Структурно-эвристический подход
1. История развития теории искусственного интеллекта
искусственный интеллект робототехника автономный
Еще в древние времена у людей появлялись идеи об искусственном интеллекте, который будет разумен и способен заменить человека. В Египте создали механическую статую бога Амона. У Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобные существа-автоматы. Множество примеров подобия искусственного интеллекта можно найти и в литературе, взять того же Буратино.
Но именно Раймонд Луллий является основоположником искусственного интеллекта. Именно он в XIII веке попытался создать механическую машину для решения различных задач, на основе всеобщей классификации понятий, которую он разработал самостоятельно.
Продолжили эту идею Лейбниц и Декарт, которые в XVIII предлагали универсальные языки классификации всех наук. Их работы считаются первыми теоретическими работами в теории искусственного интеллекта.
Следующим периодом развития теории искусственного интеллекта можно считать 40-е годы XX века. Именно в это время появились первые ЭВМ, и ученые всерьез начали задумываться над вопросом: «Можно ли создать машину, которая будет равна с человеком по интеллектуальному критерию, а возможно и будет превосходить его».
-е годы тоже сыграли большую роль в развитии. Совершались попытки создать машины, имитирующие человеческий мозг. Эти попытки не принесли особых результатов из-за недостаточного развития программных и аппаратных средств. В 1956 году появился термин «искусственный интеллект», он был предложен на семинаре в Дартмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения не вычислительных, а логических задач.
Следующий этап - это 60-е годы. Они ознаменовались попытками найти общие методы решения с помощью моделирования процесса мышления. Но как оказалось, чем больший круг задач хотели охватить ученые, тем меньше были возможности разработанной программы. Эвристическое программирование обрело свое развитие именно в этот период.
В 70-е годы основным прорывом стала идея моделирования конкретных знаний ученых-специалистов, вместо поиска алгоритма мышления. Созданы 2 экспертные системы «MYCIN» и «DENDRAL» для химии и медицины. Эти системы являются диагностическими (определяют по ряду свойств диагноз либо химическое соединение).
Второе рождение ИИ пережил в 80-х годах. Это обусловлено первым появлением коммерческих продуктов, развитие области машинного обучения. Во многих странах были начаты исследовательские проекты, которые были нацелены на «интеллектуальные вычислительные системы 5 го поколения». ИИ становится одной из самых развивающихся и престижных областей информатики.
2. Современные разработки
В наши дни присутствует много разработок связанных с технологией искусственного интеллекта. И год от года их становится все больше. Нужно рассмотреть несколько основных направлений исследований и кратко пояснить их сущность.
2.1 Составление расписаний и автономное планирование
Программа агентства NASA - Remote Agent стала первой автономной программой планирования, которая предназначена для управления процессами составления расписаний для космического аппарата. Она проводила диагностику и устраняла неполадки по мере их появления.
2.2 Диагностика
В нескольких областях медицины диагностические программы смогли достигнуть уровня опытного врача. Хекерман описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае. Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза. Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае. В конечном итоге эксперт согласился с решением программы. [3]
2.3 Понимание естественного языка и решение задач
Proverb - это компьютерная программа, которая решает кроссворды намного лучше некоторых людей. Она имеет большую базу данных о встречавшихся ей ранее кроссвордах. А также базу кинофильмов и актеров, снимавшихся в них.
2.4 Планирование снабжения
Система DART представляет собой обеспечение автоматизированного планирования перевозки грузов и расписания этих перевозок. ИИ присутствующий в программе позволяет в течение нескольких часов составлять планы, на создание которых другими методами потребовались недели упорной работы.
Deep Blue программа разработанная IBM стала первой разработкой, способной победить в шахматном турнире чемпиона мира. Каспаров признал, что при игре, он ощутил соперничество «интеллекта нового типа».
2.6 Автономное управление
Alvinn - система компьютерного зрения, которая была обучена вождению авто. Она использовалась в микроавтобусе для поездки по Штатам. Лишь 2% времени человек брал управление автомобилем на себя, все остальное время система управляла сама, при помощи установленных видеокамер.
2.7 Робототехника
HipNav - система, использующая компьютерное зрение для создания 3D-модели органов пациента, а потом используется робототехническое управление, для установки протеза. Многие врачи в настоящее время используют роботов в качестве ассистентов для операций в области микрохирургии.
3. Направления исследований
На сегодняшний день существует 2 направления в области искусственного интеллекта.
3.1 Прагматическое направление
Предполагает, что если результат деятельности ИИ совпадает с результатом деятельности эксперта, то такая система признается интеллектуальной, несмотря на способы получения этого результата. В этом направлении не учитываются методы и способы получения результата, т.к. важен только итог.
В прагматическом направлении выделяют 3 области:
ØСоздание инструментария
Инструментарий - это базы знаний, различные оболочки, системы синтеза и анализа речи, индуктивные и дедуктивные методы синтеза программ и т.д. [7]
ØРазработка методов представления и обработки знаний
Одна из основ развития современного ИИ.
ØИнтеллектуальное программирование
Можно разбить на несколько групп:
ØИгровые программы
ØЕстественно-языковые программы
ØПрограммы для создания графики и живописи (Corel Painter)
ØПрограммы для распознавания
3.2 Бионическое направление
Основывается на том, что если воспроизвести в ИИ процессы головного мозга человека, то и результат будет схожим.
В этом направлении можно выделить:
ØНейробионический подход
Основой являются системы элементов, способные воспроизводить некоторые процессы головного мозга. На основе этого подхода были разработаны прикладные программы, которые называются нейронными сетями.
ØСтруктурно-эвристический подход
Основа - это знания об объекте или группе объектов и предположения о тех структурах, которые могут обеспечить данные формы поведения. Мультиагентные системы стали одним из примеров данного подхода.
ØГомеостатический подход
Решаемая задача состоит из совокупности сотрудничающих и противоборствующих систем элементов, при взаимодействии которых наблюдается нужное равновесие всей системы, при постоянно изменяющихся состояния окружающей среды. Прикладные программе на основе этого подхода содержат в себе генетические алгоритмы.
Заключение
В заключение хотелось бы сказать, что тема популярности ИИ в наше время будет только набирать обороты. Ведь с помощью этой технологии, можно автоматизировать практически все производство, а это значительно облегчит жизнь людям. Возможно исследования именно в этой области технологий, позволят добиться огромных прорывов в различных областях знаний и сферах жизни. При помощи ИИ, который в некоторой степени превосходит интеллектуальные способности человека, есть большая вероятность на новые и новые научные открытия, как и возможно открытие жизни на другой планете.
ИИ одно из приоритетных направлений развития в современном мире и люди проводили много исследований и опытов, чтобы развитие данной технологии дошло до такого уровня, на каком оно находится сейчас. И все же я думаю это не предел, и последующие поколения продолжат развитие искусственного интеллекта и после чего каждый человек сможет ощутить всю мощь и пользу данной технологии и искусственный интеллект станет неотъемлемой частью жизни человека.
Список использованной литературы
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб; Питер, 2000.
. Смолин Д.В., Введение в искусственный интеллект - конспект лекций, 2004.
. Рассел С. Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2 ое изд., 2006.
. #"justify">. www.aiportal.ru
. Фогель Л., Искусственный интеллект и эволюционное моделирование, 1969 г.
. http://www.aiportal.ru/articles/other/direction-researches.html