Реферат На Тему Искусственный Интеллект

Posted on

Финансовая академия при Правительстве РФ Кафедра информационных технологий Доклад на тему: «Системы искусственного интеллекта» Выполнил: студент группы ГМУ1-2 Тюрбеев Ю. Научный руководитель: Магомедов Р. Москва – 2008 г. 2 Список иллюстраций.

3 Взгляды на термин знание 5 Аспект представления знаний 5 Знание как основа 6 Рефлексия как. Искусственный интеллект. Скачать реферат / курсовую на тему Искусственный интеллект, 2015-2017. Aug 7, 2017 - Искусственный интеллект, человек и общество. Проведение исследований на тему использования ЭВМ для «решения задач, которые. May 8, 2015 - Читать работу online по теме: Искусственный интелект. Предмет: [НЕСОРТИРОВАННОЕ]. Размер: 43.74 Кб.

История создания искусственного интеллекта. Понятие искусственного интеллекта. Моделирование искусственного интеллекта. 15 Заключение. 17 Использованная литература. 18 Список иллюстраций Рисунок 1 Искусственный интеллект.

Реферат На Тему Проблемы Создания Искусственного Интеллекта

Современные философы и исследователи науки часто рассматривают междисциплинарные науки как одно из достижений заново открытых в 20 веке. Искусственный Интеллект и искусственная жизнь представляет прекрасный пример такой интеграции многих научных областей. Проблема искусственного интеллекта является сейчас одной из самых злободневных. Ей занимаются ученые различных специальностей: кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры. При исследовании проблем, связанных с искусственным интеллектом, решаются многие основополагающие вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей.

Здесь возникают и развиваются новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно назвать философским осмыслением этих результатов. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой – познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы.

В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований – интеллекта. Некоторые считают, что интеллект – умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи – как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. История создания искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это область исследований, находящаяся на стыке наук, специалисты, работающие в этой области, пытаются понять, какое поведение, считается разумным (анализ), и создать работающие модели этого поведения (синтез).

Практической целью является создание методов и техники, необходимой для программирования «разумности» и ее передачи вычислительным машинам (ВМ), а через них всевозможным системам и средствам. Создание искусственного интеллекта имеет продолжительную историю (см. Таблица 1 Годы исследования Суть исследований 50-е годы Исследователи в области ИИ пытались строить разумные машины, имитируя мозг. Эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности как аппаратных так и программных средств. 60-е годы Предпринимались попытки отыскать общие методы решения широкого класса задач, моделируя сложный процесс мышления. Разработка универсальных программ оказалась слишком трудным и бесплодным делом. Чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы.

70-е годы В начале 70-х годов специалисты в области ИИ сосредоточили свое внимание на разработке методов и приемов программирования, пригодных для решения более специализированных задач: методов представления (способы формулирования проблемы для решения на средствах вычислительной техники) и методах поиска (способы управления ходом решения так, чтобы оно не требовало слишком большого объема памяти и времени). И только в конце 70-х годов была принята принципиально новая концепция, которая заключается в том, что для создания интеллектуальной программы ее необходимо снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. Развитие этого направления привело к созданию экспертных систем. 80-е годы Искусственный интеллект переживает второе рождение. Были широко осознаны его большие потенциальные возможности как в исследованиях, так и в развитии производства. В рамках новой технологии появились первые коммерческие программные продукты.

В это время стала развиваться область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста-эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих свой запас эвристических1 правил – важнейший этап в последние годы. В начале десятилетия в различных странах были начаты крупнейшие в истории обработки данных национальные и международные исследовательские проекты, нацеленные на «интеллектуальные ЭВМ пятого поколения». Исследования по ИИ часто классифицируются, исходя из области их применения, а не на основе различных теорий и школ. В каждой из этих областей на протяжении десятков лет разрабатывались свои методы программирования, формализмы; каждой из них присущи свои традиции, которые могут заметно отличаться от традиций соседней области исследования. В настоящее время ИИ применяется в следующих областях: Ø обработка естественного языка; Ø экспертные системы; Ø символьные и алгебраические вычисления; Ø доказательства и логическое программирование; Ø программирование игр; Ø обработка сигналов и распознавание образов.

