Определение искусственного интеллекта

Содержание

Часть 1. Введение в искусственный интеллект.. 2

§1. История развития искусственного интеллекта как науки. 2

Определение искусственного интеллекта. 2

История развития искусственного интеллекта. 3

Задачи искусственного интеллекта. 6

Тест по теме «История развития искусственного интеллекта». 8

§2. Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта 9

Основные подходы к исследованию искусственного интеллекта. 9

Основные направления исследований в области искусственного интеллекта. 11

Тест по теме «Направления и подходы исследований в области искусственного интеллекта» 16

§3. Классификация интеллектуальных информационных систем.. 18

Определение интеллектуальной информационной системы.. 18

Классификация интеллектуальных систем.. 19

Тест по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем». 26

Часть 2. Основы теории искусственного интеллекта.. 28

§1. Представление знаний. 28

Данные и знания. 28

Классификация моделей представления знаний. 32

Тест по теме «Представление знаний». 40

§2. Нейронные сети. 42

Классификация искусственных нейронных сетей. 45

Однослойные искусственные нейронные сети. 46

Многослойные нейронные сети. 48

Задачи, решаемые нейронными сетями. 50

Тест по теме «Нейронные сети»: 51

§3. Эволюционное моделирование. 53

Генетические алгоритмы.. 56

Схема функционирования генетического алгоритма. 57

Виды генетических алгоритмов. 63

Тест по теме «Эволюционное моделирование». 66

§4. Нечеткие множества и нечеткая логика. 68

Теория нечетких множеств. 70

Нечеткая логика. 73

Тест по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика». 79

Часть 3. Интеллектуальные информационные системы... 82

§1. Экспертные системы.. 82

Модель экспертных систем.. 85

Классификация экспертных систем и оболочек экспертных систем.. 87

Средства разработки экспертных систем.. 89

Тест по теме «Экспертные системы». 92

§2. Системы поддержки принятия решений. 94

Структура систем поддержки принятия решений. 96

Классификация систем поддержки принятия решений. 99

Тест по теме «Системы поддержки принятия решений». 103

Рекомендованная литература.. 105

Глоссарий.. 108

Часть 1. Введение в искусственный интеллект

История развития искусственного интеллекта как науки

Определение искусственного интеллекта

Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) был предложен в 1956 г. Слово intelligence означает «уме­ние рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть термин intellect.

Искусственный интеллект занимается изучением разумного поведения (у людей, животных и машин) и попытка найти способы моделирования подобного поведения в любом типе искусственно созданного механизма. Несмотря на то, что термину больше полувека единого определения не существует. Разные исследователи по-разному определяют эту науку, в зависимости от своего взгляда на нее и работают над созданием систем, которые

Ÿ думают подобно людям;

Ÿ думают рационально;

Ÿ действуют подобно людям;

Ÿ действуют рационально.

Синтезируя десятки определений искусственного интеллекта из различных источников качестве рабочего определения можно предложить следующее.

Искусственный интеллект — это 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.

При воссоздании разумных рассуждений и действий возникают определенные трудности. Во-перовых в большинстве случаев, выполняя какие-то действия, человек не осознает, как это делает, не известен точный способ, метод или алгоритм понимания текста, распознавания лиц, доказательств теорем, решения задач, сочинения стихов и т.д. Во-вторых, на современном уровне развития компьютер слишком далек от человеческого уровня компетентности и работает по другим принципам.

 

 

Формирование искусственного интеллекта как науки произошло в 1956 году. Д. Маккарти, М. Минский, К. Шеннон и Н. Рочестер организовали двухмесячный семинар в Дартмуте для американских исследователей, занимающихся теорий автоматов, нейронными сетями, интеллектом. Хотя исследования в этой области уже активно велись, но именно на этом семинаре появились термин и отдельная наука – искусственный интеллект.

Одним из основателей теории искусственного интеллекта считается известный английский ученый Алан Тьюринг, который в 1950-м году опубликовал статью «Вычислительные машины и разум» (переведенную на русский язык под названием «Может ли машина мыслить?»). Именно в ней описывался, ставший классическим «тест Тьюринга», позволяющий оценить «интеллектуальность» компьютера по его способности к осмысленному диалогу с человеком.

Первые десятилетия развития (1952-1969)искусственного интеллекта были полны успехов и энтузиазма. А. Ньюэлл, Дж. Шоу и Г. Саймон создали программу для игры в шахматы, на основе метода, предложенного в 1950 году К. Шенноном,

 

С 1952 года А. Самюэл написал ряд программ для игры в шашки, которые играли на уровне хорошо подготовленного любителя, причем одна из его игр научилась играть лучше, чем ее создатель.

В 1958 году Д. Маккарти определил новый язык высокого уровня Lisp, который стал доминирующим для искусственного интеллекта.

Первые нейросети появились в конце 50-х годов. В 1957 году Ф. Розенблаттом была предпринята попытка создать систему, моделирующую человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом - перцептрон.

Первая международная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) состоялась в 1969 году в Вашингтоне.

В 1963 г. Д. Робинсон реализовал метод автоматического доказательства теорем, получивший название «принцип резолюции», в основе этого метода в 1973 году создается язык логического программирования Prolog.

В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, - экспертные системы. Происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения и интерес к самообучающимся системам, создаются промышленные экспертные системы. Разрабатываются методы представления знаний.

Первая экспертная система была создана Э. Фейгенбаумом в 1965 году. Но до коммерческой прибыли было еще далеко. Лишь в 1986 году первая коммерческая система R1 компании DEC позволила сэкономить примерно 40 миллионов долларов в год. К 1988 году компанией DEC было развернуто 40 экспертных систем. В компании Du Pont применялось 100 систем и экономия составляла примерно 10 миллионов в год.

В 1981 году Япония приступила к разработке компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях – 10-летнего плана по разработке интеллектуальных компьютеров на базе Prolog. 1986 год стал годом возрождения интереса к нейронным сетям.

В 1991 году Япония прекращает финансирование проекта компьютера 5-го поколения и начинает проект создания компьютера 6-го поколения – нейрокомпьютера.

В 1997 году компьютер «Дип Блю» победил в игре в шахматы чемпиона мира Г. Каспарова, доказав возможность того, что искусственный интеллект может сравняться или превзойти человека в ряде интеллектуальных задач (пусть и в ограниченных условиях).

Огромную роль в борьбе за признание искусственного интеллекта в нашей стране сыграли академики А. И. Берг и Г. С. Поспелов.

В 1954-1964 гг. создаются отдельные программы и проводятся исследования в области поиска решения логических задач. Создается программа АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы. Она основана на оригинальном обратном выводе Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона. Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными в 60-е годы, следует отметить алгоритм «Кора» М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов. Большой вклад в становление российской школы искусственного интеллекта внесли выдающиеся ученые М. Л. Цетлин, В. Н. Пушкин, М. А. Гаврилов, чьи ученики и явились пионерами этой науки в России.

В 1964 г. предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов, получивший название «обратный метод Маслова».

В 1965-1980 гг. происходит рождение нового направления — ситуационного управления (соответствует представлению знаний, в западной терминологии). Основателем этой научной школы стал проф. Д. А. Поспелов.

В Московском государственном университете был создан язык символьной обработки данных РЕФАЛ В.Ф. Турчиным в 1968.