Слайд 2
Искусственный интеллект
Это наука и разработка интеллектуальных машин
и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то,
чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны быть биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигнуть целей в мире.
Слайд 3
Искусственный интеллект - основная функция Пятидесятые годы оказались
свидетелями появления на горизонте послевоенной науки сверхновой звезды -
Кибернетики, ее стремительного взлета и столь же быстрого распада на части, с одной из которых связано рождение искусственного интеллекта (ИИ). И хотя с броским именем новорожденного связывались (и продолжают связываться) самые разные надежды, достаточно скоро стало ясно, что как широко ни толкуй эту область, ядром ее должен стать аппарат представления и обработки знаний.
Слайд 4
При этом наиболее честолюбивые апологеты считают, что цель
искусственного интеллекта - формирование аппарата метазнаний, способного объединить философию,
психологию, математику и распространить “новый порядок” симбиоза человека и компьютера на все науки, виды деятельности и даже искусство.
Таким образом, оказалось, что основная задача ИИ - развитие формальных средств представления и обработки знаний - весьма близка к функции самой математики.
Слайд 5
Однако в их методологических позициях есть достаточно существенная
разница:
занимаясь теорией и развитием формальных аппаратов, математика лишь на
периферии уделяет внимание применению этих аппаратов к проблематике других дисциплин;
для методологии искусственного интеллекта характерно обратное направление - от изучения различных форм знаний к разработке комплекса формальных средств, покрывающего в идеале весь спектр областей деятельности.
Очевидно, что полноценная технология знаний должна интегрировать наиболее оригинальные и взаимодополняющие составляющие, формирующиеся на очередных этапах развития ИИ.
Слайд 6
Существует много видов человеческой деятельности, которые не могут
быть запланированы заранее. Сочинение музыки и стихов,
доказательство теоремы,
литературный перевод с иностранного языка,
диагностика и лечение болезни,
и многое другое…
Например, при игре в шахматы шахматист знает правила игры, имеет цель – выиграть партию. Его действия не запрограммированы заранее. Они зависят от действий соперника, от складывающейся позиции на доске, от сообразительности и личного опыта шахматиста.
Слайд 7
Компьютер, как исполнитель, любую работу выполняет по программе.
Программы пишут люди, а компьютер формально их выполняет.Формальный исполнитель
Данные
Программы
Результат
Выполнение программы
Слайд 8
Разработчики систем искусственного интеллекта пытаются научить машину, подобно
человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условия
задачи.
Интеллектуальный исполнитель
Данные
Построение программы
Выполнение программы
Результат
Слайд 9
Формальный исполнитель
Ставится цель превращения компьютера из формального
исполнителя в интеллектуального исполнителя.
Интеллектуальный исполнитель
Программа
Данные
Выполнение программы
Результат
Данные
Построение программы
Выполнение
программы
Результат
Слайд 10
Любая система искусственного интеллекта работает в рамках какой-то
определенной предметной области (медицинская диагностика, законодательство, математика, экономика и
пр.) Подобно специалисту, компьютер должен обладать знаниями в данной области.
Знания в конкретной предметной области, определенным образом формализованные и заложенные в память ЭВМ, называются компьютерной базой знаний.
Слайд 11
Например, вы хотите применить компьютер для решения задач
по геометрии. В задачнике имеется 500 задач разного содержания.Специалист
по искусственному интеллекту заложит в компьютер знания геометрии (предполагается, что так закладывают в вас знания учителя). На основе этих знаний и с помощью специального алгоритма логических рассуждений компьютер решит любую из 500 задач. Для этого достаточно сообщить ему лишь условие задачи.Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний.
Слайд 12
Центральная задача ИИ - создание аппарата знаний (АЗ)
- почти сразу же потребовала уточнения — а о
каких, собственно, знаниях идет речь? Если о точных, формальных, то у этих территорий уже есть хозяйка - Математика, с профессиональной армией, связываться с которой у конкистадоров новых земель никакого желания не было. Если же имеются в виду неформальные знания, то к ним можно отнести как:
достаточно изученные и конкретные, но (пока) плохо формализованные - например, синтаксис естественного языка или медицинскую диагностику
плохо формализуемые в принципе, то есть основную часть понятий всех областей деятельности - от гуманитарных наук до искусства и бытовых сфер жизни.