Понятие искусственного интеллекта. В понятие “искусственный интеллект” вкладывается различный смысл – от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность. Мы постараемся вычленить тот смысл понятия “искусственный интеллект”, который в наибольшей степени соответствует реальным исследованиям в этой области. Как отмечалось, в исследованиях по искусственному интеллекту ученые отвлекаются от сходства процессов, происходящих в технической системе или в реализуемых ею программах, с мышлением человека.

Если система решает задачи, которые человек обычно решает посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с системой искусственного интеллекта. Однако это ограничение недостаточно. Создание традиционных программ для ЭВМ – работа программиста – не есть конструирование искусственного интеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие искусственный интеллект? Чтобы ответить на этот вопрос, надо уяснить прежде всего, что такое задача, так как этот термин тоже не является достаточно определенным.

По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительной задачи. Задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т. Когда имеется некоторая цель, а средства к ее достижению не ясны; их надо найти посредством мышления. Хорошо по этому поводу сказал Д.

Пойа: «трудность решения в какой-то мере входит в самопонятие задачи: там, где нет трудности, нет и задачи». Если человек имеет очевидное средство, с помощью которого наверное можно осуществить желание, поясняет он, то задачи не возникает. Если человек обладает алгоритмом решения некоторой задачи и имеет физическую возможность его реализации, то задачи в собственном смысле уже не существует. Так понимаемая задача в сущности тождественна проблемной ситуации, и решается она посредством преобразования последней. В ее решении участвуют не только условия, которые непосредственно заданы. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, “модель мира”, имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов, связей, отношений этого мира.

Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Ее интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины осталась часть работы, которая не требует участия мышления, т. «безмысленная», неинтеллектуальная. Под словом “машина” здесь понимается машина вместе с ее совокупным математическим обеспечением, включающим не только программы, но и необходимые для решения задач “модели мира”. Недостатком такого понимания является главным образом его антропоморфизм.

Задачи, решаемые искусственным интеллектом, целесообразно определить таким образом, чтобы человек по крайней мере в определении отсутствовал. Его основная функция заключается в выработке схем целесообразных внешних действий в бесконечно варьирующих условиях. Специфика человеческого мышления (в отличие от рассудочной деятельности животных) состоит в том, что человек вырабатывает и накапливает знания, храня их в своей памяти.

Выработка схем внешних действий происходит не по принципу “стимул – реакция”, а на основе знаний, получаемых дополнительно из среды, для поведения в которой вырабатывается схема действия. Этот способ выработки схем внешних действий (а не просто действия по командам, пусть даже меняющимся как функции от времени), на мой взгляд, является существенной характеристикой любого интеллекта. Отсюда следует, что к системам искусственного интеллекта относятся те, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти. Способность к перестройке самих этих моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта. Большинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их “интеллектуальности”.

Формирование такой модели связано с преодолением синтаксической односторонности системы, т. С тем, что символы или та их часть, которой оперирует система, интерпретированы, имеют семантику. Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, Л. Кузин2 указывает на: 1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе; 2) способность пополнения имеющихся знаний; 3) способность к дедуктивному выводу, т. К генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью; 4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая “понимание” естественного языка; 5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком; 6) способность к адаптации.

На вопрос, все ли перечисленные условия обязательны, необходимы для признания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий. Армер выдвинул мысль о “континууме интеллекта”: различные системы могут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и по степени его развития.

При этом, считает он, желательно разработать шкалу уровня интеллекта, учитывающую степень развития каждого из его необходимых признаков. Известно, что в свое время А. Может ли машина мыслить? – М., Наука 1960.) предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, “игру в имитацию”. Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека. Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрения.

Действительно серьезный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определенною типа. Успешная “игра в имитацию” не может без предварительного тщательного анализа мышления как целостности бытъ признана критерием ее способности к мышлению. Однако этот аргумент бьет мимо цели, если мы говорим не о мыслящей машине, а об искусственном интеллекте, который должен лишь продуцировать физические тела знаков, интерпретируемые человеком в качестве решений определенных задач. Наиболее естественно считать, что некоторое устройство, созданное человеком, представляет собой искусственный интеллект, если, ведя с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существом или с автоматическим устройством. Если учесть возможность разработки программ, специально рассчитанных на введение в заблуждение человека, то, возможно, следует говорить не просто о человеке, а о специально подготовленном эксперте.

