Искусственный интелект

По мнению специалистов, в недалекой  перспективе экспертные системы  будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Их технология, получив коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

Коммерческий рынок продуктов  искусственного интеллекта в мире в 1993 году оценивался примерно в 0,9 млрд. долларов; из них 600 млн. приходится на долю США. Выделяют несколько основных направлений этого рынка:

1) экспертные системы; теперь  их часто обозначают еще одним  термином - "системы, основанные  на знаниях";

2) нейронные сети и "размытые" (fuzzy) логики;

3) естественно-языковые системы.

В США в 1993 году рынок между этими  направлениями распределился так: экспертные системы - 62%, нейронные сети - 26%, естественно-языковые системы - 12%. Рынок этот можно разделить и  иначе: на системы искусственного интеллекта (приложения) и инструментальные средства, предназначенные для автоматизации всех этапов существования приложения. В 1993 году в общем объеме рынка США доля приложений составила примерно две, а доля инструментария - примерно одну треть.

Одно из наиболее популярных направлений последних пяти лет связано с понятием автономных агентов. Их нельзя рассматривать как "подпрограммы", - это скорее прислуга, даже компаньон, поскольку одной из важнейших их отличительных черт является автономность, независимость от пользователя. Идея агентов опирается на понятие делегирования своих функций. Другими словами, пользователь должен довериться агенту в выполнении определенной задачи или класса задач. Всегда существует риск, что агент может что-то перепутать, сделать что-то не так. Следовательно, доверие и риск должны быть сбалансированными. Автономные агенты позволяют существенно повысить производительность работы при решении тех задач, в которых на человека возлагается основная нагрузка по координации различных действий.

 

 

Искусственный интеллект: новая информационная революция

 

В последнее время наблюдается  возрастание интереса к искусственному интеллекту, вызванное повышением требований к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая  техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект

Все уже, наверное, слышали об электромеханических  собаках в Японии, способных узнавать хозяина в лицо, выполнять некоторые  простейшие команды и имеющие некоторую способность к обучению. Слышали и про холодильники с выходом в Интернет и про внедрение Microsoft в будущие версии Windows элементов искусственного интеллекта.

В подобном развитии области искусственного интеллекта нет ничего необычного. Здесь уместно привести гипотезу о встречной эволюции человека и компьютера: человек сначала учиться видеть, ходить, разговаривать, а уже потом развивает способности к вычислениям и логическим выводам. Компьютер же наоборот, рождается как вычислительная система, базирующаяся на формальной логике, в процессе развития приобретает способности к распознаванию образов, синтезу речи и управлению в реальном времени.

В настоящее время различают  два основных подхода к моделированию  искусственного интеллекта (AI – artificial intelligence): машинный интеллект, заключающийся в строгом задании результата функционирования, и искусственный разум, направленный на моделирование внутренней структуры системы.

Моделирование систем первой группы достигается за счет использования законов формальной логики, теории множеств, графов, семантических сетей и других достижений науки в области дискретных вычислений. Основные результаты заключаются в создании экспертных систем, систем разбора естественного языка и простейших систем управления вида «стимул-реакция».

Системы второй группы базируются на математической интерпретации деятельности нервной системы во главе с  мозгом человека и реализуются в  виде нейроподобных сетей на базе нейроподобного элемента – аналога  нейрона.

Нейроподобные сети в последнее время являются одним из самых перспективных направлений в области искусственного интеллекта и постепенно входят в бытность людей в широком спектре деятельности.

Что же такое нейроподобная сеть? Это искусственный аналог биологической  сети, по своим параметрам максимально приближающийся к оригиналу. Нейроподобные сети прошли длинный путь становления и развития, от полного отрицания возможности их применения до воплощения во многие сферы деятельности человека. Были предложены различные нейросетевые парадигмы, определяющие область применения.

Сети первой группы, такие как  сети обратного распространения  ошибки, сети Хопфилда и др. используются для распознавания образов, анализа  и синтеза речи, перевода с одного языка на другой и прогнозирования. Это вызвано такими особенностями сетей как восстановление изображения по его части, устойчивостью к зашумлению входного сигнала, прогнозирование изменения входов и параллельность вычислений. Также, немаловажной характеристикой является способность функционировать даже при потере некоторой части сети.

Сети второй группы используются как  системы управления в реальном времени  несложных объектов. Это управление популярными в последнее время  интеллектуальными агентами, выполняющими роль виртуальных секретарей. Особенностями данной группы является появление некоторых внутренних стимулов, возможностью к самообучению и функционированию в реальном времени.

И, наконец, сети третьей группы, являющиеся дальнейшим развитием предыдущих, представляют собой уже нейроподобные системы и нацелены они на создание экзотических в настоящее время виртуальных личностей, информационных копий человека, средой обитания которых является глобальная сеть интернет. Данное направление только зарождается, но есть немалый шанс, что мы станем свидетелями ситуации рождения виртуальных людей, подробно описанной фантастами и режиссерами.

Сейчас в Интернете повсеместно  можно встретить признаки зарождения подобных проектов, призывы объединиться всем научным потенциалом способного думать человечества в целях очеловечивания Интернета, преобразования его в разумную систему или среду обитания разумных систем. Раз существуют подобные предпосылки, значит не что не оставит полет человеческой мысли на пути достижения поставленной цели.

 

 

Заключение

 

Итак, что такое искусственный интеллект? Это устройство, которое может выполнять такую же умственную деятельность, которую может выполнять человек. Умственная деятельность состоит из двух частей: счетно-решающей и мыслительной. Счетно-решающую деятельность легко реализуется на компьютерах. А вот машин, осуществляющих полноценную мыслительную деятельность пока нет. Мыслительная деятельность сводится к синтезу пути решения возникшей задачи: нужно составить алгоритм ее решения. Задача, в которой известно что нужно получить, но неизвестно как это сделать - открытая задача. Искусственный интеллект должен уметь решать открытые задачи.

Важное место в интегральной теории занимает теория объектов. Согласно ей, в качестве объектов следует  рассматривать не только материальные вещи, но и любые явления, происходящие в нашем мире, даже абстрактные понятия. Все объекты делятся на порядки. Объект более высокого порядка может управлять только объектом более низкого порядка, то есть может изменить, удалить или добавить любое свойство управляемого. На основе теории объектов получается, что все программы - это объекты одного порядка. Следовательно, не существует программы, которая могла бы генерировать произвольные алгоритмы - другие программы.

Алгоритм - отвлеченное абстрактное понятие, придуманное человеком для описания происходящих в природе процессов. Нет в реальности никаких алгоритмов, а есть только физические объекты, характеристики и поведение которых приближенно описываются данными и алгоритмами, составляющими формальную модель физического объекта. Естественно предположить, что при проектировании искусственного интеллекта, работающего в настоящем мире, необходимо учитывать эти особенности.

 

Список литературы

 

1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы М.: Финансы и статистика, 2003.
2. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб. и доп. Т.5: Методы современной теории автоматического управления.
3. Адаменко А.Н., Кучуков А.М. Логическое программирование и Visual Prolog.-СПб.:БХВ-Петербург, 2003.-992 стр.
4. Тэйс А. и др. Логический подход к искусственному интеллекту. От классической логики к логическому программированию: Пер. с фр. М.:Мир, 1990, 429 стр.
5. Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного интеллекта: Пер. с англ. М.: Мир. 1990, 552 стр.
6. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильямс", 2003, 863 стр.