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.

Основой целью данной работы является знакомство с таким направлением в науке - как искусственный интеллект. Задачами работы являются: изучение сущности, свойств, основных направлений и перспектив развития искусственного интеллекта. Методологией для выполнения работы послужили теоретический анализ и синтез. Информационной базой для выполнения работы послужили работы по данной проблематике: литература, учебная, научная, статьи.

1. Понятие и наука об искусственном интеллекте

Этот класс пакетов включает: информационные системы, поддерживающие диалог на естественном языке (естественно-языковый интерфейс); экспертные системы, позволяющие давать рекомендации пользователю в различных ситуациях; интеллектуальные пакеты прикладных программ, позволяющие решать прикладные задачи без программирования.

Естественно-языковый интерфейс был наиболее привлекателен для общения с ЭВМ с момента ее появления. Это позволило бы исключить необходимость обучения конечного пользователя языку команд или другим приемам формулировки своих заданий для решения на компьютере, поскольку естественный язык является наиболее приемлемым средством общения для человека. Поэтому работы по созданию такого рода интерфейса начались с середины 20-го века. Однако, несмотря на весь энтузиазм исследователей и проектировщиков, эта задача не решена и по сей день из-за огромных сложностей, связанных с пониманием предложений естественного языка и связного текста в целом. Некоторые программные продукты, которые появлялись на рынке, носили скорее экспериментальный характер, имели множество ограничений и не решали задачу кардинально. Тем не менее, несмотря на кажущийся застой в этой сфере, данная проблема остается актуальной и по сей день и вошла в состав проблематики, связанной с проектом ЭВМ пятого поколения.

Экспертные системы впервые появились в области медицины. Возникла идея интеграции знаний экспертов в области медицины или ее отдельных разделов в некоторую электронную форму, которая позволила бы начинающему врачу иметь своеобразного электронного советника при принятии решений по тому или иному врачебному случаю. Выбор области медицины объясняется слишком большой ценой ошибок, которые касаются жизни и здоровья людей. Постепенно от области медицины эта технология распространилась и на другие сферы деятельности человека, например, производство. Технология использования экспертных систем предполагает первоначальное «обучение» системы, т.е. заполнение ее конкретными знаниями из той или иной проблемной области, а потом уже эксплуатацию наполненной знаниями экспертной системы для решения прикладных задач. Эта идеология проявила себя в проекте ЭВМ пятого поколения в части привлечения конечного пользователя к решению своих задач и связана с проблемой автоформализации знаний.

Интеллектуальные пакеты прикладных программ позволяют, аналогично экспертным системам, предварительно создавать базу знаний, включающую совокупность знаний из той или иной области деятельности человека, а затем решать практические задачи с привлечением этих знаний. Различие этих видов пакетов состоит в том, что экспертные системы, в отличие от интеллектуальных ППП, позволяют интегрировать знания из так называемых слабо формализуемых предметных областей, в которых сложно определить входные и выходные параметры задачи, а также невозможно сформировать четкий алгоритм ее решения. Кроме того, экспертные системы не формируют алгоритм решения задачи как в случае интеллектуальных ППП, а лишь выдают «советы» пользователю на основании его запроса.

3. Перспективные направления искусственного интеллекта

Рассмотрим основные перспективные направления в развитии науки об искусственном интеллекте. Сегодня можно выделить ряд направлений в искусственном интеллекте, которые во вполне обозримом будущем могут привести к качественным изменениям в технике и технологиях. Здесь я намерен изложить свой взгляд на некоторые из них.

Рассуждения, основанные на прецедентах (CBR) - один из наиболее перспективных подходов в искусственном интеллекте, внедрение которого приведет к значительному прогрессу в ряде областей, а прорыва в этом направлении следует ожидать в ближайшие 3-5 лет. Некоторые из существующих и ожидаемых приложений CBR были перечислены выше.

Рассуждения о пространстве - не очень новая, но бурно развивающаяся сейчас область искусственного интеллекта, имеет все возрастающее прикладное значение в связи с работами по созданию автономных мобильных устройств, анализу изображений (в частности, аэрофотоснимков), задачами синтеза текстовых описаний по изображениям.

По-видимому, с помощью методов машинного обучения и автоматического формирования гипотез можно будет решить ряд полезных практических задач - от обнаружения закономерностей в данных до повышения степени адаптивности и «уровня интеллекта» различных технических устройств.

Подходы, основанные на технологии интеллектуальных агентов надо признать одними из наиболее перспективных при разработке больших программных продуктов, в том числе средств управления крупными и сложными системами (к таковым относятся телекоммуникационные системы, распределенные производства, системы управления войсками, транспортом, сетями, распределенный поиск информации). Не исключено также, что это направление исчезнет как отдельная научная дисциплина, растворившись в смежных областях, но оказав при этом на них решающее технологическое влияние.

Возможно, следует ожидать всё большего влияния идей и методов (ИИ) на машинный анализ текстов (АТ) на естественном языке. Это влияние, скорее всего, коснется семантического анализа и связанных с ним методов синтаксического анализа - в этой области оно проявится в учете модели мира на заключительных стадиях семантического анализа и использовании знаний о предметной области и ситуативной информации для уменьшения переборов на более ранних стадиях (например, при построении деревьев синтаксического разбора).

Второй «канал связи» ИИ и АТ - использование методов машинного обучения в АТ; третий «канал» - использование рассуждений на основе прецедентов и рассуждений на основе аргументации для решения некоторых задач АТ, например задач уменьшения шума и повышения степени релевантности поиска. К одному из наиболее важных и перспективных направлений в искусственном интеллекте следует сегодня отнести задачи автоматического планирования поведения. Область применения методов автоматического планирования - самые различные устройства с высокой степенью автономности и целенаправленным поведением, от бытовой техники до беспилотных космических кораблей для исследования глубокого космоса.

Заключение

Нами была рассмотрена тема: искусственный интеллект. В рамках данной темы мы рассмотрели понятие искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта, и основные направления развития искусственного интеллекта как науки. В заключении отметим основные выводы по работе.

В современном, динамично меняющемся, постоянно ускоряющемся мире важную роль играет искусственный интеллект.

В ходе написания работы нами было выяснено, что под искусственным интеллектом понимают собой экспериментальную науку, входящую в комплекс информационных технологий. Задачей этой науки является обеспечение разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств.

В настоящее время происходит как бы «связка» сознания человека с информационной компьютерной средой, причем многие процессы жизнедеятельности человека переносятся в виртуальную информационную компьютерную среду.

Основными направлениями исследований науки об искусственном интеллекте являются:

§ представление знаний и моделирование рассуждений

§ приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез

§ интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации.

§ многоагентные системы, динамические интеллектуальные системы и планирование.

§ обработка естественного языка, пользовательский интерфейс и модели пользователя.

§ разработка инструментальных средств.

Системы искусственного интеллекта - этот класс пакетов включает: информационные системы, поддерживающие диалог на естественном языке (естественно-языковый интерфейс); экспертные системы, позволяющие давать рекомендации пользователю в различных ситуациях; интеллектуальные пакеты прикладных программ, позволяющие решать прикладные задачи без программирования.

К перспективные направления искусственного интеллекта, которые во вполне обозримом будущем могут привести к качественным изменениям в технике и технологиях, относят: CBR; рассуждения о пространстве; методов машинного обучения и автоматического формирования гипотез; подходы интеллектуальных агентов и другие.

Список использованных источников