Этот критерий не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного. Но что значит по “достаточно широкому кругу вопросов”, о котором идет речь в критерии? На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере деятельности. Это можно назвать разработкой “общего интеллекта”. Сейчас большинство работ направлено на создание “профессионального искусственного интеллекта”, т.

Систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии и т. В этих случаях “достаточно широкий круг вопросов” должен пониматься как соответствующая область предметов. Исходным пунктом рассуждений об искусственном интеллекте было определение такой системы как решающей мыслительные задачи. Но перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций. К их числу относится, например, задача распознания зрительных образов.

Человек узнает человека, которого видел один-два раза, непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этого кажется, что эта задача не является интеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфере осознанного.

Но так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи в сущности являются интеллектуальными. Соответственно и система, которая ее решает, может считаться интеллектуальной. Тем более это относится к “пониманию” машиной фраз на естественном языке, хотя человек в этом не усматривает обычно проблемной ситуации. Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами. Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта. На этот счет существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом.

Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Моделирование искусственного интеллекта. Исторически сложились три основных направления в моделировании искусственного интеллекта (см. Схема 1) Схема 1 В рамках первого подхода изучаются прежде всего структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в раскрытии тайн мышления. Необходимыми этапами исследований в этом направлении являются построение моделей на основе психофизиологических данных, проведение экспериментов с ними, выдвижение новых гипотез о механизмах интеллектуальной деятельности, совершенствование моделей и т. Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает искусственный интеллект. Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин.

А цель работ — создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющих решать интеллектуальные задачи не хуже человека. Наконец, третий подход ориентирован на создание смешанных человеко-машинных интеллектуальных систем, на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях являются оптимальное распределение функций между естественным и искусственным интеллектом и организация диалога между человеком и машиной. В 1957 году американский физиолог Ф. Розенблатт предложил модель зрительного восприятия и распознавания —.

Машина, способная обучаться понятиям и распознавать предъявляемые объекты, чрезвычайно заинтересовала не только физиологов, но и представителей других областей знаний и породила большой поток теоретических и экспериментальных исследований. Перцептрон или любая программа, имитирующая процесс распознавания, работают в двух режимах: в режиме обучения и в режиме распознавания. В режиме обучения некто (человек, машина, робот или природа), играющий роль учителя, предъявляет машине объекты и о каждом из них сообщает, к какому понятию (классу) он принадлежит. По этим данным строится решающее правило, являющееся, по существу, формальным описанием понятий.

В режиме распознавания машине предъявляются новые объекты (вообще говоря, отличные от ранее предъявленных), и она должна их классифицировать по возможности правильно. В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС). Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений НС: автоматизация процессов распознавания образов и адаптивное управление, аппроксимация функционалов и прогнозирование, создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти и многое, многое другое. С помощью НС можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, распознавать оптические или звуковые сигналы, строить самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по тексту. На Западе нейронные сети применяются уже довольно широко, у нас же это пока еще экзотика — российские фирмы, использующие НС в практических целях, наперечет. Развитие информационной техники позволило компенсировать человеку психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений.

“Внешняя нервная система”, создаваемая и расширяемая человеком, уже дала ему возможность вырабатывать теории, открывать количественные закономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственный интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в интересах общества и тем самым в развитие свободы человека. Рисунок 1 Искусственный интеллект Использованная литература. 1) Тьюринг А. Может ли машина мыслить?

– М., Наука 1960. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1985.

Логическое

3) Будущее искусственного интеллекта/ Под ред. Карла, Левитина, Поспелова, Хорошевского. – М., Наука 1991. 4) Интернет-ресурсы: www.

Ru, 1 Неформальные, основанные на интуитивных соображениях правила. Кузин (1928-1997) – один из основателей современной кибернетики и информационной науки в России.

Содержание: Введение стр. 3 Загадка человеческого мозга и искусственного интеллекта стр.3 Проблема определения искусственного интеллекта стр.5 Робототехника стр.7 Проблема безопасности стр.9 Искусственный интеллект, за и против стр.11 Проблема создания искусственного разума стр. 15 Заключение стр.18 Список литературы стр. 19 Введение Умножить в уме два многозначных числа или запомнить несколько телефонных номеров для человека трудно. С другой стороны, понять смысл предложения, несмотря на грамматические ошибки, уловить, где оканчивается по смыслу определенный кусок информации, или узнать человека, с которым не встречался 20 лет, для нас - это не сложно.

