Виды и возможности применения искусственного интеллекта. Карта применения технологий искусственного интеллекта: медицина, образование, транспорт и другие сферы. Современный искусственный интеллект

Одержит ли верх искусственный интеллект (ИИ) над человечеством? Илон Маск, основоположник Tesla, отрицает такое предположение. Чтобы убедиться в этом, известный новатор вложил 10 млн. долларов США в 37 разных научных проектов.

Несмотря на категоричность Илона Маска и его единомышленников, среди которых есть Билл Гейтс и Стивен Хокинг, большинство ученых прогнозирует принятие людьми ИИ. Стоит только глянуть на MindMeld (обработка естественного языка посредством голосовых и чат-помощников) либо VIV (развитие «умных» помощников). Считается, что переломным периодом для населения планеты станут ближайшие 10-15 лет. Причем внедрение произойдет не только на уровне информационных технологий, но и в общественном мнении, законах и повседневных привычках.

Это обуславливается двумя факторами.

Во-первых, робот с ИИ может автоматизировать процессы, для которых требуется участие человека. Во-вторых, он способен обработать и проанализировать огромный объем информации. Преимущество компьютера состоит в том, что его трудоспособность не связана с человеческим фактором, будь то личные проблемы или плохое настроение.

Таким образом, искусственный интеллект имеет широкое применение: его повсеместно встречают в медицине, промышленности, образовании, агроиндустрии, дорожном движении и быту.

Медицина

В данной сфере ценится память ИИ, а также возможность генерировать и сопоставлять огромные объемы информации.
Уже несколько лет у всех на слуху и DeepMind Health (разработка компании Google) - умные помощники, которые не только дают советы врачам, но и выясняют генетическую предрасположенность к патологиям. Так, IBM Watson уже определяет и разрабатывает план терапии 13 видов злокачественных новообразований: от рака шейки матки до толстой кишки.

Искусственный интеллект приходит на помощь даже пациентам. Все более популярными становятся приложения телемедицины, собирающие данные с фитнес-браслетов и прочих датчиков, а также «опросники», устанавливающие точные симптомы и заболевания пациентов. Так, ИИ способен распознать туберкулез и нарушение работы внутренних органов, в т.ч. головного мозга.

Некоторые из приложений разбирают человеческую речь и отвечают устно, другие же отдают предпочтение письменной коммуникации. Приложения получают необходимую информацию, а затем дают рекомендации, какие меры принимать дальше, или же отправляют данные терапевту. Наиболее популярные интеллектуальные помощники - Your.MD и Ada, которые можно скачать в App Store или Google Play.

Особое значение отводится системам, способным разрабатывать новые лекарственные средства. По словам топ-менеджера компании Pfizer, Джуди Сюардс, разработка и вывод на рынок нового медикамента в среднем занимает 12 лет. ИИ позволит создавать молекулярную структуру и моделировать лекарство, что увеличит его качество и сократит время выпуска новых препаратов. Пионерами в сфере создания суперкомпьютеров, решающих эту проблему, являются компании Atomwise и Berg Health.

Промышленность

Крупные промышленные компании таких государств, как Япония, Китай, США, Германия и Швейцария, инвестируют в новые технологии. Сегодня прослеживается тенденция сокращения рабочих мест, связанных с интеллектуальным трудом, и увеличение количества компьютеров.

В ближайшие десятилетия пострадают такие рабочие места:

1. Сбор деталей. С каждым днем происходит все больше сокращений рабочего персонала. Робот, запоминая последовательность действий, справляется с соединением деталей самостоятельно.
2. Бухгалтерские расчеты. По сравнению с человеком, машина безошибочно рассчитывает данные и не ведет «черную» и «белую» бухгалтерию, что очень выгодно для государства. Суперкомпьютеры учатся и принимают логические решения.
3. Замена консультантов. Робот, наравне с человеком, может вести диалог с покупателем на высоком уровне и дать ответы на стандартные вопросы. Алгоритм общения усложняется, благодаря способности машины к обучению и накоплению опыта.

Роботизация в скором будущем также коснется таких профессий, как секретари, кассиры, дальнобойщики и официанты.Примером успешного внедрения ИИ стал линейный завод H&H. Технология, которая отслеживает взгляд рабочих, помогла за 1 год сэкономить 400 часов на обучение стажеров и снизить вероятность несчастных случаев.

Агентство MIT Technology Review сообщило, что Эндрю Ын, исследователь робототехники и машинного обучения, разрабатывает новый проект Landing.AI. Он призван наладить механизм производства на заводах и фабриках. Его первый партнер – компания Foxconn, которая занимается производством гаджетов Apple.

Образование

В ближайшем будущем сфера образования будет развиваться быстрыми темпами в двух руслах – адаптивном обучении и прокторинге.
Адаптивное обучение призвано решить проблему разной успеваемости учеников и студентов. Дело в том, что один человек усваивает материал намного быстрее и успешнее, чем другой. Поэтому ИИ будет отслеживать уровень знаний обучающегося и адаптировать порядок блоков курсов под его способности или же информировать преподавателя, насколько хорошо ученик усвоил материал. Примером такой системы может стать платформа Third Space Learning, которая сейчас находится на стадии разработки.

Прокторинг представляет контроль учеников и студентов во время прохождения контрольных и экзаменационных тестов. Если в прошлом обучающиеся находились «под прицелом» веб-камеры, то сейчас на помощь приходит ИИ. Он отслеживает, как часто студент отводит взгляд от экрана компьютера, сменяет ли вкладку в браузере, нет ли лишних голосов в помещении. Как только ИИ замечает какое-либо нарушение, он тут же оповещает об этом человека-проктора.

Но может ли машина заменить обычного преподавателя? Роза Лукин, профессор University College London, отрицает это. По ее словам, стоит найти компромисс. Ведь цель не в том, чтобы заменить учителей машинами, а улучшить процесс образования. Здесь уж точно не обойтись без преподавателя-человека.

Сельское хозяйство

Мнение о том, что земледелие и животноводство – отстающие и старомодные отрасли, осталось в прошлом. Сегодня интенсивный рост мирового рынка ИИ в аграрной индустрии вызван такими факторами: введением системы управления данными, автоматизацией орошения, увеличением производительности с/х культур посредством внедрения методов обучения, ростом количества людей на планете. В то же время увеличение рынка ИИ ограничивается высокой стоимостью сбора информации о с/х угодьях.

Повсеместное внедрение робототехники в сельском хозяйстве представлено такими разработками:

• Беспилотные летательные аппараты. Дроны, оснащенные радарами и GPS-мониторингом, опрыскивают с/х культуры, обеспечивают надежную доставку опасных химикатов и аэрофотосъемку.
• Роботы для сбора урожая. Если зерноуборочные машины существуют уже давно, то робота, который собирает клубнику, удалось создать совсем недавно.
• ИИ, уничтожающий сорняк. Hortibot, разработка Орхусского университета (Aarhus Universitet) в Дании, распознает и устраняет сорняки двумя способами: механическим путем и точечным опрыскиванием гербицидами. Этот робот стал настоящим прорывом, ведь распознавание сорняков от полезных растений – большой успех современной робототехники в сельском хозяйстве. Вдобавок создаются машины, распознающие вредителей и болезни с/х культур.

Согласно прогнозам Energias Market Research, к 2024 году рынок ИИ в агроиндустрии вырастет на 24,3%. Он будет активно развиваться в США и Азиатско-Тихоокеанском регионе. В список центральных игроков на рынке интеллектуального агробизнеса попали Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и другие.

