Медицинские аспекты разработки системы искусственных интеллектов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования Нижегородской области

Государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

Нижегородский государственный инженерно-экономический университет

(ГБОУ ВО НГИЭУ)

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине: «Технология искусственного интеллекта»

по теме: «Медицинские аспекты разработки системы искусственных интеллектов»

Княгинино, 2016

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что, прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. искусственный интеллект нейронный сеть

В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований - интеллекта. Некоторые считают, что интеллект - умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого.

Искусственный интеллект - это:

1) область исследований, в которой изучаются системы, строящие результирующий вывод для задач с неизвестным алгоритмом решения на основе неформализованной исходной информации, использующие технологии символьно-образного программирования и средств вычислительной техники.

2) область знаний, которая находит применение при решении задач, связанных с обработкой информации на естественном языке, автоматизацией программирования, управлением роботами, распознаванием образов (машинным зрением), автоматическим доказательством теорем, разумными извлечения информации с помощью вычислительной техники.

3) научная дисциплина, задачей которой является разработка математических описаний функций человеческого (словесно-образного) интеллекта с целью аппаратурной, программной и технической реализации этих описаний средствами вычислительной техники

В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные, так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры ИИ верили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период «электронного детства» и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию, точности и безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей. Сейчас мало кто говорит об этом, а если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области ИИ всегда находились на переднем крае информатики. Многие ныне обычные разработки, в том числе усовершенствованные системы программирования, текстовые редакторы и программы распознавания образов, в значительной мере рассматриваются на работах по ИИ.

Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до сих пор программ ИИ нельзя назвать «разумной» в обычном понимании этого слова. Это объясняется тем, что все они узко специализированы; самые сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким умом и широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются, что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессор философии Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения, истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной в человеческом организме. «Цифровой компьютер - не человек, говорит Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры не могут быть разумными. Но цифровые компьютеры, запрограммированные фактами и правилами из нашей, человеческой, жизни, действительно не могут стать разумными. Поэтому ИИ в том виде, как мы его представляем, невозможен».

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере вдохновлены идеями профессора Норберта Винера, который помимо математики обладал широкими познаниями в других областях, включая нейропсихологию и медицину.

Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработка принципа «обратной связи», который был успешно применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связи заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины

В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теории как машинного, так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. «Все машины, претендующие на «разумность»,- писал он, - должны обладать способность преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться». Созданной им науке Винер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означает искусство управления кораблем.

Следует отметить, что принцип «обратной связи», введенный Винером, был предугадан Сеченовым в явлении «центрального торможения» в «Рефлексах головного мозга» (1862г.) и рассматривался как механизм регуляции деятельности нервной системы.

В течение 1943 года Маккалох в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.

В середине 1958г. Фрэнком Розенблаттом была предложена модель электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был передавать сигналы от «глаза», составленного из фотоэлементов, в блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную величину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами

Область применения нейронных сетей

В литературе встречается значительное число признаков, которыми должна обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее решить:

· отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено достаточное число примеров;

· проблема характеризуется большими объемами входной информации;

· данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы.

Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения задач классификации, оптимизации и прогнозирования.

Банки и страховые компании:

- автоматическое считывание чеков и финансовых документов;

- проверка достоверности подписей;

- прогнозирование изменений экономических показателей.

Военная промышленность и аэронавтика:

- обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация, локализация, устранение шума, интерпретация);

- обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация и локализация источников);

- обработка инфракрасных сигналов (локализация);

- автоматическое пилотирование.

Биомедицинская промышленность:

- анализ рентгенограмм;

- обнаружение отклонений в ЭКГ;

- анализ реограмм.

Нейронные сети - основные понятия и определения

В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами:

- простой обрабатывающий элемент - нейрон;

- очень большое число нейронов участвует в обработке информации;

- один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи);

- изменяющиеся по весу связи между нейронами;

- массированная параллельность обработки информации.

Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного мозга. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов - нейронов, топология соединений которых зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо конкретной задачи, необходимо выбрать, каким образом следует соединять нейроны друг с другом.

Переходя к собственно медицинским проблемам ИИ О.К. Тихомиров выделяет три позиции по вопросу о взаимодействии медицины и искусственного интеллекта.

1) «Мы мало знаем о человеческом разуме, мы хотим его воссоздать, мы делаем это вопреки отсутствию знаний»- эта позиция характерна для многих зарубежных специалистов по ИИ.