Компьютер же в большинстве случаев подобные задачи выполнить не может. Там, где речь идет о распознавании оптических или акустических образов, способности самостоятельного обучения, воспоминания по ассоциациям, даже самые современные компьютеры не могут составить конкуренцию мозгу человека. Загадка человеческого мозга и искусственного интеллекта Обработка информации и знаний в мозге, по-видимому, является параллельным процессом. Мозг предстает перед нами как огромная сеть взаимосвязанных клеток - нейронов. Место сосредоточения запоминаемой информации и знаний, равно как и место и способ их обработки, нам пока неизвестны.

Мы знаем лишь, что элементы мозга работают в миллион раз медленнее, чем микроэлектронные чипы. Нейронные сети работают без процессоров, программ, управляющих единиц и тактовых импульсов. И работают очень хорошо. Поэтому специалисты в области вычислительной техники интересуются мозгом. Мозг – высоко-параллельная, многопроцессорная система, которая складывается примерно из 14 млрд.

Нейронов, соединенных в огромную и сложную трехмерную структуру, в которой каждый нейрон имеет до 30 000 соединений с другими нейронами. Если на каждом соединении реализуется за секунду только одна переключательная операция, то весь мозг теоретически сможет выполнить 10 биллионов операций за это же время. Время переключения нейрона определяется миллисекундами. Вопреки этому сложные лингвистические и распознавательные задачи мозг решает за секунду, т. За несколько шагов вычислений. Компьютер же растягивает решение таких задач на миллионы шагов.

Другим ограничением мозга является то, что нейрон может послать другому нейрону только несколько битов информации. Объем информации ограничен, нейроны не имеют возможности обмениваться сложными символами. Выходит, что наши знания зависят от множества соединений между нейронами.

Благодаря им, мы понимаем родной язык, правильно планируем свое поведение, подытоживаем факт и распознаем образы. Сегодняшние супер-ЭВМ работают на уровне развития пятилетнего ребенка.

Мозг и компьютер действуют разным способом. Парадоксом является то, что для моделирования мозга в реальном масштабе времени требуются тысячи мощнейших супер-ЭВМ, а с другой стороны, для моделирования арифметических вычислений и супер-ЭВМ были бы необходимы миллиарды людей. Временной цикл базовой операции, выполняемой нейроном, 1-2 мс, такт нынешних компьютеров определяется наносекундами, т. Вычислительная машина работает на шесть порядков быстрее. Вопреки этому человек решает многие задачи распознавания, как, например, анализ сцены или логические выводы, секунды, а высокопроизводительная ЭВМ тратит на это несколько минут. Когда мозг рассуждает сознательно, шаг за шагом, этот тип мышления можно формализовать с помощью математической логики и затем моделировать на компьютере.

Но подсознательное мышление, которое используется главным образом в творческой деятельности, является высоко-параллельным математически неформализованным средством. Проблема определения искусственного интеллекта Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации; способность решать задачи на основе символьной информации; способность к обучению и самообучению. Достаточно емкие и интересные определения интеллекта даны в английском словаре Вебстера и Большой Советской Энциклопедии. В словаре Вебстера: «интеллект – это: а) способность успешно реагировать на любую, особенно, новую ситуацию путем надлежащих корректировок поведения; б) способность понимать связи между фактами действительности для выработки действий, ведущих к достижению поставленной цели». В Большой Советской Энциклопедии: «интеллект в широком смысле – вся познавательная деятельность человека, в узком смысле – процессы мышления, неразрывно связанные с языком как средством общения, обмена мыслями и взаимного понимания людей».

Здесь интеллект прямо связывается с деятельностью и языком коммуникации. По большому счету больших разногласий в этом вопросе нет.

Интереснее другое: критерии, по которым можно однозначно определить разумный, мыслящий, интеллектуальный субъект перед нами или нет. Известно, что в свое время А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию». Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека. Единого ответа на вопрос чем является искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об искусственном интеллекте, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

Эти определения можно свести к следующим: Искусственный интеллект – это личность на неорганическом носителе (Чекина М.Д.). Искусственный интеллект – это область изучение разумного поведения (у людей, животных и машин) и попытки найти способы моделирования подобного поведения, в любом типе искусственно созданного механизма (Блай Уитби). Искусственный интеллект – это экспериментальная философия (В. Сергеев). Сам же термин «искусственный интеллект» – ИИ – AI – artificial intelligence был предложен в 1956 г. На семинаре с аналогичным названием в Дартмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения логических, а не вычислительных задач. Так же существуют термины «сильный» и «слабый» искусственный интеллект.