Дорожное движение

Цель внедрения ИИ в данной сфере – борьба с пробками. Такие системы уже успешно работают в крупных городах Европы, Северной Америки и Азии.

Сбор информации со светофоров, анализ плотности движения, ДТП, метеоданных и прочих факторов, создающих пробки – вот, что входит в функции компьютера. Как результат, интеллектуальная система в режиме онлайн контролирует дороги, прогнозирует, каким будет трафик, и согласно этому, переключает светофоры.

Она следит не только за движением транспорта на дороге, но и помогает водителям. К примеру, система при необходимости вызывает эвакуатор. Понятно, что полностью избавить от пробок данное решение не сможет, однако в разы ускорить движение – вполне возможно.
Вероятно, прогресс будет заметен, если в широкое использование войдут беспилотные автомобили – это транспортные средства, которые способны передвигаться без участия человека. Их разработкой занимается компания Google, AKTIV, Tesla Motors и некоторые другие.

Быт

Безусловно, у всех на слуху « » (smart house), который в дальнейшем станет типичным примером ИИ. Крупнейшими производителями считаются Yamaha, Siemens, Abb, Beckhoff и Legrand.

Такие разработки предельно упрощают быт человека. К примеру, такая система раздвинет занавески с утра, разбудит хозяев и сварит кофе. В дальнейшем функционал «умного дома» будет расширен вплоть до того, что шкаф будет автоматически распаривать одежду, а холодильник – заказывать еду. Такое решение оптимизирует расходы, связанные с энергопитанием, вентиляцией, обогревом, подстраиваясь под удобное расписание.

Также популярными остаются пылесосы, способные не только выполнить уборку, но и передвигать предметы и самостоятельно заряжаться.
Еще одним примером бытового применения ИИ являются автоматические переводчики. Если раньше «машинный перевод» оставлял желать лучшего, то сегодня ситуация кардинально изменилась. Это демонстрирует Google Translate: алгоритм построен на том, что компьютер воспринимает не отдельные слова, а полное предложение. Он позволяет получить качественный текст, поэтому в ближайшем времени такой метод станет основой автоматического перевода.

Человекоподобных андроидов используют не только по хозяйству, но и для общения. Железный «друг» не даст умереть со скуки, а иногда становится полноправным членом семьи. Так, в Китае один счастливчик успел жениться на роботе. Им оказался инженер Чжэн Цзяцзя, который сам смастерил себе невесту.

Несомненно, будущее человечества переплетается с роботами, ведь с каждым годом развиваются все новые области применения искусственного интеллекта. Скорее всего, он превзойдет способности человека, но в то же время значительно улучшит качество его жизни. Здесь главное - найти разумные рамки, пока ИИ не научился воспроизводить себя. По словам Илона Маска, стоит занять проактивную позицию и уже сейчас ограничить использование ИИ, по крайней мере, в военной отрасли.

Вы, наверное, слышали про робота, который подходит и дает вам банку колы, когда говорите ему, что вы хотите пить. Вы также, наверное, слышали о системе распознавания речи, которая управляет вашей бытовой техникой? И вы, наверное, слышали о тренажерах самолетов, которые помогут воссоздать реальную среду полета воздушного аппарата?

В 1956 году всемирно известный американский ученый Джон Маккарти, ввел термин, который является сердцем всех этих возможностей и многих других. Термин, который он придумал был “Искусственный интеллект”. Искусственный интеллект, сокращенно ИИ – это наука и инжиниринг, работающие над созданием интеллектуальных машин, а также интеллектуальных компьютерных программ, которые способны реагировать как человек. То есть, создание таких машин, способных чувствовать мир вокруг них, понимать разговоры и принимать решения, похожие на человеческий выбор. Искусственный разум дал нам все, от сканера до роботов в реальной жизни.

Сегодня область искусственного интеллекта может быть описана, как суп когнитивной информатики, психологии, лингвистики и математики, ожидание вспышки молнии – попытка объединения усилий исследователей и ресурсов, разработка новых подходов, использование мировых хранилищ знаний, чтобы создать искру, такую, что она будет создавать новую форму жизни.

В области искусственного разума, мы взращиваем машину ребенка с детства к взрослой жизни, таким образом, что мы создаем чисто новые подходы к обучению машины.

Отрасли искусственного интеллекта

Джон Маккарти определил некоторые из ветвей ИИ, которые описаны ниже. Он также отметил, что несколько из них еще предстоит определить.

Логика Искусственного Интеллекта: программа ИИ должна знать о фактах и ситуациях.

Распознавание образов: когда программа проводит наблюдение, то, как правило, запрограммирована на распознавание и сопоставление с образцом. Например, система распознавания речи или система распознавания лица.

Представление: должен быть способ, чтобы представить факты о мире устройству обладающем ИИ. Для представления, используется математический язык.

Вывод: умозаключение, позволяет извлекает новые факты из уже существующих фактов. Из некоторых фактов могут быть выведены другие.

Планирование: программа планирования начинается с фактов и изложения цели. Из них, программа генерирует стратегию для достижения поставленной цели.

Наличие Здравого Смысла и Рассуждения - это активное направление исследований и изучения ИИ возникло в 1950-х годах, но все же пока результат далек от человеческого уровня.

Эпистемология – это возможность обучения и получения знаний устройством. Позволяет изучать типы знаний, необходимых для конкретного типа задач.

Эвристика – это способ попытаться найти идею вложенную в программу.

Генетическое программирование – автоматическое создание программы LISP (Обработка списка), позволяющее решить поставленную задачу.

Инструменты, использующиеся для решения сложных задач при создании ИИ

За последние шесть десятилетий, существуют различные инструменты, разработанные для решения сложных проблем в области компьютерных наук. Некоторые из них являются:

Поиск и оптимизация

Большинство проблем в ИИ могут быть решены теоретически с помощью грамотного поиска возможных решений. Но простой исчерпывающий поиск редко бывает полезным и достаточным для большинства реальных задач. В 1990-е годы, различные виды поиска стали популярны, которые были основанные на оптимизации. В случае большинства проблем, можно составить предположение, а затем уточнить свой запрос. Различные алгоритмы оптимизации были написаны, чтобы помочь процессу поиска.

Логика

Логика позволяет производить изучение аргументов. В ИИ используется для представления знаний, а также использоваться для решения задач. Различные типы логики используются в исследованиях искусственного интеллекта. Логика первого порядка использует кванторы и предикаты, и помогает в представлении фактов и их свойств. Нечеткая логика является своего рода логикой первого порядка, что позволяет найти истинность заявления, которое будет представлено как 1 (истина) или 0 (False).

Теория вероятности

Вероятность – способ выражения знания. Это понятие было дано математическому значению в теории вероятностей, которая широко используется в ИИ.

Искусственный интеллект и его применение

Искусственный интеллект в настоящее время используется в широком спектре областей, включая моделирование, робототехнику, распознавание речи, финансы и акции, медицинскую диагностику, авиацию, безопасность, игры и т.д.

Разберем поподробней некоторые из областей:

Игровая Сфера: Существуют машины, которые могут играть в шахматы на профессиональном уровне. ИИ также применим к различным видеоиграм.

Распознавание речи: Компьютеры и роботы, которые понимают язык на уровне человека имеют встроенный ИИ в них.

Симуляторы: Моделирование является имитация какой-то реальной вещи. Оно используется во многих контекстах, начиная от видеоигр, заканчивая авиацией. Тренажеры включают в себя симуляторы полета для летчиков, с помощью которых ведется подготовка к пилотированию «воздушного корабля».

