МТУСИ

Дизайн И. Гайдель 2007

Введение

Искусственный интеллект. Происхождение и смысл термина.

Интелле́кт (от лат. intellectus «восприятие»; «разуме́ние», «понимание»; «понятие», «рассу́док») или ум — качество психики, состоящее из способности осознавать новые ситуации, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций, и использованию своих знаний для управления окружающей человека средой.

Общая способность к познанию и решению проблем, которая объединяет познавательные способности: ощущение, восприятие, память.

Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence) — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту.

Дизайн И. Гайдель 2007

Введение

Искусственный интеллект. Происхождение и смысл термина.

Понятие искусственного интеллекта дал Джон Маккарти в 1956 году на семинаре в Дартмутском университете. Данное определение не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека.

Поясняя своё определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».

Дизайн И. Гайдель 2007

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

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 зародился 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, пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга.

Дизайн И. Гайдель 2007

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

Искусственный интеллект одно из самых молодых научных направлений. Прошло всего несколько десятилетий с момента начала работ в этой области. Но сегодняшний мир и научно-технический прогресс немыслимы без тех результатов, которые дали человечеству и обещают дать в будущем исследования в области искусственного интеллекта.

Причин столь исключительного положения работ в области искусственного интеллекта несколько. Наиболее важными из них являются следующие:

1.Развитие вычислительной техники вступило в новую фазу: создание ЭВМ пятого и последующих поколений. Отличительной чертой новых ЭВМ является их максимальная приближенность к пользователю, освобождение пользователя от программирования решения задач. Функции программиста передаются ЭВМ, сложность общения с ней не должна превосходить сложности общения с современными бытовыми системами. Для этого необходимо поднять «интеллектуальный» уровень ЭВМ, сделав ее способной к выполнению творческого профессионального труда программиста. В ЭВМ должна быть заложена большая сумма знаний о способах решения задач, специальные процедуры автоматического синтеза программ, а также средства общения с пользователем, максимально приближающие это общение к общению людей.

Дизайн И. Гайдель 2007

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

2. XXI век век новых информационных технологий. В связи с массовым внедрением ЭВМ во все сферы человеческой жизни, развитием локальных, глобальных, национальных и межгосударственных сетей передачи и обработки данных, быстрым ростом хранилищ информации, распределенных в различных местах земного шара и доступных для любой ЭВМ, включенной в соответствующую сеть, станет возможным переход к безбумажной технологии обработки информации. А это повлечет за собой изменение стиля человеческого общения в самых разнообразных деловых и бытовых взаимоотношениях.

3.Технология производства в промышленности и сельском хозяйстве меняет свою основную парадигму. Если раньше она ориентировалась на человека как основное звено в трудовом процессе, то роботизация производства заставляет по- новому оценить организацию трудового процесса. В роботизированных производствах нет необходимости в создании «человеческих условий» для производителей, в выполнении требований к агрегатам, климатическим условиям и т.п., которые определяются эргономикой и физиологией человека.

Дизайн И. Гайдель 2007

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

4. Интеллектуальные системы в ближайшие годы должны сыграть

революционизирующую роль в научных исследованиях и проектировании новых образцов новых изделий. Интеллектуальные системы являются тем инструментом, без которого невозможно проектирование сверхсложных для человека изделий. Более того, именно интеллектуальные системы позволят ученым в приемлемые сроки решать те научные проблемы, на решение которых не хватает сейчас жизни нескольких поколений.

Очевидно, что это не все причины, побудившие бурное развитие нового научного направления, получившего название «искусственный интеллект», но и они дают представление об его глобальной значимости.

Дизайн И. Гайдель 2007

Парадигмы искусственного интеллекта

Тест Тьюринга

Специалисты по искусственному интеллекту склонны к принятию двух различных парадигм. Поясним их на примере.

Пусть специалист по компьютерам и психолог независимо взялись за создание программы для игры в покер.

Вероятнее всего, специалист по компьютерам в основу стратегии своей программы положит теорию вероятности и статистику. В результате он создаст программу, стремящуюся использовать любой доступный шанс, блефующую случайным образом, не проявляющую никаких эмоций и, как следствие, имеющую максимальные шансы на победу.

Психолог же, напротив, построит стратегию своей программы на теории человеческого мышления и поведения. В общем случае результатом работы психолога может быть даже несколько различных программ: одна, например, будет играть весьма агрессивно, тогда как другая будет играть очень осторожно.

Дизайн И. Гайдель 2007

Парадигмы искусственного интеллекта

Тест Тьюринга

Для специалиста по компьютерам наибольшее значение в его работе имеет, вероятнее всего, конечный результат деятельности его программы. Такой подход называют результативно-ориентированным.

Психолог же более заинтересован в понимании процессов, происходящих в естественном интеллекте, и, следует полагать, использовал бы данный проект для проверки своих теорий посредством построения соответствующей компьютерной модели. Такой подход назвали

имитационно-ориентированным.

Дизайн И. Гайдель 2007

Парадигмы искусственного интеллекта

Тест Тьюринга

Оба подхода действенны и вносят существенный вклад в разработку систем искусственного интеллекта. Однако в связи с этим возникают и определенные философские вопросы.

Например, вполне имеет место быть дискуссия в группе специалистов, перед которыми поставлена задача установить, действительно ли созданные программистом и психологом программы обладают интеллектом; если да, то какая из двух программ умнее.

Что есть мера интеллекта — способность выигрывать или человекоподобное поведение?