Реферати українською » Информатика, программирование » Історія та тенденції розвитку штучного інтелекту


Реферат Історія та тенденції розвитку штучного інтелекту

Страница 1 из 4 | Следующая страница

>ГОУВПО «Курський Державний Медичний Університет»

Кафедра інформатики, і обчислювальної техніки

>Реферат з інформатики на задану тему

Історія Комсомольця та тенденції розвитку штучного інтелекту

>Виполнил: ЛарінС.Л.

Перевірив: Артеменко

Вікторе Івановичу

Курськ, 2009


План

Запровадження

1. Історія розвиткуAI

2. Перспективи й розвиткуAI

2.1Нейронние мережі

2.2 Еволюційні обчислення

2.3Нечеткая логіка

2.4 Обробка зображень

2.5 Експертні системи

2.6 Інтелектуальні докладання

2.7Распределенние обчислення

2.8 ОС РМ

2.9 Інтелектуальна інженерія

2.10СамоорганизующиесяСУБД

2.11AI дляанализаторских функцій

2.12 Військові технології

3. Штучний інтелект, як напрям досліджень

3.1 Аспекти уявлення знань

3.2Рефлексия

3.3 Деякі підходи вирішення проблемиAI

Укладання

Література


Запровадження

Чи здатна машина мислити? Чи може машина матисознанние думки у такому сенсі, що не маємо ми їх? Якщо під машиною розуміти фізичну систему, здатну виконувати певні функції (що ще під нею можна розуміти?), тоді люди — це машини особливої, біологічної різновиду, а люди можуть мислити, отже, машини, звісно, також можуть гідно мислити. Тоді, очевидно, можна мислячі машини із найрізноманітніших матеріалів — скажімо, з кремнієвих кристалів чи електронних ламп. Якщо те й виявиться неможливим, поки ми, звісно, цього не знаємо. Однак у останні десятиліття питання, чи може машина мислити, придбав зовсім іншу інтерпретацію. Він був підмінений питанням: чи здатна машина мислити тільки завдяки традиційному виконання закладених у неї комп'ютерної програми? Чи є програма основою мислення? Це - принципово інше питання, оскільки не зачіпає фізичних, каузальних (причинних) властивостей існуючих чи можливих фізичних систем, а скоріш належить до абстрактним, обчислювальним властивостями формалізованих комп'ютерних програм, які можна реалізовані у кожному матеріалі, аби він міг виконувати ці програми. Досить велику число фахівців із штучного інтелекту (ІІ) вважають, що у друге запитання слід відповісти позитивно; інакше кажучи, вважають, що склавши правильні програми з правильними входами і виходами, вони справді створять розум. Понад те, вони вважають, які мають у своєму розпорядженні науковий тест, з допомогою якого судити про успіх чи невдачі такий спроби. Сьогодні проблема дослідженняAI займає актуальне місце у системі інформаційних наук. У його рефераті я спробую розглянути проблеми створення і втілення штучного інтелекту у життя, такожосвещу історію створення і найперспективніші розробки у цій галузі.


1. Історія розвитку >AI

Як і кожна основна наука "Штучний інтелект" має можливість досить багату історію. Можна виділити як теоретичну, і експериментальну частини. Суть науки "Штучний інтелект" найкраще відбивають слова "Дух в машині", у своїй немає значення розвиток окремо понять про машині й дусі, наскільки важливе застосування обох. Але водночас зрозуміло, що замість більш розвинені ставлення до машині, що вони більш досконалі з одного боку, і що ми більш знаємо про дусі з іншого боку - тим про більш сказати б потужному ІІ ми можемо говорити. Але відрізняє науку "Штучний інтелект" від Обчислювальною техніки (>Информатики) з одного сторони, і від Медицини (Біології) з іншого - це і є зв'язок з іншим. І лише за наявності цьому разі ми можемо говорити про досягнення у сфері ІІ, а чи не окремо в західних областяхИнформатики чи Біології. Цьому питання приділяється особливо великого значення в теоретичної частини, а підтвердження теорій як та інших науках використовується експеримент. Але історично поява теорій і перших експериментів завжди рознесено у часі. Тому початку теорії зазвичай належать до філософії штучного інтелекту, і тільки з появою перших експериментів теорія набуває самостійного значення. Причому саму теорію ">Искусственного інтелекту", котра перебуває межі з філософією, непотрібно поєднувати з теорією математичних, алгоритмічних, робототехнічних, фізіологічних та інші методів, які мають власне значення у науках. Зараз чіткого різницю між поруч пов'язаних наук та власне ">Искусственним інтелектом" знайти дуже складно, а тим паче розрізнити теоретичні і експериментальний розділи науки. І тут головну допомогу може надати історія становлення та розвитку науки "Штучний інтелект".