Робототехника: Роботы стали обычным явлением во многих отраслях промышленности, так как роботы оказались более эффективными, чем люди, особенно на повторяющихся рабочих местах, где люди имеют тенденцию терять концентрацию.

Финансы: Банки и другие финансовые учреждения полагаются на интеллектуальные программные обеспечения, которые обеспечивают точный анализ данных и помогает делать предсказания, основываясь на этих данных.

Медицина: Системы искусственного интеллекта используются в больницах, чтобы управлять расписанием больных, обеспечивать ротацию персонала, а также предоставлять медицинскую информацию. Искусственная нейронная сеть, которая представляет собой математическую модель, вдохновленной структурой и/или функциональными аспектами биологических нейронных сетей, помогает в медицине при определении диагноза.

Искусственный разум находит использование в различных областях и приложениях. Системы безопасности, системы распознавания текста и речи, интеллектуальный анализ данных, фильтрация электронной почты от спама и огромное количество других примеров. Британская телекоммуникационная группа применила эвристический поиск в приложении планирования, который составляет графики работы свыше двадцати тысяч инженеров. Применение ИИ также нашло место в сфере грузоперевозок, где нечеткие логические контроллеры были разработаны для автоматических коробок передач в автомобилях.

Проблемы, с которыми сталкиваются создатели искусственного интеллекта

За последние шесть десятилетий, ученые активно работают над имитацией интеллекта человека, но рост замедлился из-за многих проблем при моделировании искусственного разума. Некоторые из этих проблем являются:

База знаний: количество фактов, которые знает человек просто слишком много. Подготовка базы данных, которая будет содержать все знание этого мира является огромной трудоемкой задачей.

Вычет, рассуждения и решения проблем: ИИ должен шаг за шагом решать любую проблему. Как правило, люди решают проблемы на основе интуитивных суждений, а затем составляют план действий, программу. Искусственный интеллект делает медленный прогресс, чтобы имитировать человеческий метод решения проблем.

Обработка естественного языка: Естественный язык – это язык на котором говорят люди. Одной из основных проблем, с которыми сталкивается ИИ, это распознавание и понимание что говорят люди.

Планирование: Планирование, как правило, ограничивает только людей, потому что они могут думать. Умение планировать и думать, как человек, необходимо для интеллектуальных агентов. Как и люди, они должны иметь возможность визуализировать будущее.

Положительные стороны применения ИИ

Уже сейчас мы можем видеть небольшие применения искусственного разума в нашем доме. Например, смарт-телевизор, умный холодильник и т.д. В будущем в каждом доме будет присутствовать ИИ. Искусственный интеллект с нанотехнологиями или другими технологиями может привести к появлению новых отраслей в области науки. Наверняка, развитие искусственного интеллекта приведет к тому, что он станет частью нашей повседневной жизни. Уже сейчас происходит замена людей на роботов на некоторых рабочих местах. В военной отрасли искусственный разум позволит создавать различное современное вооружение, например роботов, которые сократят смертность при возникновении войн.

Отрицательные стороны применения ИИ

Несмотря на то, что искусственный интеллект, имеет множество преимуществ, существуют очень много недостатков.
На более базовом уровне, использование искусственного разума в повседневных задачах может привести к образованию лени со стороны человека, и это может привести к деградации основной массы народа.

Применение искусственного интеллекта и нанотехнологий в военной отрасли конечно имеет много положительных сторон, например создание идеального защитного щита от любых атак, но так же существует темная сторона. С помощью искусственного разума и нанотехнологий мы сможем создавать очень мощное и разрушительное оружие и при неосторожном использовании оно может привести к необратимым последствиям.

Массовое применение искусственного интеллекта приведет к сокращению рабочих мест для людей.

Кроме того, быстрые темпы развития и применения искусственного интеллекта и робототехники может подтолкнуть Землю к экологической катастрофе. Даже сейчас отходы компьютерных комплектующих и других электронных устройств оказывают огромный вред нашей планете.

Если мы дадим разум машинам, они смогут использовать его по максимуму. Машины с интеллектом станут умнее своих создателей и это может привести к исходу, который продемонстрирован в серии фильмах «Терминатор».

Заключение и будущее применение

Искусственный интеллект – область, в которой продолжаются множество исследований. Искусственный разум является отраслью компьютерной науки о понимании природы интеллекта и построения компьютерных систем, способных на разумные действия. Несмотря на то, что люди имеют интеллект, они не в состоянии использовать его в максимально возможной степени. Машины будут иметь возможность использовать 100% своего интеллекта, если мы дадим им этот разум. Это является преимуществом, а также недостатком. Мы зависимы от машин практически для любого применения в жизни. Машины теперь являются частью нашей жизни и используются везде. Таким образом, мы должны знать больше о машинах и должны быть осведомлены о будущем, что может случиться, если мы дадим им разум. Искусственный интеллект не может быть плохим или хорошим. Он меняется в пути использования его нами.

Лекция 1 5 . Технологии искусственного интеллекта

План

Понятие искусственного интеллекта.

Области применения ИИ.

Понятие экспертной системы .

Понятие искусственного интеллекта

«Интеллект – совокупность всех познавательных функций индивида: от ощущений и восприятия до мышления и воображения; в более узком смысле – мышление. И. – основная форма познания человеком действительности. Существуют три разновидности в понимании функции И.: 1) способности к обучению; 2) оперирование символами; 3) способность к активному овладению закономерностей окружающей нас действительности» (Рапацевич Е.С. Словарь-справочник по научно-техническому творчеству. – Мн.: ООО «Этоним», 1995. – 384 с. – С. 51-52.). (Сл 2 )

Всякая интеллектуальная деятельность опирается на знания. В эти знания включаются характеристики текущей ситуации, оценки возможности выполнения тех или иных действий, законы и закономерности того мира, в котором совершается деятельность, и многое другое. В программах, которые стали создаваться, когда появились компьютеры, необходимые знания хранились в памяти программистов, которые писали программы. Компьютер ее механически выполнял заложенную в его память последовательность команд программы. Никаких знаний для этого компьютеру не требовалось.

«Интеллект искусственный – 1) условное обозначение кибернетических систем и их логико-математического обеспечения, предназначенных для решения некоторых задач, обычно требующих использования интеллектуальных способностей человека; 2) совокупность функциональных возможностей электронно-вычислительной машины (ЭВМ) решать задачи, ранее требовавшие обязательного участия человека» (Там же, с. 54).

Принципиальное отличие систем искусственного интеллекта состоит в том, что для такого рода систем программист не готовит конкретные программы для исполнения . Человек лишь дает машине нужное задание, а программу, выполняющую это задание, система должна построить сама. Для этого нужны знания как о предметной области, к которой относится задание, так и о том, как строятся программы. Все эти знания хранятся в интеллектуальных системах в специальном блоке, называемом базой знаний.

Знания, хранящиеся в базе знаний, записываются в специальной формализованной форме. В базе знаний могут реализоваться процедуры обобщения корректировки хранимых знаний, а также процедуры, создающие новые знания на основании тех, которые уже там имеются.

Искусственный интеллект – одно из новейших направлений науки, появившееся в середине 60-х г.г. ХХ в. на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знаний. Искусственный интеллект – это образец междисциплинарных исследований, где соединяются профессиональные интересы специалистов разного профиля. Само название новой науки возникло в конце 60-х гг,. а в1969 г. в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту.

