Современный искусственный интеллект
Понятие и история искусственного интеллекта. Эвристическое программирование, как разработка стратегии действий по аналогии или прецедентам. Перспективные технологии: нейронные сети, эволюционные вычисления, нечеткая логика, интеллектуальная инженерия.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.04.2013 |
| Размер файла | 31,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Реферат по ОАиП
Современный искусственный интеллект
2012
Введение
Над созданием ИИ трудились, да и сейчас корпят по всему миру десятки тысяч научно-остепенённых деятелей, несчётное количество различных исследователей-разработчиков, кодирующих в бесчисленных «айтишных» компаниях, да и масса просто амбициозных энтузиастов. За последние полвека на эту тему написано множество диссертаций, монографий, статей, и в этой области созданы самые разнообразные роботы и программы для ЭВМ, претендующие, как заявляют их авторы, на «интеллектуальность».
Искусственный интеллект или как его еще называют «ИИ» - очень серьезная технология и наука для создания высокоинтеллектуальных систем и машин, сложных интеллектуальных программ для компьютера, которые направлены только на то, чтобы суметь понять, как мыслит человек.
Искусственный интеллект
При этом все используемые методы не всегда бывают биологически правдоподобными. Но основная проблема состоит в том, что заранее неизвестно, какие именно вычислительные процедуры мы, впоследствии, захотим называть интеллектуальными. А поскольку мы можем понять только некоторые механизмы нашего интеллекта, то под словом «интеллект» мы можем понимать только лишь вычислительную часть той способности, которая позволяет нам достигать каких-либо целей в мире.
Различные степени и виды интеллекта существуют у многих животных, людей и различных высокоинтеллектуальных информационных систем и разнообразных моделей экспертных систем.
Под «интеллектом» какой-либо системы понимается технология её поведения. Так вот, если рассматривать поведение человека, как «естественно-интеллектуального» существа, то окажется, что базис поведения людей определяют не одна, а ровно две технологии, которые условно назовём как: Технология «Психика» (ТП) и Технология «Разум» (ТР).
Суть их различий заключается в том, что в основе ТП, будь она присуща человеку или животному, лежат рефлекторно-программные реакции, возникающие в ответ на сигналы и/или воздействия, поступающие из окружающего мира. Эта технология прекрасно реализуется в кибернетике и её машинном инструменте - компьютере.
А вот ТР уже базируется на анализе изменения обстановки вокруг индивидуума и на принятии им решения о необходимости того или иного мотивированного реагирования по полученным им же самим аналитическим результатам. И делается это на основе имеющихся у разумного индивидуума знаний и накопленного им опыта.
Естественный интеллект, действующий как система «разумного поведения», обязательно использует знания об окружающем мире, выстраивая в своём естественном сознании некую модель мироздания, чтобы ориентироваться в ней. «Психические роботы», не имеющие подобного сознания, такого делать совсем не умеют. Кибернетики с лингвистами просто ещё не знают, как это можно создать в машинных стандартах, и потому оперируют с одними лишь данными.
История ИИ
История искусственного интеллекта, если рассматривать его, как новое и научное направление, берет свое начало в XX веке. К тому времени уже было достаточно сформировано большое количество предпосылок для его зарождения.
Можно считать, что история искусственного интеллекта начинается с момента создания первых ЭВМ в 40-х г.г. С появлением электронных вычислительных машин, обладающих высокой (по меркам того времени) производительностью, стали возникать первые вопросы в области искусственного интеллекта: возможно ли создать машину, интеллектуальные возможности которой были бы тождественны интеллектуальным возможностям человека (или даже превосходили возможности человека).
Следующим этапом в истории искусственного интеллекта являются 50-е годы, когда исследователи пытались строить разумные машины, имитируя мозг. Эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности, как аппаратных, так и программных средств. В 1956 г. состоялся семинар в Стэнфордском университете (США), где был впервые предложен термин искусственный интеллект - artificial intelligence.
60-е года в истории искусственного интеллекта отметились попытками отыскать общие методы решения широкого класса задач, моделируя сложный процесс мышления. Разработка универсальных программ оказалась слишком трудным и бесплодным делом. Чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы. В этот период началось зарождение эвристического программирования.
