Установка adblock plus для chrome. Дополнение Adblock Plus для Mozilla Firefox: блокируем рекламу. Удаление комментариев Google Plus

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в криминалистике

• Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

• В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Согласно определению Д.А. Поспелова, "Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы следующие основные функции:

• накапливать знания об окружающем систему мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматической полезности и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, осуществлять соотнесение новых знаний с ранее хранимыми;
• пополнять поступившие знания с помощью логического вывода, отражающего закономерности в окружающем систему мире в накопленных ею ранее знаниях, получать обобщенные знания на основе более частных знаний и логически планировать свою деятельность;
• общаться с человеком на языке, максимально приближенном к естественному человеческому языку;
• получать информацию от каналов, аналогичных тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира;
• уметь формировать для себя или по просьбе человека (пользователя) объяснение собственной деятельности;
• оказывать пользователю помощь за счет тех знаний, которые хранятся в памяти, и тех логических средств рассуждений, которые присущи системе".

Перечисленные функции можно назвать функциями представления и обработки знаний, рассуждения и общения. Наряду с обязательными компонентами, в зависимости от решаемых задач и области применения в конкретной системе, эти функции могут быть реализованы в различной степени, что определяет индивидуальность архитектуры. На рис. 2.1 в наиболее общем виде представлена структура интеллектуальной системы в виде совокупности блоков и связей между ними.

База знаний представляет собой совокупность сред, хранящих знания различных типов. Рассмотрим кратко их назначение.

База фактов (данных) хранит конкретные данные, а база правил - элементарные выражения, называемые в теории искусственного интеллекта продукциями .

База процедур содержит прикладные программы, с помощью которых выполняются все необходимые преобразования и вычисления.

База закономерностей включает различные сведения, относящиеся к особенностям той среды, в которой действует система.

База метазнаний (база знаний о себе) содержит описание самой системы и способов ее функционирования: сведения о том, как внутри системы представляются единицы информации различного типа, как взаимодействуют различные компоненты системы, как было получено решение задачи.

База целей содержит целевые структуры, называемые сценариями, позволяющие организовать процессы движения от исходных фактов, правил, процедур к достижению той цели, которая поступила в систему от пользователя либо была сформулирована самой системой в процессе ее деятельности в проблемной среде.

Управление всеми базами, входящими в базу знаний , и организацию их взаимодействия осуществляет система управления базами знаний . С ее же помощью реализуются связи баз знаний с внешней средой. Таким образом, машина базы знаний осуществляет первую функцию интеллектуальной системы.

Выполнение второй функции обеспечивает часть интеллектуальной системы, называемая решателем и состоящая из ряда блоков, которые управляются системой управления решателя . Часть из блоков реализует логический вывод .

Блок дедуктивного вывода осуществляет в решателе дедуктивные рассуждения, с помощью которых из закономерностей из базы знаний , фактов из базы фактов и правил из базы правил выводятся новые факты. Кроме этого, данный блок реализует эвристические процедуры поиска решений задач как поиск путей решения задачи по сценариям при заданной конечной цели.

Для реализации рассуждений, которые не носят дедуктивного характера, т. е. для поиска по аналогии, по прецеденту и т. д., используются блоки индуктивного и правдоподобного выводов .

Блок планирования применяется в задачах планирования решений совместно с блоком дедуктивного вывода .

Назначение блока функциональных преобразований состоит в решении задач расчетно-логического и алгоритмического типов.

Третья функция - функция общения - реализуется как с помощью компоненты естественно-языкового интерфейса, так и с помощью рецепторов и эффекторов, которые осуществляют так называемое невербальное общение и используются в интеллектуальных роботах.

2.2. Разновидности интеллектуальных систем

В зависимости от набора компонентов, реализующих рассмотренные функции, можно выделить следующие основные разновидности интеллектуальных систем:

• интеллектуальные информационно-поисковые системы ;
• экспертные системы (ЭС);
• расчетно-логические системы ;
• гибридные экспертные системы.

