Рассмотрим историческое развитие ИИ.

Поясним понятия целеустремлённая и целенаправ-ленная система. Примером целенаправ-й может быть артиллерийский выстрел, целеустремлённой – самона-водящаяся ракета.

Поясним определение. Примером интеллектуальной системы является любой живой организм. Он имеет долговременную память и способен к самообучению (ребёнок и горячий предмет).

Технические системы, как правило, не являются интеллектуальными, т.к. их реакция на одно и то же событие не может измениться кардинально. Чаще всего эти системы управляют параметрами, но простое накопление данных не обучает такие системы.

Рассмотрим историческое развитие ИИ.

Начало исследований в области ИИ (конец 50-х годов) связывают с работами Ньюэлла, Саймана и Шоу, исследовавших процессы решения различных задач. Результатами их работ явились такие программы как "ЛОГИК-ТЕОРЕТИК", предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и "ОБЩИЙ РЕШАТЕЛЬ ЗАДАЧ". Эти работы положили начало первому этапу исследований в области ИИ, связанному с разработкой программ, решающих задачи на основе применения разнообразных эвристических методов.

Эвристический метод решения задачи при этом рассматривался как свойственный человеческому мышлению "вообще", т.е., возникновение догадок о пути решения задачи с последующей их проверкой.

Альтернативой являлся используемый в вычислительной технике алгоритмический метод, который понимался как механическое осуществление заданной последовательности шагов, детерминированно приводящей к правильному ответу. Трактовка эвристических методов решения задач как сугубо человеческой деятельности и обусловила появление и закрепление термина ИИ. Так, при описании своих программ Ньюэлл и Саймон приводили в качестве доводов, подтверждающих, что их программы моделируют человеческое мышление, результаты сравнения записей доказательств теорем в виде программ с записями рассуждения <думающего вслух> человека.

На дальнейшие исследования в области ИИ большое влияние оказало появление метода резолюций Робинсо-на, основанного на доказательстве теорем в логике пре-дикатов и являющегося исчерпывающим методом дока-зательства. При этом определение термина ИИ претер-пело существенное изменение. Целью исследований, проводимых в направлении ИИ, стала разработка прог-рамм, способных решать "человеческие задачи".

Исследовательским полигоном для развития методов ИИ на первом этапе явились всевозможные игры, головоломки, математические задачи. Некоторые из этих задач стали классическими в литературе по ИИ (задачи об обезьяне и бананах, миссионерах и людоедах, Ханойской башне, игра в «15» и другие).

Выбор таких задач обуславливался простотой и ясностью проблемной среды (т.е., области, где происходит решение задачи), ее относительно малой громоздкостью и т.д. Основной расцвет такого рода исследований приходится на конец 60-х годов, после чего стали делаться первые попытки применения разработанных методов для задач, решаемых не в искусственных, а в реальных проблемных средах. Необходимость исследования систем ИИ при их функционировании в реальном мире привело к постановке задачи создания интегральных роботов. Проведение таких работ можно считать вторым этапом исследований по ИИ.

Проведение этих экспериментов показало необходимость решения новых кардинальных вопросов. Каких же вопросов?

Прежде всего вопросов, связанных с проблемой представления знаний о среде функционирования, и одновременно малоисследованные новые проблемы такие, как зрительное восприятие, построение сложных планов поведения в динамических средах, общение с роботами на естественном языке. Эти проблемы были более ясно сформулированы и поставлены перед исследователями в середине 70-х гг., связанных с началом третьего этапа исследований систем ИИ. Характерной чертой этапа явилось смещение центра внимания учёных с создания автономно функционирующих систем, самостоятельно решающих в реальной среде поставленные перед ними задачи, к созданию человеко-машинных систем, интегрирующих в единое целое интеллект человека и способности компа для достижения общей цели.

Это смещение обуславливалось двумя причинами:

1) даже простые, на первый взгляд, задачи, возникающие перед интегральным роботом при его функционирование в реальном времени, не могут быть решены методами, разработанными для экспериментальных задач в специально определённых проблемных средах;

2) сочетание дополняющих друг друга возможностей человека и компа позволяет обойти острые углы путём перекладывания на человека тех функций, которые пока ещё не решает комп. На первый план выдвигалась не разработка отдельных методов машинного решения задач, а разработка методов средств, обеспечивающих тесное взаимодействие человека и вычислительной системы в течение всего процесса решения задачи с возможностью оперативного человеческого вмешательства в ход этого процесса.

Такое развитие ИИ определилось прежде всего резким ростом производства средств вычислительной техники и резким их удешевлением, расширяющим потенциальный доступ широких кругов пользователей.

Теперь рассмотрим ОСНОВНЫЕ (БАЗОВЫЕ) понятия ИИ. Прежде всего это ЗНАНИЯ, как основа интеллектуальной деятельности. Поэтому в отличие от информатики ИИ кроме исходных данных должен учитывать и знания. Очевидно, что понятие «ЗНАНИЕ» тесно связано с такими известными понятиями как «ИНФОРМАЦИЯ» и «ДАННЫЕ».

В чём разница между тремя понятиями – данные, информация и знания? А это концептуально важно.

Как отмечается многими авторами, проблема заключается в том, что знание, как и другие базисные философские кате-гории, довольно трудно описать и определить прямым обра-зом, подобно математическим понятиям. В данном случае понятие «знание» (как и множество) можно считать базисным и не определяемым.

Например, рассмотрим такие определения. Так, Аристо-тель в своём труде «Метафизика» говорит, что стремление к знанию – одно из основных свойств человека.

Или более современное: Cognition is a process of active exploring the environment and creating various types of new knowledge by some entity in order to optimize its living processes and/or gain goals. Что в переводе звучит примерно так.

«Познание есть процесс активного исследования окружающей среды и создания различных типов знания с целью оптимизации жизненных процессов и достижения тех или иных целей».

Все отмечают теснейшую связь трёх базовых понятий, отсутствие чётких границ и, даже, их взаимопроникнове-ние. Но в соотношении этих понятий между собой необходимо разобраться по причине того, что путаница того что, чем является приводит к огромным издержкам при реализации технических проектов.

Классик исследования операций Рассел Акоф предложил такую иерархию:

Date: 2016-07-25; view: 303; Нарушение авторских прав