Когда в конце 40-х – начале 50-х гг. появились ЭВМ, стало ясно, что инженеры и математики создали не просто быстро работающее устройство для вычислений, а нечто более значительное. Оказалось, что с помощью ЭИМ можно решать различные головоломки, логические задачи, играть в шахматы, создавать игровые программы. ЭВМ стали принимать участие в творческих процессах: сочинять музыкальные мелодии, стихотворения и даже сказки. Появились программы для перевода с одного языка на другой, для распознавания образов, доказательства теорем. Это свидетельствовало о том, что с помощью ЭВМ и соответствующих программ можно автоматизировать такие виды человеческой деятельности, которые называются интеллектуальными и считаются доступными лишь человеку. Несмотря на большое разнообразие невычислительных программ, созданных к началу 60-х гг., программирование в сфере интеллектуальной деятельности находилось в гораздо худшем положении, чем решение расчетных задач. Причина очевидна. Программирование для задач расчетного характера опиралось на соответствующую теорию – вычислительную математику. На основе этой теории было разработано много методов решения задач. Эти методы стали основой для соответствующих программ. Ничего подобного для невычислительных задач не было. Любая программа была здесь уникальной, как произведение искусства. Опыт создания таких программ никак не обобщался, умение их создавать не формализовалось.

Когда программист создавал программу для игры в шахматы, то использовал собственные знания о процессе игры. Он вкладывал их в программу, а компьютер лишь технически выполнял эту программу. Можно сказать, что компьютер «не отличал» вычислительные программы от невычислительных. Он одинаковым образом находил корни квадратного уравнения или писал стихи. В памяти компьютера не было знаний о том, что он на самом деле делает.

Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам , на основании знаний о том, как протекает игра в шахматы и как играют в эту игру люди, сумел составить шахматную программу или синтезировал программу для писания несложных вальсов и маршей.

Не сами процедуры, с помощью которых выполняется та или иная интеллектуальная деятельность, а понимание того, как их создать, как научиться новому виду интеллектуальной деятельности , - вот где скрыто то, что можно назвать интеллектом. Специальные процедуры обучения новым видам интеллектуальной деятельности отличают человека от компьютера. Следовательно, в создании искусственного интеллекта основной задачей становится реализация машинными средствами тех процедур, которые используются в интеллектуальной деятельности человека. Что это за процедуры?

Можно сформулировать основные цели и задачи искусственного интеллекта. Объектом изучения искусственного интеллекта являются процедуры, используемые при решении человеком задач, традиционно называемых интеллектуальными, или творческими. Но если психология мышления изучает эти процедуры применительно к человеку, то искусственный интеллект создает программные (а сейчас уже и программно-аппаратные) модели таких процедур.

Цель исследований в области искусственного интеллекта – создание арсенала процедур, достаточного для того, чтобы ЭВМ (или другие технические системы, например роботы) могли находить по постановкам задач их решения. Иными словами, стали автономными программистами, способными выполнять работу профессиональных программистов – прикладников (создающих программы для решения задач в определенной предметной области). Разумеется, сформулированная цель не исчерпывает всех задач, которые ставит перед собой искусственный интеллект. Это цель ближайшая. Последующие цели связаны с попыткой проникнуть в области мышления человека, которые лежат вне сферы рационального и выразимого словесно (вербально) мышления. Ибо в поиске решения многих задач, особенно сильно отличающихся от ранее решенных, большую роль играет та сфера мышления, которую называют подсознательной, бессознательной, или интуитивной.

Основными методами, используемыми в искусственном интеллекте, являются разного рода программные модели и средства, эксперимент на ЭВМ и теоретические модели. Однако современные ЭВМ уже мало удовлетворяют специалистов по искусственному интеллекту. Они не имеют ничего общего с тем, как устроен человеческий мозг, поэтому идет интенсивный поиск новых технических структур, способных лучше решать задачи, связанные с интеллектуальными процессами. Сюда относятся исследования по нейроподобным искусственным сетям, попытки построить молекулярные машины, работы в области голографических систем и многое другое.

Существуют несколько основных проблем, изучаемых в искусственном интеллекте.

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 при решении задач.

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.

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

Планирование целесообразной деятельности – разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе.

Обучение интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание комплекса средств для накопления и обобщения умений и навыков, накапливаемых в таких системах.

Кроме этих проблем исследуются многие другие, составляющие тот задел, на который будут опираться специалисты на следующем витке развития теории искусственного интеллекта.

В практику человеческой деятельности интеллектуальные системы уже внедряются. Это и наиболее известные широкому кругу специалистов экспертные системы, передающие опыт более подготовленных специалистов менее подготовленным, и интеллектуальные информационные системы (например, системы машинного перевода), и интеллектуальные роботы, другие системы, имеющие полное право называться интеллектуальными. Без таких систем современный научно-технических прогресс уже невозможен.

В настоящее время ИИ – мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем. Именно от результатов этих работ зависит появление ЭВМ 5 поколения.

Любая задача, алгоритм решения которой не известен, может быть отнесена к сфере ИИ (игра в шахматы, медицинская диагностики, резюме текста, перевод на иностранный язык). Характерные черты задач ИИ – использование информации в символьной форме и наличие выбора из множества вариантов в условиях неопределенности.

Наиболее перспективным направлением развития систем компьютерного обучения является технология искусственного интеллекта. Системы, использующие методику ИИ, называют интеллектуальными обучающими системами (ИОС). ИОС реализует адаптивное и двухстороннее взаимодействие, направленное на эффективную передачу знаний.Наиболее перспективным путем развития ИОС является, по-видимому, путь создания самообучающихся систем, приобретающих знания в диалоге с человеком.

2. Области применения ии

Под системами, обладающими ИИ, понимаются устройства или программы, имеющие такие характеристики, присущие человеческому интеллектуальному поведению как понимание и использование языка, причинная обусловленность поведения, способность к решению проблем, способность гибко реагировать на ситуацию, использовать преимущество благоприятных ситуаций, находить решение в неоднозначных или противоречивых ситуациях, распознавать относительную важность различных элементов ситуаций, находить сходство между ними несмотря на их различие.

Программные системы, реализующие алгоритмы, для которых не существует формальной модели решения, называются эвристическими и относятся к ИИ. Задачи ИИ – это такие задачи, в которых формализуется не процесс решения, а процесс поиска решения.

Наиболее широко системы искусственного интеллекта применяют для решения следующих задач:

Распознавание образов – это технические системы, воспринимающие визуальную и звуковую информацию, (кодируют и размещают ее в памяти), проблемы понимания и логического рассуждения в процессе обработки визуальной и речевой информации.

Моделирование рассуждений - изучение человеческих рассуждений в искусственном интеллекте только начинается, но без создания формальных моделей для таких рассуждений очень трудно производить в интеллектуальных системах все особенности рассуждений специалистов, решающих те задачи, которые мы хотим сделать доступными для искусственных систем. В созданных уже сегодня экспертных системах реализуются не только достоверные логические выводы, но и правдоподобные рассуждения и ряд иных немонотонных рассуждений. Появились первые программы для рассуждений по аналогии и ассоциации.

Системы символьных вычислений

Системы с нечеткой логикой - нечеткий вывод используется очень широко, ибо он отражает суму человеческих знаний о многих явлениях реального мира. При планировании поведения в роботах и других системах искусственного интеллекта, действующих в не полностью описанных средах, при принятии решений в условиях отсутствия исчерпывающей информации, в экспертных системах при частичных знаниях о предметной области и во многих других ситуациях без нечеткого вывода не обойтись

Когнитивная психология – одно из направлений современной психологической науки, связанное с поиском внутренних причин того или иного поведения живой системы. Как правило, объектом изучения выступает знание человека о себе и окружающем мире, а также познавательные процессы, обеспечивающие приобретение, сохранение и трансформацию этого знания.