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум – это разум. «Слабый искусственный интеллект» рассматривается лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Робототехника С проблемами искусственного интеллекта тесно связаны вопросы разработки специальных механизмов и машин, имитирующих умственную деятельность и сложные физические действия человека, - интеллектуальных роботов. Интеллектуальный робот - система, управляемая компьютером, способная к самостоятельному целенаправленному взаимодействию с окружающей средой.

В самом общем случае такая система способна: а) воспринимать и распознавать объекты окружающей среды; б) формировать внутреннее представление об окружающей среде и протекающих в ней процессах; в) принимать решения и формировать планы собственных действий в соответствии с заданными целями на основе накопленных знаний и опыта; г) изменять обстановку окружающей среды путем манипулирования с ее объектами; д) общаться с человеком на языках. Интеллектуальный робот - неизменный элемент гибкой производственной системы. Он может быть перепрограммирован на решение различных производственных задач. При этом отпадает необходимость реорганизации производственных участков и промышленных цехов. Интеллектуальный робот получает визуальную, звуковую или же тактильную информацию из внешнего мира через специальную сенсорную систему, посредством которой он связан с окружающей средой. Основным орудием воздействия робота на окружающую среду является его манипулятор. Необходимые степени свободы при его функционировании обеспечиваются системой перемещения робота и его манипулятора.

Другими важнейшими подсистемами робота, являются система связи с человеком и когнитивная система. В когнитивной системе производится обработка всей полученной информации, необходимой для управления собственным поведением робота в реальной производственной среде. Именно в этой системе реализуются функции, в совокупности, напоминающие человеческую психику, такие как: восприятие, память, решение задач и обучение. Разрабатываемые в настоящее время интеллектуальные роботы не являются в достаточной мере совершенными. В большинстве случаев они состоят из манипулятора, датчиков визуальной и тактильной информации, системы распознавания зрительных образов, механизмов для определения расстояний, развитых программных средств обработки информации об окружающей среде и планирования действий робота и управляющей системы. Интеллектуальные роботы грядущих поколений будут содержать, кроме того, средства распознавания и понимания слитной человеческой речи, подсистему обучения, совершенный автоматический решатель задач (способный к переформулированию задач при возникновении непредвиденных ситуаций), совершенные механизмы поиска и обработки различных видов информации и развитые средства вывода (в том числе при наличии неполной, нечеткой и неопределенной информации).

Разработка интеллектуальных робототехнических систем с такими возможностями потребует решения многих сложных научно-технических задач, для которых в настоящее время можно было заметить перспективные пути их решения. Многие робототехнические задачи ведут к большим трудностям организации вычислений связанным, в частности, с необходимостью обработки в реальном масштабе времени больших объемов часто сменяющихся данных. К таким задачам, прежде всего, относятся: восприятие и анализ сцен с движущимися объектами, логическое рассуждение, вывод и планирование деятельности, распознавание и понимание слитной речи.

Подобные задачи можно эффективно решать только на параллельных компьютерах с очень высоким быстродействием. Кроме актуальной задачи создания перспективных архитектур таких компьютеров с применением новейших видов технологий изготовления микросхем, важной задачей является разработка параллельных алгоритмов и программ задач робототехники. Уверенность в успешном решении в будущем этой важной задачи основана на существовании естественной интеллектуальной системы, какой является мозг человека, успешно справляющийся с большинством интеллектуальных задач, которые в настоящее время еще не “по зубам” современным вычислительным машинам. Проблема безопасности Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки искусственного интеллекта». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое, искусственный интеллект возможно ли его создание?». И вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания искусственного интеллекта для человечества?», которые приводят нас к проблеме безопасности. Данная проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые употребившего термин «робот».

Скачать

Большую лепту в обсуждение данной проблемы внесли и другие писатели-фантасты. Как самые известные можно упомянуть серии рассказов писателя-фантаста и ученого Айзека Азимова, а так же довольно известное произведение – «Терминатор». Кстати именно у Айзека Азимова мы можем найти самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности. Речь идет о так называемых трех законах робототехники.

Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред. Робот должен повиноваться командам, которые ему дает человек, кроме тех случаев, когда эти команды противоречат первому закону. Робот должен заботиться о своей безопасности, насколько это не противоречит первому и второму закону.

На первый взгляд подобные законы, при их полном соблюдении, должны обеспечить безопасность человечества. Однако при внимательном рассмотрении возникают некоторые вопросы. Интересно, что будет подразумевать система искусственного интеллекта под термином «вред» после долгих логических размышлений?

Не решит ли она, что все существования человека это сплошной вред? Ведь он курит, пьет, с годами стареет и теряет здоровье, страдает.

Не будет ли меньшим злом быстро прекратить эту цепь страданий? Конечно, можно ввести некоторые дополнения, связанные с ценностью жизни, свободой волеизъявления.

Но это уже будут не те простые три закона. Следующим вопросом будет такой. Что решит система искусственного интеллекта в ситуации, когда спасение одной жизни возможно только за счет другой?

Особенно интересны те случаи, когда система не имеет полной информации о том, кто есть кто Так что можно с уверенностью сказать, что опасения многих людей, в том числе и ученых, не беспочвенны. И определенно следует именно сейчас начинать продумывать эти вопросы, до того, как получится создать полноценный «машинный интеллект», чтобы обезопасить человечество от возможного вреда или даже истребления, как конкурирующей, в лучшем случае, или просто ненужной биологической разновидности.

Искусственный интеллект. ЗА и ПРОТИВ Противники идеи о возможности создания искусственного разума часто сводят свои доводы к тому, что работа ЭВМ управляется законами электродинамики, и, значит, здесь происходит сведение высшего (мышления) к низшему (физическим процессам в ЭВМ). Однако неверна исходная посылка. Работа ЭВМ отнюдь не управляется законами электродинамики. Этими законами управляется работа отдельных элементов машины. По физическим законам ЭВМ работает только в том смысле, что она, скажем, преобразует электрическую энергию в тепло.

Ведь сущность работы состоит не в этом преобразовании, а в том, что она производит определенные арифметико-логические операции. Машина имеет дело с информацией и работает по законам преобразования информации, т.е. По законам кибернетики. Поэтому, если рассматривать эти процессы с такой точки зрения то, неизбежно оказываешься на позициях механицизма. Это то же самое, что сведение работы мозга к биохимическим и биофизическим процессам.

С точки зрения кибернетики работу ЭВМ надо рассматривать как работу системы по переработки информации. Тезису искусственного интеллекта приписывается отрицание идеального характера сознания. Не касаясь вопроса о структуре информации, представляющей собой меру упорядоченности процесса и составляющей его внутреннее состояние, мы охарактеризуем внешнюю или относительную информацию, всегда связанную с отношением двух процессов.

Эта информация заключается не в самих процессах, а существует именно в отношении этих процессов друг к другу. Взятая сама по себе эта информация столь же объективна и материальна, как и любые другие свойства и отношения объектов или процессов. Рассмотрев множество состояний нашего мозга в процессе функционирования, можно понять, что мозг отражает внешний мир, а значит, между множеством состояний элементов мозга и множеством состояний внешних процессов имеется соответствие, т.е. Мозг имеет информацию о внешних процессах. Эта информация заключена и не заключена в мозгу, т.к. Сколько бы мы ни исследовали мозг кроме электрических, химических и др. Характеристик нейронов мы там ничего не обнаружим.

Необходимо рассмотреть связь мозга с внешним миром. Именно в этом и заключена информация, носителем которой являются нейроны.

Информация, с которой работает мозг и есть та идеальная сторона в его работе, и таким образом идеальное не существует в виде особого предмета или субстанции. Оно существует как сторона деятельности мозга, заключающейся в установлении связей между множеством состояний внешнего мира и головного мозга. Если мы признаем у кибернетических систем возможность достижения сложности, сравнимой со сложностью мозга, то необходимо признать у таких систем существование у них черт, которые мы называем идеальными. Ряд авторов объявляет тезис искусственного интеллекта противоречащим тезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь скрывается ошибка - отсутствие различия между естественно историческим зарождением мышления и сознательным воспроизведением его человеком в универсальной ЭВМ. Во втором случае машина не становится социальным существом, но человек, поняв сущность мышления, воссоздает его в машине.

