Искусственный интеллект

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ 

Учреждение  образования 

«Гомельский государственный  университет 

имени Франциска Скорины» 

юридический факультет 

                                                                                                                                    

                                           Кафедра философии     
 
 
 
 

                                                Реферат 
 
 
 
 

Проблема  «искусственного  интеллекта» в  свете современной  науки

        
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       План 

1. Понятие искусственного интеллекта. Применение ИИ

 

2. Проблемы  искусственного интеллекта

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

В современном  мире проблема создания искусственного интеллекта поднимается все чаще. То тут, то там промелькнут заметки  в газетах, что, дескать, искусственный  интеллект (ИИ) уже практически создан или применяется на практике в  военных целях, космических исследованиях, медицине и т.д. Так ли это?  Каковы достижения  и проблемы ИИ? Будет ли компьютер когда- нибудь мыслить, как человек? Сегодня вряд ли кто-то сможет убедительно аргументировать положительный ответ на этот вопрос. Тем не менее ход развития электроники показывает, что дистанции между машиной и существом разумным постепенно сокращается.

Цель  работы: раскрыть сущность понятия  искусственного интеллекта, выявить  основные проблемы в его создании и использовании.

Задачи: перечислить и раскрыть сущность проблем ИИ, определить значимость ИИ в современном мире. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Понятие искусственного интеллекта. Применение ИИ 

Иску́сственный интелле́кт (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязательно биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигать целей в мире.

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 вовлекают изучение 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.

Другие  определения искусственного интеллекта:

1.Научное  направление, в рамках которого  ставятся и решаются задачи  аппаратного или программного  моделирования тех видов человеческой  деятельности, которые традиционно  считаются интеллектуальными.

2.Свойство  интеллектуальных систем выполнять  функции (творческие), которые традиционно  считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.

      К сфере искусственного интеллекта относятся те весьма различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы, и которые обладают в общем двумя характерными особенностями: в них используется информация в символьной форме: буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме; в них предполагается наличие выбора; действительно, сказать, что не существует алгоритма, это значит сказать, по сути дела, только то, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности, и этот недетерминизм, который носит фундаментальный характер, это свобода действия являются существенной составляющей интеллекта.

В Искусственном  интеллекте особое значение придается  символьной, а не числовой информации. Соответственно и первыми областями, в которых работали исследователи  искусственного интеллекта, стали математика и различные игры. Обе эти сферы  оказались хорошими областями приложения методов искусственного интеллекта в силу того, что связанные с  ними задачи и проблемы хорошо формализованы, а, кроме того, сами эти области  являются примерами высших достижений человеческого разума.

Как и  формальные системы в математике, игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, являются хорошей сферой приложения дедуктивных методов. Вот почему они были и остаются до сих пор предпочтительными объектами исследований в искусственном интеллекте. В этой области уровень среднего игрока также был легко превзойден, но уровень чемпиона мира еще не достигнут. Неожиданно оказалась, что возникшие трудности были те же, что связаны с тем, что, играя, человек использует весь объем знаний, который он накопил за свою жизнь. В азартных играх, подобных покеру или нардам, где большое значение имеет расчет вероятностей, программы работают великолепно.

В последнее  время можно проследить постепенное  превращение программной инженерии  в интеллектуальную инженерию, рассматривающую  более общие проблемы обработки  информации и предоставления знаний. Для определения реальных возможностей развития ИИ рассмотрим перспективные  подходы к организации систем ИИ, а заодно и вплотную подойдем к возможностям искусственного интеллекта сегодня.

Нейронные сети. Искусственные нейронные сети пришли к нам из биологии. Они  образованы из элементов, возможности  которых аналогичны большинству  элементарных функций биологического нейрона — нервной клетки. Нейроны  в сети выстраиваются в цепи, соединяются. Искусственные нейронные сети демонстрируют большое число свойств, присущих мозгу человека. Они обучаются на основе опыта, обобщают свой опыт, способны выделять главное из поступающей информации. Способность нейронной сети к обучению впервые была исследована Дж. Маккалоком и У. Питтом в опытах 1943 года на созданной ими модели нейрона. Авторы описали принципы построение нейронных сетей. Позже, в 1962 году, Ф. Розенблатт предложил свою модель нейронной сети — перцептрон, а в 1986 г. Дж. Хинтон и его коллеги опубликовали статью с описанием модели нейронной сети и алгоритмом ее обучения, что дало толчок к эффективному изучению нейронных сетей. Если рассматривать строение искусственной нейронной сети, то проще сделать это на примере биологической модели. Нейрон состоит из нескольких входов (дендритов) и одного выхода (аксон). В теле нейрона происходит взвешенное суммирование возбуждения на входах (дендритах), обработка и изменение уровня сигнала на выходе (аксоне) в зависимости от результата обработки поступивших сигналов. Будучи соединенными определенным образом, нейроны образуют нейронную сеть. Для моделей, построенных по типу нейронных сетей человеческого мозга, характерно легкое распараллеливание алгоритмов и высокая производительность. С человеческим мозгом их сближает также еще одно очень важное свойство, напрочь отсутствующее у простых электронных машин: нейронные сети работают даже при условии неполной информации об окружающей среде, т.е., как и человек, они могут отвечать не только "да" или "нет", но и "не знаю точно, но скорее да". Сейчас продолжается совершенствование методов синхронной работы нейронных сетей на параллельных устройствах. Нейронным сетям сегодня под силу распознавание сигналов, речи, изображений, поиск данных, финансовое прогнозирование, шифрование данных. Сегодня системы ИИ активно используются и в Интернете: это поисковые машины, обладающие примитивными признаками интеллекта и способные в считанные секунды находить и предоставлять информацию (rambler.ru и др.); разнообразные интеллектуальные датчики, призванные посредством сети предупредить об ограблении или пожаре, и т.д. Среди наиболее известных сегодня нейронных сетей выделяют сети Хопфилда, нейронные сети с обратным распространением ошибки и стохастические нейронные сети.