Понимание естественного языка – анализ и генерация текстов, их внутреннего представления.

Экспертные системы – системы, использующие знания специалистов в конкретных видах деятельности.

На стыке вычислительной техники и лингвистики родилась компьютерная лингвистика. Новая наука несколько раз меняла название; сначала она называлась математической лингвистикой, потом структурной лингвистикой, и вычислительной лингвистикой, затем уже - компьютерная лингвистика.

Появилась возможность автоматизировать многие трудоемкие процессы, ведение разнообразных словарных и лексических карточек. Машинный перевод теперь является реальностью.

Машинный интеллект – совокупность аппаратных и программных средств ЭВМ, с помощью которого обеспечивается такое общение человека с машиной (интерфейс), которое по своему уровню приближается к общению между собой специалистов, решающих совместную задачу..

Планирование поведения – одно из направлений исследований по искусственному интеллекту. Основная задача этого направления – поиск процедур, которые могли бы автоматически предлагать наикратчайший путь к достижению поставленной цели, исходя из данной ситуации. Задачи такого типа оказались наиболее актуальными для роботов, действующих автономно. Решая поставленную перед ним задачу, робот должен составить план ее решения и постараться его выполнить. Если в процессе реализации этого плана робот убедится, что имеются непреодолимые препятствия, то он должен построить другой план, в котором этих препятствий не существует.

Интеллектуальные роботы.

Игры – игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, в них превзойден уровень человека средних способностей; но уровень лучших специалистов не достигнут.

Решение задач – постановка, анализ и представление конкретных жизненных ситуаций, для решения которых требуется изобретательность, способность обобщать. Компьютерные технологии пытаются применить для реализации интеллектуальных процессов поиска решения, когда конечный результат непредсказуем, является плодом логических заключений и выводов, к которым приходит самостоятельно.

Новейший российский истребитель оснащаются системами искусственного интеллекта Гораздо более радикальные изменения внесены в бортовые электронные системы самолета. В результате введения многоканальной цифровой электродистанционной системы управления самолетом, включающей системы искусственного интеллекта, Су-37, по сравнению с Су-35, получит дополнительные беспрецедентные возможности:Возможность нанесения упреждающих ударов по любому воздушному противнику (в том числе и малозаметному самолету); Многоканальность и алгоритмическую защищенность всех информационных и прицельных систем; Атаку наземных целей без входа в зону ПВО противника; Маловысотный полет с облетом и обходом наземных препятствий, в том числе и в автоматическом режиме; Автоматизированные групповые действия по воздушным и наземным целям; Противодействие радиоэлектронным и оптико-электронным средствам противника; Автоматизацию всех этапов полета и боевого применения

Компания Panasonic объявляет о начале поставок нового проектора pt AE500E с искусственным интеллектом. Встроенный искусственный интеллект, автоматически управляющий яркостью лампы в зависимости от входного видеосигнала, обеспечивающий уровень контраста 1300:1.

Развитие информационных технологий будоражит человеческий ум уже добрых полвека. Компьютеры прочно вошли в нашу повседневную жизнь. Работа в современном офисе немыслима без интернета, электронной почты, а заслуженный отдых для многих начинается только тогда, когда включается игровая приставка. Мобильные телефоны третьего поколения теперь не только передают голос, но и легко заменяют практически любое офисное оборудование. Появились даже автомобили с бортовыми компьютерами, которые могут составить маршрут поездки и доставить пассажира до точки назначения.

В первом процессоре, выпущенном Intel 11 ноября 1971 г., 2.300 транзисторов умеcтились на схеме размером с ноготь. Микрочип выполнял 60 тыс. операций в секунду - ничто по современным меркам, но тогда это был серьезный прорыв. С тех пор вычислительные технологии шагнули далеко вперед. Например, подсчитано, что за 30 лет существования микропроцессоров минимальный размер элементов процессора уменьшился в 17 раз, тогда как количество транзисторов увеличилось в 18 тыс. раз, а тактовая частота возросла в 14 тыс. раз. Нынешняя технология производства процессоров, применяемая корпорацией Intel, позволяет производить транзисторы размером с молекулу, а в будущем - в несколько атомных слоев.

Индустрия информационных технологий - одна из наиболее динамично развивающихся сфер жизни. В соответствии с законом Мура , в 2020 году компьютеры достигнут мощности человеческого мозга, т.к. смогут выполнять 20 квадриллионов (т.е. 20.000.000 миллиардов) операций в секунду, а к 2060 году, как считают некоторые футурологи, компьютер сравняется по силе разума со всем человечеством. Впрочем, еще в 1994 году ПК на базе процессора Intel Pentium со смехотворной, по нынешним временам, частотой 90 МГц обыграл в серии турниров по шахматам нескольких сильнейших гроссмейстеров мира, включая действующего чемпиона планеты - Гарри Каспарова.

Уже сегодня существуют реальные возможности применения интеллектуальных технологий в практически любом автомобиле. Например, телефонная гарнитура BlueConnect производства компании Johnson Controls - интегрированный автомодуль hands-free на базе процессоров Intel PXA250 и Intel PXA210 - позволяет водителю выполнять самые разнообразные действия, активизируемые голосом, с помощью сотового телефона и технологии Bluetooth.

Очевидно, что с каждым годом все более мощные микропроцессоры будут применяться во все большем количестве различных бытовых устройствах. Недавно специалистами Intel были разработаны транзисторы, скорость действия которых превышает скорость Pentium 4 почти на 1000%. Тем самым, заявляют ученые корпорации, было доказано, что нет никаких фундаментальных препятствий для продолжения развития микропроцессоров в соответствии с законом Мура до конца текущего десятилетия.

Такие транзисторы, имеющие размер всего 20 нанометров, позволят компании Intel к 2007 г. создать процессоры с миллиардом транзисторов, работающие на частоте до 20 ГГц при напряжении питания около 1 вольт. А руководство компании уже говорит о грядущих процессорах с тактовой частотой до 30 ГГц. Предпосылки для производства таких микропроцессоров в Intel уже созданы, заявляют представители компании.

Сторонники искусственного интеллекта искренне уверены, что цель существования Человечества - создать компьютерный сверхразум

Искусственный интеллект, в самом настоящем понимании этого термина, подразумевает суррогатный, но конкурентноспособный относительно человеческого вид разума, «живущий», например, на компьютерной основе. Пока удалось создать лишь некие подобия, «обезьяньи имитаторы» человеческой разумной деятельности. Да, марсоходы, самостоятельно избегая тривиальных препятствий, автономно распахивают безжизненность пустынь Красной планеты, но для задания направления исследований все равно нужна человеческая команда с Земли. Да, полупроводниковые агрегаты, напичканные сотнями миллионов транзисторов, научились худо-бедно записывать текст под диктовку, но самая элементарная оговорка, понятная живому слушателю, сразу ставит их в тупик. Да, компьютер научили автоматически переводить слова с одного языка на другой, но полученные от такого «искусственного переводчика» тексты без правки живым знатоком языка по-прежнему не очень качественны.