Интеллектуальные информационно-поисковые системы являются системами взаимодействия с проблемно-ориентированными (фактографическими) базами данных на естественном, точнее, ограниченном как грамматически, так и лексически (профессиональной лексикой) естественном языке (языке деловой прозы). Для них характерно использование (помимо базы знаний , реализующей семантическую модель представления знаний о проблемной области) лингвистического процессора.

Экспертные системы являются одним из бурно развивающихся классов интеллектуальных систем. Данные системы в первую очередь стали создаваться в математически слабоформализованных областях науки и техники, таких как медицина, геология, биология и другие. Для них характерна аккумуляция в системе знаний и правил рассуждений опытных специалистов в данной предметной области , а также наличие специальной системы объяснений.

Расчетно-логические системы позволяют решать управленческие и проектные задачи по их постановкам (описаниям) и исходным данным вне зависимости от сложности математических моделей этих задач. При этом конечному пользователю предоставляется возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. В общем случае по описанию проблемы на языке предметной области обеспечивается автоматическое построение математической модели и автоматический синтез рабочих программ при формулировке функциональных задач из данной предметной области . Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования.

В последнее время в специальный класс выделяются гибридные экспертные системы . Указанные системы должны вобрать в себя лучшие черты как экспертных, так и расчетно-логических и информационно-поисковых систем. Разработки в области гибридных экспертных систем находятся на начальном этапе.

Наиболее значительные успехи в настоящее время достигнуты в таком классе интеллектуальных систем, как экспертные системы.

Важное место в теории искусственного интеллекта (ИИ) занимает проблема представления знаний. В настоящее время выделяют следующие основные типы моделей представления знаний:

• семантические сети , в том числе функциональные;
• фреймы и сети фреймов ;
• продукционные модели .

Семантические сети определяют как граф общего вида, в котором можно выделить множество вершин и ребер. Каждая вершина графа представляет некоторое понятие, а дуга - отношение между парой понятий. Метка и направление дуги конкретизируют семантику. Метки вершин семантической нагрузки не несут, а используются как справочная информация .

Различные разновидности семантических сетей обладают различной семантической мощностью, следовательно, можно описать одну и ту же предметную область более компактно или громоздко.

Фреймом называют структуру данных для представления и описания стереотипных объектов, событий или ситуаций. Фреймовая модель представления знаний состоит из двух частей:

• набора фреймов , составляющих библиотеку внутри представляемых знаний;
• механизмов их преобразования, связывания и т. д. Существует два типа фреймов :
• образец (прототип) - интенсиональное описание некоторого множества экземпляров;
• экземпляр (пример) - экстенсиональное представление фрейм -образца.

В общем виде фрейм может быть представлен следующим кортежем:

<ИФ, (ИС, ЗС, ПП),..., (ИС, ЗС, ПП)>,

где ИФ - имя фрейма ; ИС - имя слота ; ЗС - значение слота ; ПП - имя присоединенной процедуры (необязательный параметр ).

Слоты - это некоторые незаполненные подструктуры фрейма , заполнение которых приводит к тому, что данный фрейм ставится в соответствие некоторой ситуации, явлению или объекту.

В качестве данных фрейм может содержать обращения к процедурам (так называемые присоединенные процедуры). Выделяют два вида процедур: процедуры-демоны и процедуры-слуги. Процедуры-демоны активизируются при каждой попытке добавления или удаления данных из

• Мустафина Наиля Мугаттаровна , бакалавр, студент
• Башкирский Государственный Аграрный Университет
• Шарафутдинов Айдар Газизьянович , кандидат наук, доцент, доцент
• Башкирский государственный аграрный университет

• ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ
• ТЕХНИКА
• НАУКА
• ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Сегодня стремительно развивается научно-технический прогресс. Одним из его быстроразвивающихся отраслей является искусственный интеллект.

Сегодня стремительно развивается технический прогресс. Наука не стоит на месте и с каждым годом люди придумывают все более усовершенствованные технологии. Одним из новых направлений развития технического прогресса является искусственный интеллект.