Історично склалися три основні напрями в моделюванні ІІ.

У межах першого підходу об'єктом досліджень є структура і механізми роботи мозку людини, а кінцевою метою залежить від розкритті таємниць мислення. Необхідними етапами досліджень, у цьому напрямі є побудова моделей з урахуванням психофізіологічних даних, проведення експериментів із ними, висування нових гіпотез про механізми інтелектуальної діяльності, вдосконалення моделей тощо. буд.

Другий підхід як об'єкт дослідження розглядає ІІ. Тут ідеться про моделюванні інтелектуальної діяльності, зі допомогою обчислювальних машин. Метою робіт у цьому напрямі є створення алгоритмічного та програмного забезпечення обчислювальних машин, що дозволяє вирішувати інтелектуальні завдання буде не гірший людини.

Нарешті, третій підхід орієнтовано створення змішаних людино-машинних, чи, як ще кажуть, інтерактивних інтелектуальних систем, на симбіоз можливостей природного і штучного інтелекту. Найважливішими проблемами у тих дослідженнях є оптимальне розподіл функцій між буденною і штучним інтелектом і організація діалогу між людиною і машиною.

Найбільш першими інтелектуальними завданнями, котрі почали вирішуватися з допомогою ЕОМ були логічні гри (шашки, шахи), доказ теорем. Хоча, щоправда тут слід зазначити ще кібернетичні іграшки типу "електронної миші" Клода Шеннона, яка скеровувалась складної релейного схемою. Ця мишка могла "досліджувати" лабіринт, і визначити вихід із нього. Крім того, вміщена у вже відомий їй лабіринт, вона шукала вихід, а відразу ж потрапляє, не заглядаючи у тупикові ходи, виходила з лабіринту.

Американський кібернетик А. Самуель становив для обчислювальної машини програму, що дозволяє їй витрачати час на шашки, причому у ході гри машина навчається чи, по крайнього заходу, справляє враження, що навчається, поліпшуючи свою гру з урахуванням накопиченого досвіду. У 1962 р. цю програму боролася з Р.Нили, найсильнішимшашистом до й перемогла.

Як машині вдалося домогтися настільки ж класу гри?

Природно, що у машину були програмно закладено правил гри отже вибір чергового ходу був підпорядкований цих правил. В кожній стадії гри машина вибирала черговий хід з багатьох можливих ходів відповідно до деякому критерію якості гри. У шашках (як й у шахах) зазвичай невигідно втрачати свої постаті, і, навпаки, вигідно брати постаті противника. Гравець (він був чоловік, або машина), що зберігає рухливість своїх лідерів та права вибору ходів й те водночас тримає під боєм велика кількість полів на дошці, зазвичай грає краще від свого противника, непридающего значення цим елементам гри. Описані критерії хорошою гри зберігають чинність протягом усього гри, але й інші критерії, які належать до окремим її стадіям — дебюту,миттендшпилю, ендшпілю.

