Искусственный интеллект

История развития Искусственного Интеллекта (ИИ)

Изначально в истории сложилось три направления ИИ:

1) исследуются механизмы и структура работы мозга человека, а также происходит раскрытие тайн мышления. В этом направлении строятся модели, проводятся эксперименты, а также эти модели усовершенствуются;

2) интеллектуальная деятельность в этом направлении моделируется с помощью ЭВМ, создаются алгоритмы для решения задач;

3) симбиоз естественного и искусственного интеллектов. Создаются связи между машиной и человеком.

ИИ сначала применялся в простых задачах, таких как шашки и шахматы. Были построены многочисленные модели, которые могли играть с реальным человеком. При этом, когда машина играет с человеком, она сама обучается. Подобная машина однажды сразилась с лучшим американским игроком в шашки Р. Нили и победила. Такой результат был достигнут благодаря занесенным в машину правилам игры. А также она знала, что терять свои фигуры – это плохо, а брать чужие – хорошо. Основываясь на этом, машина просчитывала возможные ходы, а затем выбирала один из лучших и делала ход. Нельзя сказать, что все мог предусмотреть автор программы. Машина самостоятельно училась на накопленном опыте.

Еще одной логической игрой являются шахматы. Для того чтобы иметь хорошие шансы на победу, машина должна просчитывать все возможные ходы, а затем выбрать наилучший. Но это может показаться невозможным, потому что таких ходов могут быть миллионы. За то время было создано большое количество машин, которые могут играть в шахматы. А в 1974 г. проводился международный турнир между машинами. В нем выиграла советская машина с именем «Каисса». Известный факт проигрыша Каспарова компьютеру IBM с шахматной программой Deep Blue подтверждает потенциал искусственного интеллекта. Конечно, машина была довольно мощной (она состояла из 256 процессоров, каждый имел по 4 Гб памяти на жестком диске и по 128 Мб оперативной памяти). Такая машина могла просчитывать до 100 млн различных ходов в секунду.

ИИ может применяться не только для проведения игр с живыми людьми. Например, при его помощи создаются разнообразные переводчики текстов с одного языка на другой.

Принцип работы таких программ заключается в основных правилах и принципах перевода делового и разговорного текстов. Но все-таки подобные системы еще не доведены до совершенства.

Еще одной сферой применения ИИ является перцептрон – прибор для распознавания объектов.

Принцип его работы состоит из двух фаз: обучения и распознавания. В первой фазе машине предлагается запомнить некоторые объекты и класс, к которому они относятся. Вторая фаза заключается в том, что прибору предлагаются новые объекты (которые в первой фазе не использовались), и он должен распознать их и по возможности правильно определить класс.

Огромное значение ИИ имеет в робототехнике и кибернетике, практически ни один робот не обходится без его использования.

Первые роботы с ИИ появились в 1960-х гг. В те времена были простейшие модели, которые выполняли однотипную работу. Например, в 1969 г. в Японии был разработан робот, предназначенный для сборочно-монтажных работ. Такой робот имел всего 6 степеней свободы, а сейчас создаются роботы до 30 степеней свободы! Память такого робота составляла всего 32 000 слов. А экран был поделен на 64 × 64 ячейки. Робот распознавал объекты, которые ограничены цилиндрическими поверхностями либо плоскостями. Если объект был не полностью виден на экране, то робот поворачивался, захватывал объект, используя сенсоры, и производил необходимые действия.

Еще один из роботов того времени под названием ТАИР (транспортный автономный интегральный робот) был создан в Киеве (лаборатория, где больше всего внимания уделяли распознаванию речи и изображений). Он состоял из 3-колесного шасси, на котором находился блок управления и сенсорная система. Он был оснащен компасом, двумя маяками, датчиками наклона тележки.

Отличительной особенностью этого робота от всех являлось то, что в нем отсутствовал компьютер. ТАИР был оснащен нейроподобной сетью, реализующей различные алгоритмы: перемещения, обработки информации сенсоров, планирование поведения.