Впервые человечество услышало об искусственном интеллекте более 50 лет назад. Это случилось на конференции, проходившей в 1956 году в Дартмутском университете, на которой Джон Маккарти дал термину чёткое и ясное определение. «Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ. В целях данной науки компьютеры используются как средство для понимания особенностей человеческого интеллекта, в то же время, изучение ИИ не должно ограничиваться применением биологически правдоподобных методов.

Искусственный интеллект современных компьютеров довольно высокого уровня, но не до того уровня, чтобы их поведенческие способности не уступали хотя бы самым примитивным животным.

Итогом исследований по вопросам «искусственного интеллекта» является стремление понять работу мозга, раскрыть секреты человеческого сознания и проблему создания машин обладающих определенным уровнем человеческого интеллекта. Принципиальная возможность моделирования интеллектуальных процессов следует, что любую функцию мозга, любую умственную деятельность, описанную языком со строго однозначной семантикой с помощью конечного числа слов, в принципе можно передать электронной цифровой вычислительной машине.

В настоящее время разработаны некоторые модели искусственного интеллекта в различных областях, но до сих пор не создан компьютер способный обрабатывать информацию в любой новой области.

Среди важнейших классов задач, которые ставились перед разработчиками интеллектуальных систем с момента определения искусственного интеллекта как научного направления, следует выделить следующие направления искусственного интеллекта:

• Доказательство теорем. Изучение приемов доказательства теорем сыграло важную роль в развитии искусственного интеллекта. Много неформальных задач, например, медицинская диагностика, применяют при решении методические подходы, которые использовались при автоматизации доказательства теорем. Поиск доказательства математической теоремы требует не только провести дедукцию, исходя из гипотез, но также создать интуитивные предположения о том, какие промежуточные утверждение следует доказать для общего доказательства основной теоремы.
• Распознавание изображений. Применение искусственного интеллекта для распознавании образов позволила создавать практически работающие системы идентификации графических объектов на основе аналогичных признаков. В качестве признаков могут рассматриваться любые характеристики объектов, подлежащих распознаванию. Признаки должны быть инвариантны к ориентации, размера и формы объектов. Алфавит признаков формируется разработчиком системы. Качество распознавания во многом зависит от того, насколько удачно сложившийся алфавит признаков. Распознавания состоит в априорном получении вектора признаков для выделенного на изображении отдельного объекта и, затем, в определении которой из эталонов алфавита признаков этот вектор отвечает.
• Машинный перевод и понимание человеческой речи. Задача анализа предложений человеческой речи с применением словаря является типичной задачей систем искусственного интеллекта. Для ее решения был создан язык-посредник, облегчающий сопоставление фраз из разных языков. В дальнейшем этот язык-посредник превратилась в семантическую модель представления значений текстов, подлежащих переводу. Эволюция семантической модели привела к созданию языка для внутреннего представления знаний. В результате, современные системы осуществляют анализ текстов и фраз в четыре основных этапа: морфологический анализ, синтаксический, семантический и прагматический анализ.
• Игровые программы. В основу большинства игровых программ положены несколько базовых идей искусственного интеллекта, таких как перебор вариантов и самообучения. Одна из наиболее интересных задач в сфере игровых программ, использующих методы искусственного интеллекта, заключается в обучении компьютера игры в шахматы. Она была основана еще на заре вычислительной техники, в конце 50-х годов. В шахматах существуют определенные уровни мастерства, степени качества игры, которые могут дать четкие критерии оценки интеллектуального роста системы. Поэтому компьютерными шахматами активно занимался ученые со всего мира, а результаты их достижений применяются в других интеллектуальных разработках, имеющих реальное практическое значение.
• Машинная творчество. К одной из областей применений искусственного интеллекта можно отнести программные системы, способные самостоятельно создавать музыку, стихи, рассказы, статьи, дипломы и даже диссертации. Сегодня существует целый класс музыкальных языков программирования (например, язык C-Sound). Для различных музыкальных задач было создано специальное программное обеспечение: системы обработки звука, синтеза звука, системы интерактивного композиции, программы алгоритмической композиции.
• Экспертные системы. Методы искусственного интеллекта нашли применение в создании автоматизированных консультирующих систем или экспертных систем. Первые экспертные системы были разработаны, как научно-исследовательские инструментальные средства в 1960-х годах. Они были системами искусственного интеллекта, специально предназначенными для решения сложных задач в узкой предметной области, такой, например, как медицинская диагностика заболеваний. Классической целью этого направления изначально было создание системы искусственного интеллекта общего назначения, которая была бы способна решить любую проблему без конкретных знаний в предметной области. Ввиду ограниченности возможностей вычислительных ресурсов, эта задача оказалась слишком сложной для решения с приемлемым результатом.