Розумно поєднуючи такі критерії (наприклад, у вигляді лінійної комбінації з експериментальноподбираемими коефіцієнтами або як складним чином), можна з метою оцінки чергового ходу машини отримати певний числової показник ефективності — оцінну функцію. Тоді машина, порівнявши між собою показники ефективності чергових ходів, вибере хід, відповідний найбільшому показнику. Така автоматизація вибору чергового ходу необов'язково забезпечує оптимальний вибір, проте це якийсь вибір, і вкриваю його основі машина може й далі гру, удосконалюючи своєї стратегії (образ дії) у процесі навчання на колишньому досвіді. Формально навчання полягає у підстроюванню параметрів (коефіцієнтів) оцінної функції з урахуванням аналізу проведених ходів та для ігор з урахуванням їхньої результату.

На думку А. Самуеля, машина, яка використовує цей вид навчання, може навчитися грати краще, ніж середній гравець, за щодо недовго.

Можна сміливо сказати, всі ці елементи інтелекту, продемонстровані машиною у процесі гри акторів-професіоналів у шашки, повідомлено їй автором програми. Почасти це. Але слід забувати, що ваша програма ця перестав бути "жорсткої", заздалегідь продуманої переважають у всіх деталях. Вона удосконалює своєї стратегії гри акторів-професіоналів у процесі самонавчання. І хоча процес "мислення" у машини істотно різниться від того, що відбувається у мозку що грає в шашки людини, вона може в нього виграти.

Яскравим прикладом складної інтелектуальної гри донедавна були шахи. 1974 р. відбувся міжнародний шаховий турнір машин, наділених відповідними програмами. Як відомо, перемогу в цьому турнірі здобула радянська машина з шахової програмою ">Каисса".

Чому тут вжито "донедавна"? Річ у тім, що недавні події засвідчили, що попри досить велику складність шахів, і неспроможність, у зв'язку з цим зробити повний перебір ходів, можливість перебору їх у велику глибину, ніж зазвичай, дуже збільшує шанси перемогти. Приміром, за повідомленням у пресі, комп'ютер фірми IBM, який переміг Каспарова, мав 256 процесорів, кожен із яких 4Гб дискової пам'яті і 128 МБ оперативної. Усе це комплекс міг прораховувати більш 100'000'000 ходів в секунду. Донедавна рідкістю був комп'ютер, який може робити стільки цілочислових операцій на секунду, а тут говоримо про ходах, що їхсгенерировани й у яких прораховані оціночні функції. Хоча з іншого боку, цей приклад говорить про могутність і універсальностіпереборних алгоритмів.

Нині є і успішно застосовуються програми, дозволяють машинам витрачати час на ділові чи військові гри, мають велике прикладне значення. Тут також надзвичайно важливо надати програмам властиві людині спроможність до навчання і адаптації. Однією із найцікавіших інтелектуальних завдань, також має величезне прикладне значення, є завдання навчання розпізнавання образів і ситуацій. Рішенням її займалися й продовжують займатися представники різних наук — фізіологи, психологи, математики, інженери. Такий інтерес до завданню стимулювався фантастичними перспективами широкого практичного використання результатів теоретичних досліджень: читають автомати, системи ІІ, ставлять медичні діагнози, проводящие криміналістичну експертизу й т. п., і навіть роботи, здатні розпізнавати і аналізувати складні сенсорні ситуації.

У 1957 р. американський фізіолог Ф.Розенблатт запропонував модель зорового сприйняття й розпізнавання —перцептрон. Поява машини, здатної навчатися поняттям і розпізнавати запропоновані об'єкти, виявилося надзвичайно цікавим зв е лише фізіологам, а й представників інших областей знання і набутий породило великий потік теоретичних і експериментальних досліджень.

>Перцептрон чи будь-яка програма, яка імітує процес розпізнавання, працюють у двох режимах: як навчання дітей і як розпізнавання. У режимі навчання хтось (людина, машина, робот чи природа), грає навчительство, пред'являє машині об'єкти і кожен їхній них повідомляє, якого поняттю (класу) належить. За цими даними будується вирішальне правило, що є, сутнісно, формальним описом понять. У режимі розпізнавання машині пред'являються нові об'єкти (власне кажучи, які від раніше пред'явлених), і має їх класифікувати, наскільки можна, правильно.

