма обучения:

очно-заочная

группы 13Ф19

студенческий  билет № 084084

Кислова Екатерина Александровна 

2009 год.

Содержание:

1. Введение.
2. Понятие искусственного интеллекта.
3. История развития искусственного интеллекта в России.
4. Моделирование искусственного интеллекта.
5. Нейронные сети.
6. Работа электронных нейронов.
7. Использование нейронных сетей.

1. Техника и телекоммуникации.
2. Информационные технологии.
3. Экономика и маркетинг.
4. Здравоохранение.

8. Нейронные сети в будущем.

9. Практическая часть.

1. Создание фонов и подложек в Microsoft Office Word.
2. Решение экономической задачи средствами электронной таблицы Microsoft Office Exel.

 

1.  Заключение.

11.Список  используемой литературы. 
 

 

Введение. 

Человек всегда стремился окружать себя разнообразными приспособлениями, помогающими ему  быть быстрее, сильнее и умнее. Люди давно осознали, что некоторые  вычислительные задачи гораздо удобнее  решать с помощью специальных  механических и электрических машин. Однако реализовать эту мечту оказалось непросто. Первые арифмометры начали активно эксплуатировать только с середины XIX века, а первые ЭВМ появились всего каких-нибудь 50 лет назад. Электронные устройства, призванные усиливать интеллектуальные и творческие силы человека, оказались сложны не только в разработке и изготовлении. Кроме «железа» необходимы были программы, заставляющие машину производить совершенно определенные действия. Таким образом, впервые в истории человеческой цивилизации появились вещи, способные приносить пользу только в том случае, если в них будут установлены некие тексты-программы, дарящие бездушной машине частичку человеческого разума. Успехи традиционного подхода — когда человек четко задает машине определенную задачу — поистине огромны и вполне устраивают пользователей, стремящихся получить конкретный результат. Однако далеко не все жизненные задачи удается решить путем жесткого программирования действий электронной машины, поэтому одной из важнейших на сегодня задач для кибернетики является создание интеллектуальных систем, способных к самообучению и не нуждающихся в услугах квалифицированных программистов. Разработчики таких обучаемых компьютеров вполне резонно решили воспользоваться методом копирования принципов работы человеческого мозга, и, судя по достигнутым результатам, некоторые из этих умных машин уже приблизились к имитации того, как Homo Sapiens думает и анализирует.

Целью данной работы является:

1. Рассмотреть историю создания  и развития искусственного интеллекта, как искусственный интеллект применяется. Развитие нейронных сетей, которые были основаны на искусственном интеллекте, работу электронных нейронов, как используются нейросети и проанализируем их применение в будущем.
2. Углубленно изучить текстовый процессор Word. Рассмотреть создание подложек и фонов.
3. Решить экономическую задачу средствами электронной таблицы  Microsoft Office Exel.

 

Данная работа является актуальной в наши дни, т.к  в последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС). Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений НС: автоматизация процессов распознавания образов и адаптивное управление, аппроксимация функционалов и прогнозирование, создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти и многое, многое другое. С помощью НС можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, распознавать оптические или звуковые сигналы, строить самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по тексту. На Западе нейронные сети применяются уже довольно широко, у нас же это пока еще экзотика — российские фирмы, использующие НС в практических целях, наперечет. 

Широкий круг задач, решаемый НС, не позволяет в настоящее время создавать универсальные, мощные сети, вынуждая разрабатывать специализированные НС, функционирующие по различным алгоритмам. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Понятие искусственного интеллекта.  

Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности литала в воздухе с древнейших времен¹. Впервые ее выразил Р. Луллий (ок.1235-ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVIII в. Г.Лейбниц (1646 - 1716) и Р.Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки  классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических  разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие  искусственного интеллекта как научного направления стало возможным  только после создания ЭВМ. Это произошло  в 40-х гг. XX в. В это же время  Н.Винер (1894 - 1964) создал свои основополагающие работы по новой науке — кибернетике.²

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.

У Винера возможность обучения машин, как и живых систем не вызывала сомнений, он приводил в пример обучение играющих машин, в том числе и шахматных. Но он, конечно, не знал, хотя, наверное, и не сомневался, что будет создан такой суперкомпьютер, который сможет на равных разыгрывать труднейшие шахматные партии с чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым.

А вот еще  пример: создание "водяного" (Merman) группой, работающей с компьютерной анимацией подводного мира. Они моделировали нервные системы обитателей подводного мира, причем подводный человек (Merman) обучался "мыслить", стараясь избежать столкновения с акулой, хотя в программу такие его действия не были заложены. Чем не разумное поведение, но оно, очевидно, явилось следствием действия заложенной в программу модели нервной системы живого существа, для жизненной программе которого свойственно прятаться в случае опасности.³

Термин «интеллект» (intelligence) происходит от латинского «intellectus», что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (ИИ, он же artificial intelligence — AI в зарубежной литературе) обычно трактуется, как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. Система, наделенная интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных), для которых нет стандартных, заранее известных методов решения. Таким образом, мы можем определить интеллект и как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Существуют  и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения интеллекта. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем: «В разных комнатах находятся люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников — машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом».⁴

В данной работе интеллектом будем называть способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

В этом определении  под термином "знания" подразумевается  не только ту информацию, которая поступает  в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Мы употребили термин интеллектуальная задача. Для  того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин "алгоритм" — один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин "алгоритм" происходит от имени узбекского математика Аль-Хорезми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.

Что же касается задач, алгоритмы решения которых  уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области  ИИ М. Минский, "излишне приписывать  им такое мистическое свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.⁵

Поэтому представляется совершенно естественным исключить  их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, мы можем перефразировать определение  интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы  решения конкретных задач.

Деятельность  мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, мы будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

История развития искусственного интеллекта в России. 

В 1954 г. в  МГУ под руководством профессора А.А.Ляпунова (1911 - 1973) начал свою работу семинар "Автоматы и мышление". В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".