Можно сказать, что основная цель разработки искусственного интеллекта – это оптимизация, вы только представьте, как человек не подвергаясь опасности, смог бы изучать другие планеты, добывал бы драгоценные металлы.

Таким образом, можно сделать вывод, что изучение и развитие искусственного интеллекта имеет важное значение для всего общества. Ведь с применением данной системы можно обезопасить и облегчить человеческую жизнь.

Список литературы

1. Ясницкий Л.Н. О возможностях применения искусственного интеллекта [Электронный ресурс]: научная электронная библиотека. URL: http://cyberleninka.ru/ (дата обращения 01.06.2016)
2. Ястреб Н.А. Искусственный интеллект [Электронный ресурс]: научная электронная библиотека. URL: http://cyberleninka.ru/ (дата обращения 01.06.2016)
3. Абдулатипова М.А. Искусственный интеллект [Электронный ресурс]: научная электронная библиотека. URL: http://cyberleninka.ru/ (дата обращения 01.06.2016)

Определение

Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается автоматизацией разумного поведения.

Искусственный интеллект (ИИ , англ. Artificial intelligence, AI ) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Цели и задачи

Целью исскуственного интеллекта является создание технических систем, способных решать задачи невычислительного характера и выполнять действия, требующие переработки содержательной ин­формации и считающиеся прерогативой человеческого мозга. К числу таких задач относятся, например, задачи на доказательство тео­рем, игровые задачи (скажем, при игре в шахматы), задачи по пере­воду с одного языка на другой, по сочинению музыки, распознаванию зрительных образов, решению сложных творческих про­блем науки и общественной практики. Одной из важных задач исскуственного интеллекта является создание интеллектуальных роботов, способных автоном­но совершать операции по достижению целей, поставленных че­ловеком, и вносить коррективы в свои действия.

Структура понятия

"Искусственный интеллект" складывается из нескольких основных положений и дисциплин, являющихся его основой. Более подробно это описано на рисунке предоставленном ниже. Изображение взято из

Ниже приведены основные определения использованных на картинке терминов.

Нечёткая логика и теория нечётких множеств - раздел математики, являющийся обобщением классической логики и теории множеств. Понятие нечёткой логики было впервые введено профессором Лютфи Заде в 1965 году. В этой статье понятие множества было расширено допущением, что функция принадлежности элемента к множеству может принимать любые значения в интервале , а не только 0 или 1. Такие множества были названы нечёткими. Также автором были предложены различные логические операции над нечёткими множествами и предложено понятие лингвистической переменной, в качестве значений которой выступают нечёткие множества.

Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

Интеллектуальный агент - программа, самостоятельно выполняющая задание, указанное пользователем компьютера, в течение длительных промежутков времени. Интеллектуальные агенты используются для содействия оператору или сбора информации. Одним из примеров заданий, выполняемых агентами, может служить задача постоянного поиска и сбора необходимой информации в Интернете. Компьютерные вирусы, боты, поисковые роботы - всё это также можно отнести к интеллектуальным агентам. Хотя такие агенты имеют строгий алгоритм, «интеллектуальность» в этом контексте понимается как способность приспосабливаться и обучаться.

