Перспективы развития и области применения. Ещё в далёком 1954 году американский исследователь А.Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы

Ещё в далёком 1954 году американский исследователь А.Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. Идеей он поделился с аналитиками корпорации RAND Corporation, и которые предложили Ньюэллу свою помощь. Точная формализация метода была выполнена А. Тьюрингом. Он же и смоделировал его вручную.К работе была привлечена группа голландских психологов под руководством А. Де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Через два года совместной работы этим коллективом был создан свой язык для программирования. Вскоре была написана первая программа, которую можно отнести к достижениям в области искусственного интеллекта. Это была программа «Логик-Теоретик» (1956 г.), предназначенная для автоматического доказательства теорем. Собственно программа для игры в шахматы, NSS, была завершена в 1957 г. В основе её лежали так называемые эвристики – правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований и описания целей. Управляющий алгоритм пытался уменьшить различия между оценками текущей ситуации и оценками цели или одной из дополнительных целей.

В 1956 году в США основателями кибернетики была обсуждена возможность реализации ИИ. В числе участников конференции были лучшие специалисты в этой области. К ИИ первоначально просто отнесли свойства машин брать на себя отдельные функции человека, например, такие как перевод с одного языка на другой, распознавание объектов, принятие оптимальных решений и прочее. В СССР это направление возникло на 10 лет позже и пришло на смену кибернетическому и бионическому буму первой половины 60-х годов. Многим людям казалось, что очень скоро человек станет сожительствовать вместе с разумными машинами. Но это не могло произойти - никакого мышления, аналогичного человеческому, быстро построить не получится. Поэтому акценты сместились в сторону создания ИИ – машинным решением «трудных» задач, которые человек решает, а машина ещё нет. Таким образом, первоначально ИИ не претендовал на прямое моделирование мышления, а был просто решением трудно-формулируемых «человеческих» задач машиной.

Сначала предполагалось, что будут выработаны специфические методы ИИ, ведущие, в конечном счете, к машинному мышлению. Представители возникшего направления справедливо полагали, например, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач к методам их решения, вводя «интеллект» как механизм, необходимый для решения.

В конечном итоге оказалось, что к традиционным задачам ИИ стали относить довольно много задач. Например, это понимание машиной естественного языка, перевод языков, анализ изображений, доказательство теорем, игры, базы данных, базы знаний и др.

Рассмотрим наиболее активно развиваемые подходы и области применения ИИ.

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. Среди основных прикладных задач, решаемых с помощью нейронных сетей – финансовое прогнозирование, раскопка данных, диагностика систем, контроль за деятельностью сетей, шифрование данных. В последние годы идёт усиленный поиск эффективных методов синхронизации работы нейронных сетей на параллельных устройствах.

Анализ естественных языков: лексический, морфологический, выявление незнакомых слов, распознавание национальных языков, перевод, коррекция ошибок, использование словарей.

Обработка изображений. Продолжится разработка способов анализа изображений (сжатие, обработка образов, снимков со спутников), независимых от устройств воспроизведения, оптимизации цветового представления на экране и при выводе на печать, различных методов получения изображений. Дальнейшие развитие получат средства поиска и анализа смысла изображений, организации защиты от копирования, машинное зрение и алгоритмы распознавания и классификации образов.

Интеллектуальные медицинские системы: консультация врачей в экстренных ситуациях, роботы-манипуляторы для выполнения точных действий в ходе хирургических операций.

Игры. Высок интерес к ИИ в среде разработчиков игр и развлекательных программ (это отдельная тема). Среди новых направлений их исследований – моделирование общения, человеческих эмоций, творчества и, конечно же, логики.

Заключение

Однозначного ответа, что же такое «искусственный интеллект» и как его создать на данный момент не существует. Некоторые считают, что ИИ может быть создан на основе одной из существующих методик, другие считают, что его создание невозможно на текущем этапе развития человечества, третьи – вообще в принципе отрицают это возможность.

Особенность ИИ в том, что это сложная, дорогая, но практичная технология, вроде атомной энергии. Это программный продукт, который легко копировать. Если учить ИИ тому, что человечество считаем полезным, то затем, возможно, ИИ сможет постоянно и успешно развиваться. Для каждого нового поколения ИИ не требуется тратить время на изучение того, что уже знают предыдущие поколения. Однако чтобы запустить этот процесс, необходимо с чего-то начать, а это довольно таки трудно.

Главное, нельзя позволить «разумной» машине принимать самостоятельные решения, поскольку невозможно знать заранее, к чему они приведут. Машина, теоретически, сможет создать свою волю в соответствии со «своими» суждениями, даже если это будет многим во вред.

Ну а что будет на самом деле – покажет будущее.

Источники информации
1.http://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект
2. http://www.itfru.ru/index.php/istoriya_ii/552
3.http://ru.wikipedia.org/wiki/Философия_искусственного_интеллекта
4. http://sonyk-programs.ucoz.ua/publ/1-1-0-13
5. http://www.ami-system.ru/science

Date: 2015-08-06; view: 961; Нарушение авторских прав