Эвристическое программирование - разработка стратегии действий по аналогии или прецедентам. В целом, 50-60 гг. в истории искусственного интеллекта можно отметить как время поиска универсального алгоритма мышления.
Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в 70-х гг., 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. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний. Созданы «MYCIN» и «DENDRAL» - ставшие уже классическими экспертные системы для медицины и химии. Обе эти системы в определенном смысле можно назвать диагностическими, поскольку в первом случае («MYCIN») по ряду симптомов ставится диагноз, во втором - по ряду свойств определяется химическое соединение. В принципе, этот этап в истории искусственного интеллекта можно назвать рождением экспертных систем.
Ярким примером сложной интеллектуальной игры до недавнего времени являлись шахматы. В 1974 г. состоялся международный шахматный турнир машин, снабженных соответствующими программами. Как известно, победу на этом турнире одержала советская машина с шахматной программой "Каисса".
Дело в том, что недавние события показали, что, несмотря на довольно большую сложность шахмат, и невозможность, в связи с этим произвести полный перебор ходов, возможность перебора их на большую глубину, чем обычно, очень увеличивает шансы на победу. К примеру, по сообщениям в печати, компьютер фирмы IBM, победивший Каспарова, имел 256 процессоров, каждый из которых имел 4 Гб дисковой памяти и 128 Мб оперативной. Весь этот комплекс мог просчитывать более 100'000'000 ходов в секунду. До недавнего времени редкостью был компьютер, могущий делать такое количество целочисленных операций в секунду, а здесь мы говорим о ходах, которые должны быть сгенерированы и для которых просчитаны оценочные функции. Хотя с другой стороны, этот пример говорит о могуществе и универсальности переборных алгоритмов. Можно сказать, что все эти элементы интеллекта, продемонстрированные машиной в процессе игры в шашки, сообщены ей автором программы. Отчасти это так. Но не следует забывать, что программа эта не является "жесткой", заранее продуманной во всех деталях. Она совершенствует свою стратегию игры в процессе самообучения. И хотя процесс "мышления" у машины существенно отличен оттого, что происходит в мозгу, играющего в шашки человека, она способна у него выиграть.
Следующий значимый период в истории искусственного интеллекта - это 80-е года. На этом отрезке искусственный интеллект пережил второе рождение. Были широко осознаны его большие потенциальные возможности, как в исследованиях, так и в развитии производства. В рамках новой технологии появились первые коммерческие программные продукты. В это время стала развиваться область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста-эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих свой запас эвристических (не формальных, основанных на интуитивных соображениях) правил - важнейший этап в последние годы. В начале десятилетия в различных странах были начаты крупнейшие в истории обработки данных, национальные и международные исследовательские проекты, нацеленные на «интеллектуальные вычислительные системы пятого поколения».
Современный искусственный интеллект
искусственный интеллект эвристический программирование
Над созданием ИИ трудились, да и сейчас корпят по всему миру десятки тысяч научно-остепенённых деятелей, несчётное количество различных исследователей-разработчиков, кодирующих в бесчисленных «айтишных» компаниях, да и масса просто амбициозных энтузиастов. За последние полвека на эту тему написано множество диссертаций, монографий, статей, и в этой области созданы самые разнообразные роботы и программы для ЭВМ, претендующие, как заявляют их авторы, на «интеллектуальность».
На сегодняшний день в создании ИИ, если смотреть на него в первоначальном смысле этого слова, наблюдается довольно-таки интенсивное перемалывание всех существующих предметных областей, которые имеющих даже самое малое отношение к ИИ, в базы знаний. Было испробовано множество подходов, но не один из них не принес успеха.
Все достигнутые результаты разработок, которые осуществлялись в области искусственного интеллекта, были введены в среднее и высшее образование, как учебные пособия. Теперь в учебниках изучаются вопросы создания и работы баз знаний, современных экспертных систем, построенных на базе современных компьютеров.
Некоторые из самых известных ИИ-систем
Deep Blue -- победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым (подробнее см. Человек против компьютера). Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain.
Watson -- перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watson принял участие в американской игре «Jeopardy!», аналога «Своя игра» в России, где системе удалось выиграть в обеих играх.
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 очень 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 упрощённой форме футбола.
ASIMO -- Интеллектуальный гуманоидный робот фирмы Honda
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла.
Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
Перспективы и тенденции развития ИИ
Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ), суливших невиданные возможности, пропали со страниц научно-популярных изданий много лет назад. Эйфория, связанная с первыми практическими успехами в сфере ИИ, прошла довольно быстро, потому что перейти от исследования экспериментальных компьютерных моделей к решению прикладных задач реального мира оказалось гораздо сложнее, чем предполагалось. На трудности такого перехода обратили внимание специалисты всего мира, и после детального анализа выяснилось, что практически все проблемы связаны с нехваткой ресурсов двух типов: компьютерных (вычислительной мощности, емкости оперативной и внешней памяти) и людских (наукоемкая разработка интеллектуального ПО требует привлечения ведущих специалистов из разных областей знания и организации долгосрочных исследовательских проектов). К сегодняшнему дню ресурсы первого типа вышли (или выйдут в ближайшие пять-десять лет) на уровень, позволяющий системам ИИ решать весьма сложные для человека практические задачи. А вот с ресурсами второго типа ситуация в мире даже ухудшается - именно поэтому достижения в сфере ИИ связываются в основном с небольшим числом ведущих ИИ-центров при крупнейших университетах.
Перспективные технологии.
1. Нейронные сети
Это направление стабильно держится на первом месте. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, речи, сигналов, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя.
2. Эволюционные вычисления
На развитие сферы эволюционных вычислений (ЭВ; автономное и адаптивное поведение компьютерных приложений и робототехнических устройств) значительное влияние оказали, прежде всего, инвестиции в нанотехнологии. ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов.
Другой аспект ЭВ - использование для решения повседневных задач автономных агентов в качестве персональных секретарей, управляющих личными счетами, ассистентов, отбирающих нужные сведения в сетях с помощью поисковых алгоритмов третьего поколения, планировщиков работ, личных учителей, виртуальных продавцов и т. д. Сюда же относится робототехника и все связанные с ней области.
Особняком стоят социальные аспекты - как общество будет на практике относиться к таким сообществам интеллектуальных программ.
3. На третьем - пятом местах (по популярности) располагаются большие группы различных технологий.
3.1 Нечеткая логика
Системы нечеткой логики активнее всего будут применяться преимущественно в гибридных управляющих системах.
3.2 Обработка изображений
Продолжится разработка способов представления и анализа изображений, независимых от устройств воспроизведения. Дальнейшие развитие получат средства поиска, индексирования и анализа смысла изображений, согласования содержимого справочных каталогов при автоматической каталогизации, организации защиты от копирования, а также машинное зрение, алгоритмы распознавания и классификации образов.
3.3. Экспертные системы
Спрос на экспертные системы остается на достаточно высоком уровне. Наибольшее внимание сегодня привлечено к системам принятия решений в масштабе времени, близком к реальному, средствам хранения, извлечения, анализа и моделирования знаний, системам динамического планирования.
3.4. Интеллектуальные приложения
Рост числа интеллектуальных приложений, способных быстро находить оптимальные решения комбинаторных проблем (возникающих, например, в транспортных задачах), связан с производственным и промышленным ростом в развитых странах.
3.5. Распределенные вычисления
Распространение компьютерных сетей и создание высокопроизводительных кластеров вызвали интерес к вопросам распределенных вычислений - балансировке ресурсов, оптимальной загрузке процессоров, самоконфигурированию устройств на максимальную эффективность, отслеживанию элементов, требующих обновления, выявлению несоответствий между объектами сети, диагностированию корректной работы программ, моделированию подобных систем.
3.6. ОС РВ
Появление автономных робототехнических устройств повышает требования к ОС реального времени - организации процессов самонастройки, планирования обслуживающих операций, использования средств ИИ для принятия решений в условиях дефицита времени.
3.7. Интеллектуальная инженерия
Особую заинтересованность в ИИ проявляют в последние годы компании, занимающиеся организацией процессов разработки крупных программных систем (программной инженерией). Методы ИИ все чаще используются для анализа исходных текстов и понимания их смысла, управления требованиями, выработкой спецификаций, проектирования, кодогенерации, верификации, тестирования, оценки качества, выявления возможности повторного использования, решения задач на параллельных системах.