Среди важнейших классов задач, которые ставились перед разработчиками интеллектуальных систем с момента определения искусственного интеллекта как научного направления (с середины 50-х годов ХХ века), следует выделить следующие направления искусственного интеллекта , которые решают задачи, что плохо поддаются формализации: доказательство теорем, распознавания изображений, машинный перевод и понимание человеческой речи, игровые программы, машинная творчество, экспертные системы. Кратко рассмотрим их сущность.

Направления искусственного интеллекта

Доказательство теорем . Изучение приемов доказательства теорем сыграло важную роль в развитии искусственного интеллекта. Много неформальных задач, например, медицинская диагностика, применяют при решении методические подходы, которые использовались при автоматизации доказательства теорем. Поиск доказательства математической теоремы требует не только провести дедукцию, исходя из гипотез, но также создать интуитивные предположения о том, какие промежуточные утверждение следует доказать для общего доказательства основной теоремы.

Распознавание изображений . Применение искусственного интеллекта для распознавании образов позволила создавать практически работающие системы идентификации графических объектов на основе аналогичных признаков. В качестве признаков могут рассматриваться любые характеристики объектов, подлежащих распознаванию. Признаки должны быть инвариантны к ориентации, размера и формы объектов. Алфавит признаков формируется разработчиком системы. Качество распознавания во многом зависит от того, насколько удачно сложившийся алфавит признаков. Распознавания состоит в априорном получении вектора признаков для выделенного на изображении отдельного объекта и, затем, в определении которой из эталонов алфавита признаков этот вектор отвечает.

Машинный перевод и понимание человеческой речи . Задача анализа предложений человеческой речи с применением словаря является типичной задачей систем искусственного интеллекта. Для ее решения был создан язык-посредник, облегчающий сопоставление фраз из разных языков. В дальнейшем этот язык-посредник превратилась в семантическую модель представления значений текстов, подлежащих переводу. Эволюция семантической модели привела к созданию языка для внутреннего представления знаний. В результате, современные системы осуществляют анализ текстов и фраз в четыре основных этапа: морфологический анализ, синтаксический, семантический и прагматический анализ.

Игровые программы . В основу большинства игровых программ положены несколько базовых идей искусственного интеллекта, таких как перебор вариантов и самообучения. Одна из наиболее интересных задач в сфере игровых программ, использующих методы искусственного интеллекта, заключается в обучении компьютера игры в шахматы. Она была основана еще на заре вычислительной техники, в конце 50-х годов.

В шахматах существуют определенные уровни мастерства, степени качества игры, которые могут дать четкие критерии оценки интеллектуального роста системы. Поэтому компьютерными шахматами активно занимался ученые со всего мира, а результаты их достижений применяются в других интеллектуальных разработках, имеющих реальное практическое значение.

В 1974 году впервые прошел чемпионат мира среди шахматных программ в рамках очередного конгресса IFIP (International Federation of Information Processing) в Стокгольме. Победителем этого соревнования стала шахматная программа «Каисса». Она была создана в Москве, в Институте проблем управления Академии наук СССР.

Машинная творчество . К одной из областей применений искусственного интеллекта можно отнести программные системы, способные самостоятельно создавать музыку, стихи, рассказы, статьи, дипломы и даже диссертации. Сегодня существует целый класс музыкальных языков программирования (например, язык C-Sound). Для различных музыкальных задач было создано специальное программное обеспечение: системы обработки звука, синтеза звука, системы интерактивного композиции, программы алгоритмической композиции.

Экспертные системы . Методы искусственного интеллекта нашли применение в создании автоматизированных консультирующих систем или экспертных систем. Первые экспертные системы были разработаны, как научно-исследовательские инструментальные средства в 1960-х годах прошлого столетия.

Они были системами искусственного интеллекта, специально предназначенными для решения сложных задач в узкой предметной области, такой, например, как медицинская диагностика заболеваний. Классической целью этого направления изначально было создание системы искусственного интеллекта общего назначения, которая была бы способна решить любую проблему без конкретных знаний в предметной области. Ввиду ограниченности возможностей вычислительных ресурсов, эта задача оказалась слишком сложной для решения с приемлемым результатом.

Коммерческое внедрение экспертных систем произошло в начале 1980-х годов, и с тех пор экспертные системы получили значительное распространение. Они используются в бизнесе, науке, технике, на производстве, а также во многих других сферах, где существует вполне определенная предметная область. Основное значение выражения «вполне определенное», заключается в том, что эксперт-человек способен определить этапы рассуждений, с помощью которых может быть решена любая задача по данной предметной области. Это означает, что аналогичные действия могут быть выполнены компьютерной программой.

Теперь с уверенностью можно сказать, что использование систем искусственного интеллекта открывает широкие границы.

Сегодня, экспертные системы являются одним из самых успешных применений технологии искусственного интеллекта. Поэтому рекомендуем Вам ознакомится с .

Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) - это наука и разработка 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 – большинство работ в ИИ изучают проблемы, 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 Дж. 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 множество подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных 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, имитирующие 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 более мелких «неинтеллектуальных» элементов.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о искусственном интеллекте в смысле, данном Дж. Маккарти, их объединяет только общая конечная цель.

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 был поставлен 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, в статье «Может ли машина мыслить?», дает ответы на подобные вопросы, и описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга.

Тест Тьюринга – это эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», 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.

Существует три подхода к определению искусственного интеллекта:

1) 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 80-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных языка логических. 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 информатике 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.

2) Агентно-ориентированный подход развивается с начала 1990-х годов. Согласно этому подходу, интеллект - это вычислительная часть (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. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются алгоритмы поиска и принятия решений.

3) Интуитивный 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).

Определением выбраны, следующие направления исследований в области ИИ:

- Символьное моделирование мыслительных процессов.

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие ИИ как науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

- Работа с естественными языками.

Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой. В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. По своей природе, оригинальный тест Тьюринга связан с этим направлением.

- Накопление и использование знаний.

Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них - машинное обучение - касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования. Биологическое моделирование

Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы - агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

- Робототехника.

Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируется друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов, можно считать ещё одним направлением ИИ.

- Машинное творчество.

Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр. Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

- Другие области исследований.

Существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы информационной безопасности.

Подходы к созданию интеллектуальных систем. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и вообще результативность. Широта классов задач, эффективно решаемых человеческим разумом, требует невероятной гибкости в методах абстрагирования. Не доступной при любом инженерном подходе, который исследователь выбирает изначально по заведомо порочному признаку, за его 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 улетучивается из проекта.

Особенно трудно без символьной логики приходится когда задача заключается в выработке правил так как их составляющие, не будучи полноценными единицами знаний, не логичны. 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.

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 этими средствами интеллекта. Интеллекта как такового, без всяких оговорок и условностей.

Широко практикуется создание гибридных интеллектуальных систем, в которых применяются сразу несколько моделей. Экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения.

Развитие теории нечетких множеств. Начало развитию теории нечетких множеств положила статья «Нечеткие множества», опубликованная профессором из США Лотфи Заде, который впервые ввел понятие нечеткого множества, предложил идею и первую концепцию тео­рии, которая давала возможность нечеткого описания реальных систем. Важнейшим направлением теории нечетких множеств является нечеткая логика, применяемая для управления системами, а также в экспериментах по формированию их моделей.