Робототехника. У каждого человека есть стремление максимально облегчить свой труд. Робототехника — это весьма перспективное  на сегодня развитие формы ИИ. Поскольку  работу мышц можно заменить только работой других приспособлений, человек  не преминул этим воспользоваться —  на многих заводах вместо людей сегодня  трудятся роботы. Первых роботов трудно было назвать интеллектуалами. Только в конце 60-х годов были сконструированы роботы, управлявшиеся компьютерами. К примеру, в результате разработки проекта "Промышленный интеллектуальный робот" в Японии в 1969 году был собран робот с элементами ИИ для выполнения сборочно-монтажных работ с визуальным контролем. Манипулятор робота имел 6 степеней свободы и был оснащен тактильными датчиками. Зрение робота было организовано посредством двух видеокамер, снабженных светофильтрами для распознавания цвета предметов. Робот был способен грубо определять область, занимаемую интересующим предметом, и грубо распознавать простые предметы. Постепенно характеристики роботов значительно улучшились, и сегодня точности их работы позавидует любой человек (достаточно вспомнить лазерные роботизированные механизмы для изготовления микросхем или процессоров). В США последнее время ведутся разработки по машинному обучению, навигации роботов, логическому планированию их действий и т.д.

Интеллектуальный  анализ данных и обработка статистической информации. Сравнительно новое направление  применения ИИ. Сюда относят процесс  обнаружения ИИ закономерностей  в исходной информации, выделение  этих закономерностей, построение определенной модели для анализа информации, а  затем прогнозирование результатов  исследования на будущее и представление  в виде графической информации. Это  весьма перспективное направление  ИИ уже реально применяется на различных биржах и в маркетинговой  деятельности.

Системы автоматического планирования поведения. Таковые реально применяются  сегодня на космических кораблях при освоении космоса и в батискафах для изучения глубин морского дна. Одним  словом, это та область применения ИИ, где не допускается присутствие  человека в принципе либо его вмешательство  должно быть незначительным. Современные  системы планирования поведения  — это устройства с высокой  степенью автономности и детальным  целенаправленным поведением.

Агентные системы — очень молодое направление ИИ. Под таковыми понимают специальные программы-агенты, нацеленные на исследование коллективной аудитории и обладающие автономностью (абсолютно самостоятельная программа), социальностью (способна общаться с человеком), реактивностью (способна воспринимать окружающую среду, адекватно реагировать на ее изменения) и активностью (агенты могут характеризоваться целенаправленность поведения и проявлять инициативу). Подобные программы представляют огромный интерес для коммерческой и промышленной деятельности (маркетинг, телевидение, реклама), в военном деле (системы управления войсками), в системах управления транспортом и электронными сетями, где уже успешно применяются.

Одна  из интереснейших и полезных сторон применения ИИ — разработка игр, развлекательных  программ и систем искусственного общения  с человеком. Большую долю здесь  занимает моделирование социального  поведения, общения, человеческих эмоций, творчества. Это одно из сложнейших направлений разработки ИИ и в то же время — одно из самых перспективных.

Современные системы искусственного интеллекта способны освоить гораздо больше специальностей, чем простой человек, благодаря значительно большему числу разнообразных датчиков информации и приспособлений. Также предполагается использование в дальнейшем систем ИИ во всевозможных бытовых приборах: уборщиках помещений; агрегатах  для приготовления, доставки и заказа пищи; автоматических водителях автомобилей  и т.д.

Однако  не следует думать, что ЭВМ или  роботы смогут решать любые задачи. Учеными доказано существование  таких типов задач, для решения  которых невозможен единый эффективный  алгоритм (к примеру, сложные жизненные  ситуации). Человек часто методом "научного тыка" расширяет для себя зону познания о природе, открывает новые законы. Компьютерному искусственному интеллекту это абсолютно несвойственно. В связи с этим поговорим о недостатках современных систем искусственного интеллекта. 

2. Проблемы  искусственного интеллекта

 

Первые  исследования, относящиеся к проблемам  искусственного интеллекта, были предприняты  почти сразу же после появления  вычислительных машин. Само название новой науки возникло в конце 60-х годов XX века, а в 1969 году в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту.

Существуют  несколько основных проблем, изучаемых сегодня в искусственно интеллекте.

1. Представление  знаний – разработка методов  и приемов для формализации  и последующего ввода в память  интеллектуальной системы знаний  из различных проблемных областей, обобщение и классификация накопленных  знаний, использование знаний при  решении задач.

2. Моделирование  рассуждений – изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений, используемых в процессе решения разнообразных задач, создание эффективных программ для реализации этих схем в вычислительных машинах.

3. Диалоговые  процедуры общения на естественном  языке, обеспечивающие контакт  между интеллектуальной системой  и человеком-специалистом в процессе  решения задач.