Проблема навчання розпізнаванню міцно пов'язана з іншого інтелектуальної завданням — проблемою перекладу з однієї мови в інший, і навіть навчання машини мови. При досить формальної обробці та класифікації основних граматичних правив і прийомів користування словником можна створити цілком задовільний алгоритм для перекладу, скажімо наукового чи ділового тексту. Для деяких мов такі було створено ще наприкінці60-г. Але, щоб складно перевести досить великий розмовний текст, треба розуміти його зміст. Роботи над такими програмами ведуться віддавна, але до успіху ще. Є також програми, щоб забезпечити діалог між людиною і машиною на урізаному природному мові.

Що ж до моделювання логічного мислення, то хорошою модельної завданням тут може бути завдання автоматизації докази теорем. Починаючи з 1960 р., розробили програми, здатних знаходити докази теорем в обчисленні предикатів першого порядку. Ці програми мають, за словами американського фахівця у галузі ІІ Дж.Маккатти, "здоровий глузд", т. е. здатністю робити дедуктивні укладання.

У конкурсній програмі До. Гріна та інших., реалізує питально-відповідну систему, знання записуються мовою логіки предикатів як набору аксіом, а питання, поставлені машині, формулюються як підлягають доведенню теореми. Велике зацікавлення представляє "інтелектуальна" програма американського математика Хао Ванга. Ця програма за 3 хвилини роботиIBM-704 вивела 220 щодо простих лем і теорем з фундаментальної математичної монографії, та був за 8.5 хв видала докази ще 130 складніших теорем, частина їхньої яких не була виведено математиками. Щоправда, досі жодної програми не вивела і довела жодної теореми, яка, що називається "конче" було б потрібна математикам і була б принципово нової.

Дуже великим напрямом систем ІІ єроботехника. У чому основна відмінність інтелекту робота від інтелекту універсальних обчислювальних машин?

Щоб відповісти це питання варто пригадати те що великому російському фізіологу І. М.Сеченову висловлювання: "… все нескінченне розмаїтість зовнішніх проявів мозковий діяльності зводиться остаточно тільки одного явища — м'язовому руху". Інакше кажучи, вся інтелектуальна діяльність людини спрямована зрештою на активна взаємодія з зовнішнім світом у вигляді рухів. Так само елементи інтелекту робота служать передусім на організації його цілеспрямованих рухів. У той самий час основне призначення суто комп'ютерних систем ІІ полягає у рішенні інтелектуальних завдань, які мають абстрактний чи допоміжний характер, які звичайно пов'язані ні із його сприйняттям довкілля з допомогою штучних органів почуттів, ні улаштуванням рухів виконавчих механізмів.

Перших роботів важко назвати інтелектуальними. Тільки 60-ті роки з'явилисяочуствленние роботи, якими керували універсальними комп'ютерами. Приміром в 1969 р. вЭлектротехнической лабораторії (Японія) почалася розробка проекту "промисловий інтелектуальний робот". Мета цієї розробки — створенняочуствленногоманипуляционного робота із елементами штучного інтелекту до виконання складально-монтажних робіт з візуальним контролем.

Маніпулятор робота має шість ступенів волі народів і управляєтьсямини-ЭВМNEAC-3100 (обсяг оперативної пам'яті 32000 слів, обсяг зовнішньої пам'яті на магнітних дисках 273000 слів), формує необхідну програмне рух, яке відпрацьовується яка стежитьелектрогидравлической системою.Схват маніпулятора оснащенийтактильними датчиками.

Як системи зорового сприйняття використовуються дві телевізійні камери, забезпеченікрасно-зелено-синими фільтрами для розпізнавання кольору предметів. Поле зору телевізійної камери розбите на 64*64 осередків. Через війну обробки отриманої інформації грубо визначається область, зайнята

Страница 1 из 4 | Следующая страница

Схожі реферати:

Навігація