Экспертная система (ЭС, expert system) - компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

Генетический алгоритм (англ. genetic algorithm ) - это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Является разновидностью эволюционных вычислений. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений . Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр , планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

Работа с естественными языками

Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой. В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. По своей природе, оригинальный тест Тьюринга связан с этим направлением.

Накопление и использование знаний

Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний , объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них - машинное обучение - касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов . Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение , которое связано ещё и с робототехникой.

Биологическое моделирование искусственного интеллекта

Отличается от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам, сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации, есть следствие именно биологической структуры и особенностей ее функционирования.

Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы - агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом .

Перспективы развития

На данный момент в развитии искусственного интеллекта произошло разветвление на основные отрасли, которым уделяется основное внимание в виде материальных и интеллектуальных вложений. Изображение взято из

Литература

1) "Управление знаниями корпорации и реинжиниринг бизнеса" Абдикеев, Киселев

Основными ресурсами развития компаний во все большей мере становятся люди и знания, которыми они обладают, интеллектуальный капитал и растущая профессиональная компетенция кадров. Сегодня требуются новые методы развития организации, основанные на стыке гуманитарного и инженерного подходов, что позволит получить синергетический эффект от их взаимодействия. Этот подход базируется на современных достижениях информационных технологий, а именно когнитивных технологиях развития организации. Актуально развитие симбиоза концепции управления знаниями, реинжиниринга бизнес-процессов и когнитивной человеческой составляющей.
Для менеджеров высшего звена, бизнес-аналитиков, слушателей программ МВА по направлениям "Стратегический менеджмент", "Антикризисное управление", студентов экономических вузов магистерского уровня, аспирантов и преподавателей в области корпоративного менеджмента и реинжиниринга бизнеса.

2) " Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике." М.Г. Матвеев, А.С. Свиридов, Н.А. Алейникова

П редставлены теоретические основы искусственного интеллекта: информационные аспекты, сведения о бинарной и нечеткой логике, а также методы и модели актуальных направлений искусственного интеллекта, экспертных систем, инженерии знаний, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Подробно рассмотрены вопросы практической реализации интеллектуальных систем. Приведено множество примеров, иллюстрирующих разработку и применение рассматриваемых методов и моделей. Особое внимание уделено экономическим задачам.

3) "Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. " И. М. Макаров, В. М. Лохин, С. В. Манько, М. П. Романов; отв. ред. И. М. Макарова

Рассматривается новый, активно развивающийся класс интеллектуальных систем автоматического управления, построенных на технологии обработки знаний с позиций эффективного применения при решении задач управления в условиях неопределенности. Изложены основы построения интеллектуальных систем.

4) "Искусственный интеллект: современный подход. " С. Рассел, П. Норвиг

В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течениe последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в области знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов.

Список источников

5) http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82

Данный раздел посвящен генетическим алгоритмам. Что такое генетические алгоритмы? По сути, это оптимизационные алгоритмы, относящиеся к классу эвристик. Данные алгоритмы позволяют исключить перебор всех вариантов и значительно сокращают время вычислений. Специфика работы этих алгоритмов сводится к имитации эволюционных процессов.

9) http://www.gotai.net/implementations.aspx

Здесь Вы найдете идеи и готовые решения по применению искусственного интеллекта и связанных теорий для решения тех или иных практических задач.

10) http://www.gotai.net/documents-logic.aspx

В этом разделе собраны материалы, так или иначе относящиеся к классическому способу моделирования систем ИИ, моделирования на основе различных логических аппаратов. Как правило, это материалы, связанные с экспертными системами, системами поддержки принятия решения и агентными системы.

11) http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/ai/conspai/12.html

Тенденции развития AI

Учебные вопросы

1. Понятие искусственного интеллекта
2. Инструментальные средства СИИ
3. Назначение и структура экспертных систем

Искусственный интеллект – научная дисциплина, возникшая в 50-х годах на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования.

Искусственный интеллект (artificial intelligence) имеет давнюю историю. Еще Платон, Аристотель, Сократ, Р.Декарт, Г.Лейбниц, Дж.Буль, затем Н.Винер и многие другие исследователи стремились описать мышление как совокупность некоторых элементарных операций, правил и процедур.