Слайд 13
При таком взгляде на предмет становилось ясно, что
в ведении ИИ остаются обширные зоны от границ хорошо
освоенных территорий и до горизонта, за которым начинается бесконечное Пространство Незнания. И чем дальше от обжитых центров точных наук, тем менее определенными и четкими становились понятия, которыми оперировали области знания, относящиеся к плохо исследованным “целинным” областям.
Это почти безнадежное положение спас Л. Заде, предложивший в середине 60-х понятие лингвистической переменной и аппарат нечеткой математики. Искусственный интеллект получил в подарок настоящую волшебную палочку - достаточно быстро стало ясным, что пустыню сплошных белых пятен на карте знаний можно без проблем превратить в нечетко (и, увы, лишь виртуально) цветущие нивы.
Слайд 14
Fuzzy -Morgana стремительно овладевала массами: уже к началу
80-х годов нечеткая библиография насчитывала около двадцати тысяч наименований,
число которых наверняка возросло с тех пор не менее, чем в два-три раза. В водовороте энтузиазма остался незамеченным некий врожденный дефект нового универсального средства - семантика и прагматика аппарата нечеткости с самого начала сами были достаточно нечеткими: размытым оставалось, собственно, представляет нечеткость, ЧЕМ она оперирует и ПОЧЕМУ именно ТАК, а не иначе. Размытость аппарата неизбежно вела к полной неясности результатов его применения, которая не замечалась просто потому, что оставалось непонятным, как, собственно, проверять эти результаты.
Информационная технология (ИТ) - смена эпох Развитие аппарата знаний оказывает постоянное влияние на формирование новых поколений информационных технологий по всей вертикали от базового уровня до средств интеллектуализации.
Слайд 15
Хотя императивное (алгоритмическое) управление с самого начала было
основой программирования для компьютеров фон-Неймановской архитектуры, в конце 60-х
и начале 70-х годов имели место попытки разработки альтернативных способов организации вычислительного процесса. Прежде всего это было связано с исследованиями по ИИ и параллельному программированию для многопроцессорных систем. Однако качественный прогресс в решении этой проблемы обеспечили аппарат недоопределенных моделей и последние работы в области программирования в ограничениях, поскольку они строятся на децентрализованном, асинхронном, максимально параллельным управляемом по данным процессе вычислений. В качестве следующего шага этой революции возможен переход к управлению на основе событий, значительно повышающему уровень ассоциативного аппарата, организующего процесс управления по данным.
Слайд 16
Параллельность Нерешаемость - проблемы распараллеливания императивных программных технологий
образовала непреодолимый барьер на пути широкого распространения многопроцессорных систем.
За последние 15 лет software и hardware поменялись местами: уровень автоматизации проектирования аппаратных средств и стоимость элементной базы уже много лет позволяют производить массово компьютеры с любым числом процессоров, однако адаптация для них современных и разработка новых программных продуктов остается задачей, решаемой только специалистами самого высокого класса и то лишь в некоторых частных случаях. В новой парадигме ИТ параллельность перестает быть проблемой, а становится естественным свойством любой программной системы.
Слайд 17
Компьютер НЕ фон-Неймановской архитектуры. Управление по данным
(а в перспективе - на основе событий) радикально меняет
саму организацию вычислительного процесса, делая его асинхронным, децентрализованным и независящим от числа процессоров. Потребуется фундаментальная перестройка привычной фон-Неймановской архитектуры современных машин. Таким образом, складывается перспектива не просто смены поколений, а смены эпох, ведущая к настоящей революции - потрясению “незыблемых основ” ИТ: Алгоритм, фон-Неймановская архитектура, детерминированный и последовательный процесс навсегда уходят в историю, уступая место Модели, мультиагентности и ассоциативно самоорганизующемуся недетерминированному параллельному процессу.