2) Вторая позиция сводится к констатации того же факта, причем в качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение видится в моделировании тех или иных интеллектуальных функций в работе машин. Иными словами, если машина решает задачу, ранее решавшуюся человеком, то знания, которые можно почерпнуть, анализируя эту работу, и есть основной материал для построения психофизиологических теорий.

3) Третья позиция характеризует исследования в области искусственного интеллекта и медицины как совершенно независимые. В этом случае допускается возможность только использования медицинских знаний в плане психологического обеспечения работ по ИИ.

Но и работы по искусственному интеллекту тоже влияют на развитие медицины. В качестве первого результата можно выделить появление новой области психологических исследований, а именно, сравнительные исследования того, как одни и те же задачи решаются человеком и машиной. Возникают понятия компьютерной метафоры и информационной парадигмы.

Уже первые работы по искусственному интеллекту показали, что не только область решения задач затрагивается сопоставительными исследованиями, но и проблема мышления в целом. Только под влиянием разработки ИИ возникла потребность в уточнении критериев «творческих» и «нетворческих» процессов.

Более того, исследования восприятия и исследования памяти также находятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).

Новая психологическая теория поведения (исследования Д. Миллера К.Прибрама Ю.Галантера) построена на результатах этих работ.

Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной регуляции деятельности составляет использование не только константных, но и ситуативно возникающих и динамично меняющихся оценок, существенно также различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В существовании потребностей и мотивов видится различие между человеком и машиной на уровне деятельности. Этот тезис повлек за собой цикл исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности. Так в работе Л.П.Гурьевой показана зависимость структуры мыслительной деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.

Информационная теория эмоций Симонова в значительной степени питается аналогиями с работами систем ИИ.

Таким образом, все три традиционные области психологии - учения о познавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием работ по ИИ, что, по мнению О.К.Тихомирова привело к оформлению нового предмета психологии - как наука о переработке информации.

Таким образом роль взаимодействие между исследованиями искусственного интеллекта и медициной можно охарактеризовать как плодотворный диалог, позволяющий если не решать то хотя бы научиться задавать вопросы как высокого философского уровня - «Что есть человек ?», так и более прагматические.

Заключение

Проблема искусственного интеллекта является сейчас одной из самых злободневных. Ей занимаются ученые различных специальностей: кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры.

При исследовании проблем, связанных с искусственным интеллектом, решаются многие основополагающие вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и развиваются новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно назвать философским осмыслением этих результатов. По современным научным данным человеческий мозг содержит огромное число «вычислительных» узлов - нейронов. Новейшие вычислительные системы стремительно приближаются по своим вычислительным возможностям к мозгу, хотя ещё и далеки от совершенства. Искусственные нейронные сети контролируют сложнейшие системы управления и слежения, проявляют способности в области распознавания изображения вплоть до возможности создания интеллектуальных автопилотов.

Активно занимается системами искусственного интеллекта область, издавна считавшаяся прерогативой человека - компьютеры стали довольно неплохо играть в шахматы. В таких условиях приобретает особую значимость рассмотрение основных философских вопросов, связанных с искусственным интеллектом и искусственной жизнью. При этом очевидно, возможно взаимовлияние искусственного интеллекта и искусственной жизни на философские проблемы мышления и на жизнь вообще.

Список используемых источников

1. [Электронный ресурс] //Емельянов, С.В. Искусственный интеллект и принятие решений: Методы рассуждений и представления знаний. Когнитивные исследования. Интеллектуальные системы. Вып.3 / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2014. - 120 c.

2. [Электронный ресурс] // Данелян, Т.Я. Информационные технологии в психологии: Монография / Т.Я. Данелян. - М.: Ленанд, 2015. - 232 c.

3. [Электронный ресурс] // Максимов, Н.В. Современные информационные технологии: Учебное пособие / Н.В. Максимов, Т.Л. Партыка, И.И. Попов. - М.: Форум, 2013. - 512 c.

4. [Электронный ресурс] // Синаторов, С.В. Информационные технологии.: Учебное пособие / С.В. Синаторов. - М.: Альфа-М, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 336 c.

5. [Электронный ресурс] // Советов, Б.Я. Интеллектуальные системы и технологии: Учебник для студентов учреждений высшего профессионального образования / Б.Я. Советов, В.В. Цехановский, В.Д. Чертовской.. - М.: ИЦ Академия, 2013. - 320 c.

6. [Электронный ресурс] // Стрижаков, А.Н. Современные информационные и образовательные технологии в системе медицинского образования. Дистанционное обучение / А.Н. Стрижаков, П.В. Буданов и др. - М.: Медицина, 2007. - 256 c.

Размещено на Allbest.ru