В 60-е годы начался период быстрого развития компьютеров и цифровых технологий на базе двоичной логики. В то время считалось, что использование данной логики позволит решать многие научные и технические проблемы. По этой причине появление нечеткой логики оставалось почти незамеченным, несмотря на всю ее концептуальную революционность. Тем не менее, важность нечеткой логики была осознана рядом представителей научного сообщества и она получила развитие, а также практическую реализацию в рамках различных промышленных приложений. Через некоторое время стал повышаться интерес к ней и со стороны научных школ, объединявших приверженцев технологий на основе двоичной логики. Это произошло из-за того, что обнаружилось достаточно много практических задач, которые не поддавались решению с помощью традиционных математических моделей и методов, несмотря на существенно возросшие доступные скорости реализации вычислений. Требовалась новая методология, характерные черты которой предстояло найти в нечеткой логике.

Подобно робототехнике, нечеткая логика была с большим интересом встречена не в стране своего происхождения, США, а за ее пределами, и как следствие этого, первый опыт промышленного использования нечеткой логики - для управления котельными установками электростанций - связан с Европой. Все попытки использовать для управления паровым котлом традиционные методы, порой весьма замыслова­тые, оканчивались неудачей - настолько сложной оказалась эта нелинейная система. И только применение нечеткой логики позволило синте­зировать регулятор, который удовлетворял всем требованиям. В 1976 г. нечеткая логика была положена в основу системы автоматического управления карусельной печью в производстве цемента. Однако, первые практические результаты использования нечеткой логики, полученные в Европе и Америке, не вызвали какого-либо значительного повышения интереса к ней. Точно так же, как было с робототехникой, страной, которая первой начала повсеместное внедрение нечеткой логики, осознав ее огромный потенциал, стала Япония.

Среди созданных в Японии прикладных нечетких систем наибольшую известность получила разработанная компанией Hitachi система управления поездами метрополитена в г. Сендай. Реализация проекта велась с участием опытного машиниста, знания и опыт которого легли в основу разработанной модели управления. Система автоматически снижа­ла скорость поезда при подъезде его к станции, обеспечивая остановку в требуемом месте. Еще одним преимуществом поезда была его высокая комфортабельность, обусловленная плавностью набора и снижения скорости. Имелся и целый ряд других преимуществ по сравнению с традиционными системами управления.

Быстрое развитие нечеткой логики в Японии привело к тому, что ее практические приложения появились не только в промышленности, но и в производстве товаров народного потребления. Примером здесь может служить видеокамера, оборудованная нечеткой подсистемой стабилизации изображения, применявшейся для компенсации колебаний изображения, вызванных малоопытностью оператора. Данная задача была слишком сложной для решения ее традиционными методами, поскольку требовалось отличать случайные колебания изображения от целенаправленного перемещения объектов съемки (например, движения людей).

Другим примером является автоматическая стиральная ма­шина, управляемая одним нажатием кнопки (Zimmerman 1994 г.). Подобная «целостность» вызвала интерес и была встречена с одобрением. Использование методов нечеткой логики позволило оптимизировать процесс стирки, обеспечивая автоматическое распознавание типа, объема и степе­ни загрязненности одежды, не говоря уже о том, что сведение механизма управления машиной к одной единственной кнопке позволило значительно упростить обращение с ней.

Изобретения в области нечеткой логики были воплощены японскими фирмами и во многих других устройствах, среди которых микроволновые печи (Sanyo), антиблокировочные системы и автоматические коробки передач (Nissan), интегрированное управление динамическими характеристиками автомобиля (INVEC), а также регуляторы жестких дисков в компьютерах, обеспечивающие уменьшение времени доступа к информации.

Помимо упоминавшихся выше приложений, с начала 90-х годов. наблюдается интенсивное развитие нечетких методов в рамках целого ряда прикладных областей, в том числе и не связанных с техникой:

Система управления электронным кардиостимулятором;

Система управления механическими транспортными средствами;

Системы охлаждения;

Кондиционеры и вентиляционное оборудование;

Оборудование для сжигания мусора;

Стеклоплавильная печь;

Система контроля кровяного давления;

Диагностика опухолей;

Диагностика текущего состояния сердечно-сосудистой системы;

Система управления подъемными и мостовыми кранами;

Обработка изображений;

Быстродействующее зарядное устройство;

Распознавание слов;

Управление биопроцессорами;

Управление электродвигателями;

Сварочное оборудование и процессы сварки;

Системы управления движением транспорта;

Биомедицинские исследования;

Водоочистные сооружения.

В настоящий момент в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле этого слова, экспертные системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла.

Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория(и), ноотропики, экстромофилы и т. д. см. ежедневный поток новостей Курцвейля, MIT .

Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах.

Разработанны следующие системы искусственного интеллекта:

1. Deep Blue - победил чемпиона мира по шахматам. (Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам и система не была признана Каспаровым, хотя оригинальные компактные шахматные программы - неотъемлемый элемент шахматного творчества. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. Данная история - пример запутанных и засекреченных отношений ИИ, бизнеса и национальных стратегических задач.)

2. Mycin – одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.

3. 20q – проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.

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

5. 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. В августе 2001 года роботы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу (BBC News, 2001). 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 вынуждены применять ИИ той или иной степени проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Искусственный интеллект тесно связан с трансгуманизмом. А вместе с нейрофизиологией, эпистемологией когнитивной психологией он образует более общую науку, называемую когнитивистикой. Отдельную роль в искусственном интеллекте играет философия. Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология - наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию. Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии, использующие процедуры вербализации нейронных сетей.

В информатике проблемы искусственного интеллекта рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний. Под базами знаний понимается совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в информатике направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем.

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве. С одной стороны, они неразрывно связаны с этой наукой, а с другой - привносят в неё некоторый хаос. Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Вопросы создания искусственного интеллекта. Просматриваются два направления развития ИИ: первое - решении проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека, второе - в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки. Существуют разные точки зрения на вопрос, что считать интеллектом. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, элементарная реакция на внешние раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций.

Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации. То есть интеллектуальной просто считается та программа деятельности, которая сможет выбрать из определённого множества альтернатив, например, куда идти в случае «налево пойдёшь…», «направо пойдёшь…», «прямо пойдёшь…».

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль, его же словами подход и характеризуется: «Такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум». Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Мысленный эксперимент «Китайская комната» Джона Сёрля - аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления. Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти информации: анализ, синтез и самопрограммирование. Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем.

6. Вычислительные устройства и микропроцессоры.

Микропроцессор (МП) – это устройство, которое осуществляет прием, об­работку и выдачу информации. Конструктивно МП содержит одну или несколько интегральных схем и выполняет действия, определенные программой, записанной в памяти.(рис. 6.1)

Рисунок 6.1 – Внешний вид МП

Ранние процессоры создавались в виде уникальных составных частей для единственных в своём роде компьютерных систем. Позднее от дорогостоящего способа разработки процессоров, предназначенных для выполнения одной единственной или нескольких узкоспециализированных программ, производители компьютеров перешли к серийному изготовлению типовых классов многоцелевых процессорных устройств. Тенденция к стандартизации компьютерных комплектующих зародилась в эпоху бурного развития полупроводниковых элементов, мейнфреймов и миникомпьютеров, а с появлением интегральных схем она стала ещё более популярной. Создание микросхем позволило ещё больше увеличить сложность ЦП с одновременным уменьшением их физических размеров.

Стандартизация и миниатюризация процессоров привели к глубокому проникновению основанных на них цифровых устройств в повседневную жизнь человека. Современные процессоры можно найти не только в таких высокотехнологичных устройствах, как компьютеры, но и в автомобилях, калькуляторах, мобильных телефонах и даже в детских игрушках. Чаще всего они представлены микроконтроллерами, где помимо вычислительного устройства на кристалле расположены дополнительные компоненты (память программ и данных, интерфейсы, порты ввода/вывода, таймеры, и др.). Вычислительные возможности микроконтроллера сравнимы с процессорами персональных ЭВМ десятилетней давности, а чаще даже значительно превосходят их показатели.