Если социальная природа мышления закономерна и познаваема, то она может быть в принципе искусственно воспроизведена. Для этого кибернетическая система, имеющая достаточную мощность, для полного использования своих возможностей должна быть помещена в информационно-богатую среду, образовав вместе с создателями некий симбиоз. Принцип невозможности кибернетического интеллекта жестко привязывает определенный род функционирования к строго определенному субстрату (мозгу). Это ставит философскую проблему соотношения функции и субстрата. Именно из-за этого 'крайний пессимист' отрицает возможность наличия интеллекта у кибернетического устройства. Он безоговорочно связывает мышление с человеческим мозгом, и не приемлет попытки определения мышления без связи со структурой мыслящей системы.

По его мнению, это есть сведение мышления только к информационной стороне, в то время как мышлением называют возникшую у биологических существ, способность. Таким образом, мышлением можно назвать то, что осуществляется только мозгом человека, но это не является приемлемым решение проблемы.

Разумеется, мышление есть функция высокоорганизованной материи и определено структурой системы. Но с гносеологической точки зрения знание функции выводится из знания структуры, а знание структуры является выводом из все более полного изучения способов функционирования. Конечно, может оказаться, что эта структура жестко связана со строго определенным субстратом, но этот тезис должен являться результатом научного исследования, а не исходной предпосылкой.

Пока наука имела дело с непосредственно ощущаемыми объектами, она могла исходить из субстратной точки зрения, суть которой заключается в том, что объект обладает набором характеристик(- первичны), выражающим его природу, зная которые можно изучить поведение(-вторично) объекта. Но уже в 19 веке ограниченность этой концепции была вскрыта диалектическим материализмом, показавшим, что 'лишь в движении тело обнаруживает, что оно есть. Познание различных форм движения и есть познание тел'. Энгельс) Отсюда, разумеется, не следует, что только движение существует и никакого субстрата нет вообще. Отсюда следует лишь неправомерность употребления отношения первичности-вторичности для характеристики связи движения (поведения) и субстрата в плане их реального существования.

Из вышесказанного можно заметить, что большинство аргументов против возможности искусственного интеллекта, основаны на имеющихся научных теориях и эмпирических данных, обычно они состоят в указании на какие-нибудь определенные действия мышления, которые неспособно выполнить никакое кибернетическое устройство. Однако многие из таких аргументов уже были опровергнуты в ходе развития кибернетики. Более того, существует теорема Мак Каллока Питса сводящая вопрос о выполнении любой функции головного мозга к вопросу о познаваемости этой функции.

Наиболее разумной представляется более оптимистичная позиция, т.к. На данный момент нет непреодолимых, принципиальных преград на пути создания искусственных устройств, обладающих интеллектом.

Но на этом пути стоят огромные трудности, отнюдь не уменьшающиеся с бурным развитием кибернетики. Здесь особенно важна выработка новых концептуальных, философских теорий, т.к. Ускорение технических средств обработки информации или создание нейронных сетей, копирующих биохимическое состояние мозга еще не ведет к возникновению искусственного разума, а является лишь средством воплощения идеи. Проблема создания искусственного интеллекта Тест Тьюринга С 1991 года проводятся турниры программ, пытающихся пройти тест Тьюринга. Пока ещё эти программы (боты) крайне мало – разумны.

Всё, что они делают – это применяют заранее подсказанные человеком правила. Осмыслить разговор боты даже не пытаются, в основном совершают попытки «обмануть» человека. Создатели закладывают в них ответы на наиболее часто задаваемые вопросы, стараются обойти распространенные ловушки. Например, внимательно следят, а не задаст ли судья один и тот же вопрос дважды? Человек в такой ситуации сказал бы что-то вроде: «Эй, ты уже спрашивал»! Значит, разработчик добавит боту правило тоже так поступать.

Реферат На Тему Искусственный Интеллект

В этом направлении представляется очень маловероятным, что появится первый искусственный интеллект. Компьютерные шахматисты Об этих программах слышали многие. Впервые чемпионат мира по шахматам между компьютерными программами прошел в 1974 году. Победителем стала советская шахматная программа «Каисса».

Не так давно компьютер обыграл и Гарри Каспарова. Что же это – несомненный успех? Они просто перебирают множество вариантов.

