Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

История развития искусственного интеллекта

Основные понятия искусственного интеллекта.

Достаточно трудно дать точное определение, что такое интеллект человека, потому что интеллект - это сплав многих навыков в области обработки и представления информации. Интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. С большой степенью достоверности интеллектом можно называть способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Искусственный интеллект (ИИ) - совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Искусственный интеллект - одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Системы искусственного интеллекта (СИИ) — это системы, созданные на базе ЭВМ, которые имитируют решение человеком сложных интеллектуальных задач.
Знания: в общем случае знание — проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Поэтому в контексте ИТ термин знания - это информация, присутствующая при реализации интеллектуальных функций. Обычно это отклонения, тенденции, шаблоны и зависимости, обнаруженные в информации Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

К программам искусственного интеллекта относятся:

1. игровые программы (стохастические, компьютерные игры);

2. естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи;

3. распознающие программы - распознавание почерков, изображений, карт;

4. программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений.

 

Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:

1. экспертные системы;

2. нейронные сети;

3. естественно-языковые системы;

4. эволюционные методы и генетические алгоритмы;

5. нечеткие множества;

6. системы извлечения знаний.

История развития искусственного интеллекта

В развитии СИИ можно выделить три основных этапа:

− 60-70-е годы. Это годы осознания возможностей искусственного интеллекта и формирования социального заказа на поддержку процессов принятия решений и управления. Наука отвечает на этот заказ появлением первых персептронов (нейронных сетей), разработкой методов эвристического программирования и ситуационного управления большими системами (разработано в СССР)

­­− 70-80-е годы. На этом этапе происходит осознание важности знаний для формирования адекватных решений; появляются экспертные системы, в которых активно используется аппарат нечеткой математики, разрабатываются модели правдоподобного вывода и правдоподобных рассуждений

− 80-90-е годы. Появляются интегрированные (гибридные) модели представления знаний, сочетающие в себе интеллекты: поисковый, вычислительный, логический и образный.

Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 году на семинаре в Стенфордском университете (США).

Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. Впервые ее выразил Р. Луллий, который еще в XIV веке пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

Развитие же искусственного интеллекта, как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х годах XX века. В это же время Н. Винер создал свои основополагающие работы по новой науке — кибернетике.

В 1954 году в МГУ под руководством профессора А. А. Ляпунова начал свою работу семинар "Автоматы и мышление". В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России.

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов XX века, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов.

В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы появился новый подход к решению задач искусственного интеллекта — представление знаний. Созданы MYCIN и DENDRAL — ставшие классическими экспертные системы для медицины и химии.

В 1980—1990 годы проводятся активные исследования в области представления знаний, разрабатываются языки представления знаний, экспертные системы. Начиная с середины 80-х годов XX века, происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы.

Экспертные системы не получили достаточно широкого распространения в практической медицине. Они, в основном, используются как составная часть медицинских приборно-компьютерных систем. Связано это, прежде всего, с тем, что в реальной жизни число всевозможных ситуаций и, соответственно, диагностических правил оказалось так велико, что система либо начинает требовать большое количество дополнительной информации о больном, либо резко снижается точность диагностики.

Условно можно выделить 7 этапов развития искусственного интеллекта, каждый из которых связывается с определённым уровнем развития искусственного интеллекта и парадигмой, реализуемой в конкретной системе.

Парадигма – новая идея математического описания работы систем искусственного интеллекта.

Этап 1 (50–е годы) ( Нейрон и нейронные сети )

Он связан с появлением первых машин последовательного действия, с очень небольшими, по сегодняшним меркам, ресурсными возможностями по памяти, быстродействию и классам решаемых задач. Это были задачи сугубо вычислительного характера, для которых были известны схемы решений и которые можно описать на некотором формальном языке. К этому же классу относятся и задачи на адаптацию.

Этап 2 (60-е годы) ( Эвристический поиск)

В «интеллект» машины добавились механизмы поиска, сортировки, простейшие операции по обобщению информации, не зависящие от смысла обрабатываемых данных. Это стало новой точкой отсчета в развитии и понимании задач автоматизации деятельности человека.

Этап 3 (70-е годы) ( Представление знаний)

учеными была осознана важность знаний (по объему и содержанию) для синтеза интересных алгоритмов решения задач. При этом имелись в виду знания, с которыми математика не умела работать, т.е. опытные знания, не носящие строгого формального характера и описываемые обычно в декларативной форме. Это знания специалистов в различных областях деятельности, врачей, химиков, исследователей и т.п. Такие знания получили название экспертных знаний, и соответственно системы, работающие на основе экспертных знаний, стали называться системами-консультантами или экспертными системами

Этап 4 (80-е годы) ( Обучающие машины)

Четвертый этап развития ИИ стал прорывным. С появлением экспертных систем в мире начался принципиально новый этап развития интеллектуальных технологий – эра интеллектуальных систем - консультантов, которые предлагали варианты решений, обосновывали их, способны были к обучению и к развитию, общались с человеком на привычном для него, хотя и ограниченном, естественном языке.

Этап 5 (90-е годы) ( Автоматизированные обрабатывающие центры)

Усложнение систем связи и решаемых задач потребовало качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих программных систем, таких систем, как защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападений, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т.п. И новой парадигмой создания перспективных систем защиты всех видов стали интеллектуальные системы. Именно они позволяют создавать гибкие среды, в рамках которых обеспечивается решение всех необходимых задач.

Этап 6 (2000-е годы) ( Робототехника )

Область применения роботов достаточно широка и простирается от автономных газонокосилок и пылесосов до современных образцов военной и космической техники. Модели оборудованы навигационной системой и всевозможными периферийными датчиками.

Этап 7 (год 2008)( Сингулярность )

Создание искусственного интеллекта и самовоспроизводящихся машин, интеграция человека с вычислительными машинами, либо значительное скачкообразное увеличение возможностей человеческого мозга за счёт биотехнологий.

По некоторым прогнозам, технологическая сингулярность может наступить уже около 2030 года. Сторонники теории технологической сингулярности считают, что если возникнет принципиально отличный от человеческого разума (пост человек), дальнейшую судьбу цивилизации невозможно предсказать, опираясь на человеческое (социальное) поведение.

 

Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...