Приведем некоторые определения искусственного интеллекта, опубликованные в различных источниках.

1. ИИ – условное обозначение кибернетических систем , моделирующих некоторые стороны интеллектуальной (разумной) деятельности человека: логическое и аналитическое мышление.

2. ИИ – способность робота или компьютера к имитации человеческих навыков, используемых для решения задач, изучения проблем, рассуждений и самоусовершенствования.

3. ИИ – научное направление, связанное с разработкой алгоритмов и программ для автоматизации деятельности, требующей человеческого интеллекта.

4. ИИ – одно из направлений информатики, цель которого – разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

С начала исследований в области ИИ выделяются два направления:

ИИ разделяется на два научных направления: нейрокибернетику (или искусственный разум) и кибернетику «черного ящика» (или машинный интеллект).

Напомним, что кибернетика – это наука об управлении, связи и переработке информации. Кибернетика исследует объекты независимо от их материальной природы (живые и неживые системы).

Первое направление – нейрокибернетика – базируется на аппаратном моделировании работы головного мозга человека, основой которого является большое число (около 14 миллиардов) связанных и взаимодействующих нервных клеток – нейронов.

Системы искусственного интеллекта, которые моделируют работу головного мозга, называют нейронными сетями (или нейросетями). Первые нейросети были созданы в конце 50-х годов двадцатого столетия американскими учеными Г.Розенблаттом и П.Мак-Каллоком.

Для второго направления ИИ – кибернетики «черного ящика» -- не имеет значения, какова конструкция «мыслящего» устройства. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало также, как человеческий мозг.

Пользователи ЭВМ достаточно часто встречаются с проявлением искусственного интеллекта. Например, при работе с текстовым редактором происходит автоматическая проверка правописания (причем с учетом используемого языка). При работе с электронными таблицами не требуется вводить все дни недели или все месяцы года. Достаточно сделать одну-две записи, а ЭВМ сумеет безошибочно дополнить список. С помощью микрофона и специальной программы можно голосом управлять работой программы. При наборе электронного адреса браузер пытается предугадать адрес и дописать его. Поиск информации в глобальной сети по заданным ключевым словам также происходит с привлечением элементов ИИ. При сканировании рукописного текста системы ИИ распознают буквы и цифры.

Идеи ИИ используются в теории игр, например, для создания ЭВМ, играющей в шахматы, шашки, реверси и другие логические и стратегические игры.

С помощью ММ решают задачу синтеза речи и обратную задачу – анализа и распознавания речи. В большинстве случаев ИИ используется для нахождения метода решения некоторой задачи. Математика является одним из основных направлений приложений методов ИИ. Символьная математика (компьютерная алгебра) – одно из величайших проявлений искусственного интеллекта.

К сфере ИИ относят задачи распознавания образов (оптических и акустических). Идентификация отпечатков пальцев, сравнение человеческих лиц – это задачи распознавания образов.

Экспертные системы, построенные на идеях ИИ, аккумулируют опыт, знания, навыки специалистов (экспертов) для того, чтобы в нужный момент передать их любому пользователю ЭВМ.

Разработка интеллектуальных программ существенно отличается от обычного программирования и ведется путем построения системы искусственного интеллекта.

Если обычная программа для ПК может быть представлена в виде:

Программа = Алгоритм + Данные

То для систем ИИ характерна следующая структура:

СИИ = Знания + Стратегия обработки знаний

Основным отличительным признаком СИИ является работа со знаниями.

В отличие от данных, знания обладают следующими свойствами:

Внутренней интерпретируемостью – вместе с информацией в БЗ представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их.

Структурированностью – выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними.

Связанностью - отображаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними.

Активностью – знания предполагают целенаправленное использование информации, способность управлять информационными процессами по решению определенных задач.

Все эти свойства в конечном итоге должны обеспечить возможность СИИ моделировать рассуждения человека при решении прикладных задач – со знаниями тесно связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработки знаний.)