Реферат На Тему Системы Искусственного Интеллекта

Если я подвину эту пешку сюда, а противник сходит слоном вот сюда, а я сделаю рокировку, а он подвинет вот эту пешку Нет, такая позиция невыгодна. Не буду делать рокировку, а вместо этого посмотрю, что случится, если я подвину эту пешку сюда, а компьютер сходит слоном вот сюда, а я вместо рокировки подвину пешку еще раз, а он Компьютер ничего не изобретает сам. Все возможные варианты подсказаны настоящими обладателями интеллекта – талантливыми программистами и шахматистами-консультантами Это не менее далеко от создания полноценного электронного интеллекта. Футбол роботов Это очень модно. Этим занимаются многие лаборатории и целые факультеты ВУЗов по всему миру. Проходят десятки чемпионатов по разным разновидностям этой игры. Как говорят организаторы турнира RoboCup, «Международным сообществом специалистов по искусственному интеллекту задача управления роботами-футболистами признана одной из важнейших».

Реферат На Тему Искусственный Интеллект На Английском

Очень может быть, что, как мечтают организаторы RoboCup, в 2050 году команда роботов и впрямь обыграет в футбол команду людей. Только их интеллектуальность вряд ли к этому будет иметь какое-то отношение. Турниры программистов Недавно фирма Microsoft проводила турнир под названием «Террариум». Программистам предлагалось создавать искусственную жизнь, не больше и не меньше. Это, наверное, самое известное из подобных соревнований, а вообще их проводится очень много – энтузиасты-организаторы с завидной регулярностью предлагают создавать программы, играющие то в войну роботов, то в колонизацию Юпитера. Бывают даже соревнования по выживанию среди компьютерных вирусов. Что же мешает хотя бы этим проектам служить созданию настоящего искусственного интеллекта, который в будущем сможет и воевать, и Юпитер колонизировать?

Одно простое слово – непродуманность. Даже могучие умы Microsoft не смогли придумать правила, в которых сложное поведение выгодно. Что уж говорить об остальных. Что ни турнир – а все побеждает одна и та же тактика: «чем проще – тем лучше»! Кто победил в «Террариуме»?

Наши соотечественники. А что они сделали? Вот полный перечень тех правил, по которым жило самое жизнеспособное виртуальное травоядное турнира; 1. Если видишь хищника, убегай в сторону от него. Если видишь животное своего вида, быстро бегущее в какую-то сторону, беги туда же. Если вокруг только чужие, быстро-быстро ешь всю траву, чтобы другим поменьше досталось. Если не видишь чужих, ешь её ровно столько, сколько надо.

Рефеоат На Тему Экономика Башкортостана

Наконец, если ни травы, ни хищников не видишь, иди куда глаза глядят. Нет, зато эффективно. Коммерческие применения В коммерчески значимых областях не нужно никаких турниров, никаких судей, никаких правил отбора. Ни в распознавании текстов, ни в создании компьютерных игр высокая наука оказалась просто не нужна.

Что нужно, так это стройный коллектив людей с ясными головами и хорошим образованием, и грамотное применение большого числа довольно простых по своей сути алгоритмов. Никакого сакрального знания на этих направлениях добыть не удастся, никаких великих открытий не совершится, и этого вовсе никто и не добивается. Люди просто зарабатывают себе деньги, заодно улучшая нашу жизнь. Заключение Появление машин, превосходящих нас по интеллекту, – закономерный итог развития нашей технократической цивилизации. Неизвестно, куда бы привела нас эволюция, если бы люди пошли по биологическому пути – занялись улучшением структуры человека, его качеств и свойств. Если бы все деньги, затраченные на разработку вооружений, пошли в медицину, мы давно бы победили все болезни, отодвинули старость, а может, и достигли бы бессмертия Науку запретить нельзя. Если человечество себя уничтожит – значит, эволюция пошла по тупиковому для этого человечества пути, и оно не имеет права на существование.

Возможно, и наш случай – тупиковый. Но мы здесь – не первые и не последние. Неизвестно, сколько до нас было цивилизаций и куда они подевались. Леонид Бернштейн Список литературы:. Большая Советская Энциклопедия. Т.А. Гаврилова, статья. Www.big.spb.ru.

Андрей Плахов, статья. Ru. Чекина М.Д. «Философские проблемы искусственного интеллекта». Блай Уитби «Искусственный интеллект: реальна ли Матрица».

Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991, 302 c. www.bolonkin.narod.ru. www.ru.wikipedia.org. www.cyber-life.nm.ru. www.bse.sci-lib.com.

www.webster-dictionary.org.