Микропроцессорная система (МПС) – это вычислительная, контрольно-измерительная или управляющая система, основным устройством обработки информации в которой является МП. Микропроцессорная система строится из набора микропроцессорных БИС (рис. 6.2).

Рисунок 6.2 – Пример микропроцессорной системы

Генератор тактовых импульсов задаёт временной интервал, который является единицей измерения (квантом) продолжительности выполнения команды. Чем выше частота, тем при прочих равных условиях более быстродействующей является МПС. МП, ОЗУ и ПЗУ - это неотъемлемые части системы. Интерфейсы ввода и вывода - устройства сопряжения МПС с блоками ввода и вывода информации. Для измерительных приборов характерны устройства ввода в виде кнопочного пульта и измерительных преобразователей (АЦП, датчиков, блоки ввода цифровой информации). Устройства вывода обычно представляют цифровые табло, графический экран (дисплей), внешние устройства сопряжения с измерительной системой. Все блоки МПС связаны между собой шинами передачи цифровой информации. В МПС используют магистральный принцип связи, при котором блоки обмениваются информацией по единой шине данных. Количество линий в шине данных обычно соответствует разрядности МПС (количеству бит в слове данных). Шина адреса применяется для указания направления передачи данных - по ней передаётся адрес ячейки памяти или блока ввода-вывода, которые получают или передают информацию в данный момент. Шина управления служит для передачи сигналов, синхронизирующих всю работу МПС.

В основу построения МПС положены три принципа:

Магистральность;

Модульность;

Микропрограммное управление.

Принцип магистральности – определяет характер связей между функциональными блоками МПС – все блоки соединяются с единой системной шиной.

Принцип модульности состоит в том, что система строится на основе ограниченного количества типов конструктивно и функционально законченных модулей.

Принципы магистральности и модульности позволяют наращивать управляющие и вычислительные возможности МП путем подсоединения других модулей к системной шине.

Принцип микропрограммного управления заключается в возможности осуществления элементарных операций - микрокоманд (сдвигов, пересылок информации, логических операций), с помощью которых создается технологический язык, т. е. набор команд, максимально соответствующий назначению системы.

По назначению МП разделяют на универсальные и специализированные.

Универсальными микропроцессорами являются МП общего назначения, кото­рые решают широкий класс задач вычисления, обработки и управления. Примером использования универсальных МП являются компьютеры, построенные на IBM и Macintosh платформах.

Специализированные микропроцессоры предназначены для решения задач лишь определенного класса. К специализированным МП относятся: сигнальные, мультимедийные МП и транспьютеры.

Сигнальные процессоры (DSP) предназначены для цифровой обработки сигналов в реальном масштабе времени (например, для фильтрации сигналов, вычис­ления свертки, вычисления корреляционной функции, ограничения и пре­образования сигнала, выполнения прямого и обратного преобразования Фурье). (рисунок 6.3) К сигнальным процесорам относятся процессоры компаний Texas Instruments - TMS320C80, Analog Devices - - ADSP2106x, Motorola -DSP560xx и DSP9600x.

Рисунок 6.3 – Пример внутренней структуры DSP

Медийные и мультимедийные процессоры предназначены для обработки аудиосигналов, графической информации, видеоизображений, а также для решения ряда задач в мультимедиакомпьютерах, игровых приставках, бытовой технике. К таковым процессорам относятся процессоры компаний MicroUnity - Mediaprocessor, Philips - Trimedia, Cromatic Reserch - Mpact Media Engine, Nvidia - NV1, Cyrix - MediaGX.

Транспьютеры предназначены для организации массовых параллельных вычислений и работы в мультипроцессорных системах. Для них характер­ным является наличие внутренней памяти и встроенного межпроцессорного интерфейса, т. е. каналов связи с другими БИС МП.

По типу архитектуры, или принципу построения, различают МП с фоннеймановской и МП с гарвардской архитектурой.

Понятие архитектуры микропроцессора определяет его составные части, а также связи и взаимодействие между ними.

Архитектура включает:

Структурную схему МП;

Программную модель МП (описание функций регистров);

Информацию об организации памяти (емкость и способы адресации памяти);

Описание организации процедур ввода/вывода.

Фоннеймановскую архитектуру (рис. 6.4, а) предложил в 1945 году американский математик Джо фон Нейман. Ее особенностью является то, что программа и данные находятся в общей памяти, доступ к которой осуществляется по одной шине данных и команд.

Гарвардская архитектура впервые была реализована в 1944 году в релейной вычислительной машине Гарвардского университета (США). Особенностью этой архитектуры является то, что память данных и память программ раз­делены и имеют отдельные шину данных и шину команд (рис. 6.4, б), что позволяет повысить быстродействие МП системы.

Рисунок 6.4. Основные типы архитектур: (а - фоннеймановская; 6 - гарвардская)

По типу системы команд различают CISC-процессоры (Complete Instruction Set Computing) с полным набором команд (типичными представителями CISC является семейство микропроцессоров Intel x86) и RISC-процессоры (Reduced Instruction Set Computing) с сокращенным набором команд (характеризуется наличием команд фиксированной длины, большого количества регистров, операций типа регистр-регистр, а также отсутствием косвенной адресации).

Однокристальный микроконтроллер (MCU) – микросхема, предназначенная для управления электронными устройствами (рисунок 5). Типичный микроконтроллер сочетает в себе функции процессора и периферийных устройств, может содержать ОЗУ и ПЗУ. По сути, это однокристальный компьютер, способный выполнять простые задачи. Использование одной микросхемы, вместо целого набора значительно снижает размеры, энергопотребление и стоимость устройств, созданных на базе микроконтроллеров.

Рисунок 6.5 – примеры исполнения микроконтроллеров

Микроконтроллеры являются основой для построения встраиваемых систем, их можно встретить во многих современных приборах, таких, как телефоны, стиральные машины и т. п. Бо́льшая часть выпускаемых в мире процессоров - микроконтроллеры.

На сегодняшний день популярностью у разработчиков пользуются 8-битные микроконтроллеры, совместимые с i8051 фирмы Intel, микроконтроллеры PIC фирмы Microchip Technology и AVR фирмы Atmel, шестнадцатибитные MSP430 фирмы TI, а также ARM, архитектуру которых разрабатывает фирма ARM и продаёт лицензии другим фирмам для их производства.

При проектировании микроконтроллеров приходится соблюдать баланс между размерами и стоимостью с одной стороны и гибкостью и производительностью с другой. Для разных приложений оптимальное соотношение этих и других параметров может различаться очень сильно. Поэтому существует огромное количество типов микроконтроллеров, отличающихся архитектурой процессорного модуля, размером и типом встроенной памяти, набором периферийных устройств, типом корпуса и т. д.

Неполный список периферии, которая может присутствовать в микроконтроллерах, включает в себя:

Универсальные цифровые порты, которые можно настраивать на ввод или вывод;

Различные интерфейсы ввода-вывода, такие как UART, I²C, SPI, CAN, USB, IEEE 1394, Ethernet;

Аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи;

Компараторы;

Широтно-импульсные модуляторы;

Таймеры, встроенный тактовый генератор и сторожевой таймер;

Контроллеры бесколлекторных двигателей;

Контроллеры дисплеев и клавиатур;

Радиочастотные приемники и передатчики;

Массивы встроенной флэш-памяти.