Иску́сственный интелле́кт (англ. Artificial intelligence (AI))— раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.
Интеллектуальный гуманоидный робот от Honda
Теорией явно не определено, что именно считать необходимыми и достаточными условиями достижения интеллектуальности. Хотя на этот счёт существует ряд гипотез, например, гипотеза Ньюэлла-Саймона. Обычно к реализации интеллектуальных систем подходят именно с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. Таким образом, в рамках искусственного интеллекта различают два основных направления:
- символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;
- нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).
Таким образом, сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его. В качестве критерия и конструктивного определения интеллектуальности предложен мысленный эксперимент, известный как тест Тьюринга. В современной постановке можно рассматривать эту задачу как задачу приближения сингулярности в её сверхинтеллектуальном понимании.
На данный момент не существует систем искусственного интеллекта, однозначно отвечающих основным задачам, обозначенным выше. Успехи в исследовании аналоговых и обратимых вычислений позволят совершить большой шаг вперёд в построении систем искусственного интеллекта.
Наиболее часто используемые при построении систем искусственного интеллекта парадигмы программирования — функциональное программирование и логическое программирование. От традиционных структурного и объектно-ориентированного подходов к разработке программной логики они отличаются нелинейным выводом решений и низкоуровневыми средствами поддержки анализа и синтеза структур данных.
Научные школы[]
Можно выделить две научные школы с разными подходами к проблеме ИИ: Конвенционный ИИ и Вычислительный ИИ. В конвенционном ИИ главным образом используются методы машинного самообучения, основанные на формализме и статистическом анализе. Методы конвенционного ИИ:
- Экспертные системы: программы, которые действуя по определенным правилам, обрабатывают большое количество информации, и в результате выдают заключение на её основе.
- Рассуждение на основе аналогичных случаев (Case-based reasoning).
- Байесовские сети.
- Поведенческий подход: модульный метод построения систем ИИ, при котором система разбивается на несколько сравнительно автономных программ поведения, которые запускаются в зависимости от изменений внешней среды.
Вычислительный ИИ подразумевает итеративную разработку и обучение (например, подбор параметров в сети связности). Обучение основано на эмпирических данных и ассоциируется с не-символьным ИИ и мягкими вычислениями. Основные методы:
- Нейронные сети: системы с отличными способностями к распознаванию.
- Нечёткие системы: методики для рассуждений в условиях неопределенности (широко используются в современных промышленных и потребительских системах контроля)
- Эволюционные вычисления: здесь применяются понятия традиционно относящиеся к биологии такие как популяция, мутация и естественный отбор для создания лучших решений задачи. Эти методы делятся на эволюционные алгоритмы (например, генетические алгоритмы) и методы роевого интеллекта (например, муравьиный алгоритм).
В рамках гибридных интеллектуальных систем пытаются объединить два этих направления. Экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения.
Многообещающий новый подход, называемый усиление интеллекта, рассматривает достижение ИИ в процессе эволюционной разработки как побочный эффект усиления человеческого интеллекта технологиями.
История[]
В начале XVII века Рене Декарт предположил, что животное — некий сложный механизм, тем самым сформулировав механистическую теорию. В 1623 г. Wilhelm Schickard построил первую механическую цифровую вычислительную машину, за которой последовали машины Блеза Паскаля (1643) и Лейбница (1671). Лейбниц придумал также двоичную систему счисления. В XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительной машиной.
В 1910—13 гг. Бертран Рассел и Alfred North Whitehead опубликовали работу «Принципы математики», которая произвела революцию в формальной логике. В 1931 г. Курт Гедель показал, что достаточно сложная формальная система содержит утверждения, которые тем не менее нельзя ни доказать ни опровергнуть в рамках этой системы. Таким образом система ИИ, которая устанавливает истинность всех утверждений, выводя их из аксиом, не может доказать эти утверждения. Так как люди могут «увидеть» истинность таких утверждений, ИИ стал рассматриваться как нечто второстепенное. В 1941 Конрад Цузе построил первый работающий программно-контроллируемый компьютер. Уоррен Маккалок и Walter Pitts в 1943 опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, который заложил основы нейронных сетей. …
Современное положение дел[]
Некоторые из самых впечатляющих гражданских ИИ систем:
- Deep Blue — победил чемпиона мира по шахматам.
- Mycin — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно как и доктора.
- 20q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал сильно популярен после появления в интернете на сайте 20q.net.
- Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
- Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощенной форме футбола.
Применение ИИ[]
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) при игре на бирже и управлении собственностью. В августе 2001 года роботы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу (BBC News, 2001). Нейронные сети широко используют при распознавании текста и речи, медицинской диагностике, спам-фильтрах, а также для обеспечения национальной безопасности.
ИИ в литературе[]
В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (HAL 9000, Skynet, Colossus и Матрица) или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, Двухсотлетний человек). Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из под контроля, оспаривается такими фантастами как Айзек Азимов и Kevin Warwick.
Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое по-видимому вызовет резкие драматические изменения в обществе. Такой период называют технологической сингулярностью.
В программе реализован абстрактный математический нейрон на языке С\С++.
http://utasoft.ru/the-rosenblatt-perceptron.html
См. также[]
- Когнитология
- Компьютеры пятого поколения
- Три закона робототехники
Основные области, в которых применяются методы ИИ:
- Распознавание образов
- Оптическое распознавание символов
- Распознавание рукописного текста
- Распознавание речи
- Распознавание лиц
- Обработка текстов на естественных языках, перевод
- Нелинейное управление и робототехника
- Машинное зрение, виртуальная реальность и обработка изображений
- Теория игр и стратегическое планирование
- Диагностика
- ИИ в играх и боты в компьютерных играх
- Искусственное творчество
- Питер Норвиг
- Стюарт Рассел
Ссылки[]
- Система искусственного интеллекта KAKOS - искусственный интеллект онлайн
- GotAI.net — Сайт, посвященный ИИ.
- Русскоязычная Wiki по теме искусственного интеллекта
- djuzeppe Онлайновый AI-бот и редактор его базы знаний с web-интерфейсом
- Новости искусственного интеллекта (англ.)
- Российская ассоциация искусственного интеллекта
Литература[]
- Питер Норвиг, Стьюарт Рассел. Искусственный интеллект: современный подход. - М.:Вильямс. - 2006. - 1408с.
- Стюарт Рассел, Питер Норвиг «Искусственный интеллект: современный подход(AIMA)», 2-е издание : Пер. с англ. - М.:Издательский дом «Вильямс», 2005.-1424 стр. с ил.
- Джордж Ф. Люгер «Искусственный интеллект: стратегии и методы решения», 4-е издание : Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. - 864 стр. с ил.