В системах обработки знаний такую процедуру называют механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода. Принципы построения механизма вывода в СИИ определяются способом представления знаний и видом моделируемых рассуждений.

Для организации взаимодействия с СИИ в ней должны быть средства общения с пользователем, то есть интерфейс. Интерфейс обеспечивает работу с БЗ и механизмом вывода на языке достаточно высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СИИ.

Кроме того, в функции интерфейса входит поддержка диалога пользователя с системой, что дает пользователю получать объяснения действий системы, участвовать в поиске решения задачи, пополнять и корректировать БЗ.

Основными частями систем, основанных на знаниях, являются:

2. Механизм вывода

3. Интерфейс с пользователем.

Каждая из этих частей может быть устроена по-разному в различных системах, отличия эти могут быть в деталях и в принципах. Однако для всех СИИ характерно моделирование человеческих рассуждений .

Знания, на которые опирается человек, решая ту или иную задачу весьма разнородны:

Понятийные знания (набор понятий и их взаимосвязи)

Конструктивные знания (знания о структуре и взаимодействии частей различных объектов)

Процедурные знания (методы, алгоритмы и программы решения различных задач).

Фактографические знания (количественные и качественные характеристики объектов, явлений и их элементов).

Особенностью систем представления знаний заключается в том, что они моделируют деятельность человека, осуществляемую часто в неформальном виде. Модели представления знаний имеют дело с информацией, получаемой от экспертов, которая часто носит качественный и противоречивый характер. Для обработки с помощью ЭВМ такая информация должна быть приведена к однозначному формализованному виду. Изучением методов формализованного представления знаний занимается наука – логика.

В настоящее время исследования в области ИИ имеют следующую прикладную ориентацию:

Экспертные системы

Автоматическое доказательство теорем

Робототехника

Распознавание образов и т.д.

Наибольшее распространение достигнуты в создании ЭС, которые получили широкое распространение и используются при решении практических задач.

1. Инструментальные средства СИИ

Инструментальные средства, используемые для разработки СИИ, можно разделить на несколько типов:

Системы программирования на языках высокого уровня;

Системы программирования на языках представления знаний;

Оболочки систем искусственного интеллекта – скелетные системы;

Средства автоматизированного создания ЭС.

Системы программирования на языках высокого уровня в наименьшей степени ориентированы на решение задач ИИ. Они не содержат средств, предназначенных для представления и обработки знаний. Тем не менее, достаточно большая, но со временем снижающаяся, доля СИИ разрабатывается с помощью традиционных ЯВУ.

Системы программирования на языках представления знаний имеют специальные средства, предназначенные для создания СИИ. Они содержат собственные средства представления знаний (в соответствии с определенной моделью) и поддержки логического вывода. Разработка СИИ с помощью систем программирования на ЯПЗ основана на технологии обычного программирования. Наибольшее распространение получил язык логического программирования ПРОЛОГ.

Средства автоматизированного создания ЭС представляют собой гибкие программные системы, допускающие использование нескольких моделей представления знаний, способов логического вывода и видов интерфейса и содержащие вспомогательные средства создания ЭС. Построение ЭС с помощью рассматриваемых средств заключается в формализации исходных знаний, записи их на входном языке представления знаний и описания правил логического вывода решений. Далее экспертная система наполняется знаниями.

Оболочки или пустые ЭС представляют собой готовые ЭС без БЗ. Примерами оболочек ЭС, получивших широкое применение, являются зарубежная оболочка EMYCIN и отечественная разработка Эксперт-микро, ориентированная на создание ЭС решения задач диагностики. Технология создания и использования оболочки ЭС заключается в том, что из готовой экспертной системы удаляются знания из БЗ, затем база заполняется знаниями, ориентированными на другие приложения. Достоинством оболочек является простота применения – специалисту нужно только заполнить оболочку знаниями, не занимаясь созданием программ. Недостатком применения оболочек является возможное несоответствие конкретной оболочки и разрабатываемой с её помощью прикладной ЭС.