3.8. Самоорганизующиеся СУБД
Самоорганизующиеся СУБД будут способны гибко подстраиваться под профиль конкретной задачи и не потребуют администрирования.
4. Следующая по популярности группа технологий ИИ.
4.1. Автоматический анализ естественных языков.
4.2. Высокопроизводительный OLAP-анализ и раскопка данных, способы визуального задания запросов.
4.3. Медицинские системы, консультирующие врачей в экстренных ситуациях, роботы-манипуляторы для выполнения точных действий в ходе хирургических операций.
4.4. Создание полностью автоматизированных киберзаводов, гибкие экономные производства, быстрое прототипирование, планирование работ, синхронизация цепочек снабжения, авторизации финансовых транзакций путем анализа профилей пользователей.
5. Небольшое число конференций посвящено выработке прикладных методов, направленных на решение конкретных задач промышленности в области финансов, медицины и математики.
Традиционно высок интерес к ИИ в среде разработчиков игр и развлекательных программ. Среди новых направлений их исследований - моделирование социального поведения, общения, человеческих эмоций, творчества.
Заключение
Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными (на доступном для моделирования уровне детализации). Поэтому тематика ИИ-конференций выглядит достаточно стандартно и по составу почти не меняется уже довольно давно.
Но рост производительности современных компьютеров в сочетании с повышением качества алгоритмов периодически делает возможным применение различных научных методов на практике. Так случилось с интеллектуальными игрушками, так происходит с домашними роботами. Снова будут интенсивно развиваться временно забытые методы простого перебора вариантов (как в шахматных программах), обходящиеся крайне упрощенным описанием объектов. Уверенно действовать автономным устройствам в сложном мире помогут достаточно простые, но ресурсоемкие алгоритмы адаптивного поведения. При этом ставится цель разрабатывать системы, не внешне похожие на человека, а действующие, как человек.
Сфера ИИ, ставшая зрелой наукой, развивается постепенно - медленно, но неуклонно продвигаясь вперед. Поэтому результаты достаточно хорошо прогнозируемы, хотя на этом пути не исключены и внезапные прорывы, связанные со стратегическими инициативами.
Список использованных сайтов
http://www.seobuilding.ru
http://habrahabr.ru
http://www.aiportal.ru
http://knowledge.allbest.ru
http://www.neoesoterik.org
http://housea.ru
http://robotictex.3dn.ru
http://zdos.ru
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.
реферат [78,9 K], добавлен 22.01.2015Искусственный интеллект – научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций. Черты искусственного интеллекта Развитие искусственного интеллекта, перспективные направления в его исследовании и моделировании.
реферат [70,7 K], добавлен 18.11.2010История развития искусственного интеллекта в странах дальнего зарубежья, в России и в Республике Казахстан. Разработка проекта эффективного внедрения и адаптации искусственного интеллекта в человеческом социуме. Интеграция искусственного в естественное.
научная работа [255,5 K], добавлен 23.12.2014Может ли искусственный интеллект на данном уровне развития техники и технологий превзойти интеллект человека. Может ли человек при контакте распознать искусственный интеллект. Основные возможности практического применения искусственного интеллекта.
презентация [511,2 K], добавлен 04.03.2013Агентно-ориентированный подход к исследованию искусственного интеллекта. Моделирование рассуждений, обработка естественного языка, машинное обучение, робототехника, распознание речи. Современный искусственный интеллект. Проведение теста Тьюринга.
контрольная работа [123,6 K], добавлен 10.03.2015Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015Понятие, сущность и история создания искусственного интеллекта. Области его практического приложения в человеческой деятельности. Использование его для создания роботизированной техники. Задача создания первой разумной системы на основе сети Интернет.
презентация [622,3 K], добавлен 01.12.2014История появления термина "искусственный интеллект". Приоритетные направления его применения: генерация речи, обработка визуальной информации. Нейронные, байесовы, иммунные сети, теории хаоса - примеры реализации современных интеллектуальных систем.
реферат [27,2 K], добавлен 14.01.2011История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.
реферат [45,1 K], добавлен 20.11.2009Феномен мышления. Создание искусственного интеллекта. Механический, электронный, кибернетический, нейронный подход. Появление перцептрона. Искусственный интеллект представляет пример интеграции многих научных областей.
реферат [27,2 K], добавлен 20.05.2003
