- Главная
- Разное
- Бизнес и предпринимательство
- Образование
- Развлечения
- Государство
- Спорт
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Религиоведение
- Черчение
- Физкультура
- ИЗО
- Психология
- Социология
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Что такое findslide.org?
FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.
Обратная связь
Email: Нажмите что бы посмотреть
Презентация на тему Системы искусственного интеллекта
Содержание
- 2. Искусственный интеллектВ философии не решён вопрос о
- 3. Искусственный интеллектПроблема состоит в том, что неизвестно
- 4. Искусственный интеллектРазличные виды и степени интеллекта существуют
- 5. Искусственный интеллектПри этом как видим такое определение
- 6. Искусственный интеллектИменно в таком смысле термин ввел
- 7. Искусственный интеллектПоэтому несмотря на наличие множества подходов
- 8. Искусственный интеллектвосходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение
- 9. Искусственный интеллект"Интеллект — способность системы создавать в
- 10. История искусственного интеллектаИстория искусственного интеллекта как нового
- 11. История искусственного интеллектанаконец, зародился фундамент математической теории
- 12. История искусственного интеллектаВ 1950 году один из
- 13. История искусственного интеллектаТест ТьюрингаЭмпирический тест, идея которого
- 14. История искусственного интеллектаКогнитивное моделированиеЛогический подходЛогический подход к
- 15. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют
- 16. Логическая модель баз знаний позволяет записывать не
- 17. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в
- 18. Агентно-ориентированный подходПоследний подход, развиваемый с начала 1990-х
- 19. Другие подходыИнтуитивныеСамый общий подход предполагает, что ИИ
- 20. Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ
- 21. Направления исследованийСимвольное моделирование мыслительных процессовМоделирование рассужденийАнализируя историю
- 22. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на
- 23. Работа с естественными языкамиНемаловажным направлением является обработка
- 24. Накопление и использование знанийИнженерия знанийСогласно мнению многих
- 25. Здесь также нельзя не отметить две важные
- 26. К области машинного обучения относится большой класс
- 27. Биологическое моделированиеМоделирование биологических системБольшие и интересные достижения
- 28. Генетический подход основан на идее, что некий
- 29. РобототехникаИнтеллектуальная робототехникаВообще, робототехника и искусственный интеллект часто
- 30. Андроидные роботыРоссийские мини-роботы AR-101 — очередная оригинальная
- 31. Машинное творчествоМашинное творчествоПрирода человеческого творчества ещё менее
- 32. Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе
- 33. Другие области исследованийНаконец, существует масса приложений искусственного
- 34. Модели и методы исследованийПодходы к созданию интеллектуальных
- 35. Конкретная решённая задача принимается за уже реализованную
- 36. Особенно трудно без символьной логики приходится когда
- 37. Исторически символьный подход был первым в эпоху
- 38. Биологический подходБиологический подход в искусственном интеллектеОсновная статья:
- 39. Современный искусственный интеллектASIMO — Интеллектуальный гуманоидный робот от
- 40. Исследования ИИ влились в общий поток технологий
- 41. Результаты разработок в области ИИ вошли в
- 42. Применение искусственного интеллектаНекоторые из самых впечатляющих гражданских
- 43. Mycin — одна из ранних экспертных систем, которая
- 44. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в
- 45. Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той
- 46. Перспективы развитияКомпьютеры пятого поколенияПросматриваются два направления развития
- 47. Связь с другими наукамиИскусственный интеллект тесно связан
- 48. Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана
- 49. Информатика и кибернетикаВ информатике проблемы искусственного интеллекта
- 50. Психология и когнитивистикаФилософияФилософия искусственного интеллектаНаука «о создании
- 51. Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить
- 52. Вопросы создания ИИСреди исследователей ИИ до сих
- 53. Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального,
- 54. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул
- 55. Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы
- 56. Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти
- 57. Этика ИИТри закона робототехникиЭтот раздел содержит вопросы,
- 58. Отношение к ИИ в обществеИИ и религияСреди
- 59. В соответствии с другой точкой зрения, мозг
- 60. ИИ и научная фантастика В научно-фантастической литературе
- 61. Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из
- 62. Авторы рассуждают на тему утраты человечности у
- 63. Такой период называют технологической сингулярностью.Тема ИИ рассматривается
- 64. Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает
- 65. Скачать презентацию
- 66. Похожие презентации
Искусственный интеллектВ философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона.
![Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI)[1] — это наука и разработка интеллектуальных](/img/tmb/11/1048478/e4aab80a5a4f9f9585d3e47700fa4f70-720x.jpg "Презентация на тему Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI)[1] — это наука")
Слайд 3
Искусственный интеллект
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 достигать целей в мире.[2]1 2 3 What is Artificial Intelligence? интервью Джона Маккарти, 2007
Слайд 4
Искусственный интеллект
Различные виды и степени интеллекта существуют у
многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем
и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний.
Слайд 5
Искусственный интеллект
При этом как видим такое определение интеллекта
не связано с пониманием интеллекта у человека — это разные
вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ вовлекают изучение проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.[2]
Слайд 6
Искусственный интеллект
Именно в таком смысле термин ввел Джон
Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете,
и до сих пор несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект — это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта.
Слайд 7
Искусственный интеллект
Поэтому несмотря на наличие множества подходов как
к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных
систем можно выделить два основных подхода к разработке ИИ [3] :нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующие высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
Слайд 8
Искусственный интеллект
восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных
сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе
более мелких «неинтеллектуальных» элементов.Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле данном Джоном Маккарти — их объединяет только общая конечная цель.
Слайд 9
Искусственный интеллект
"Интеллект — способность системы создавать в ходе
самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач
определенного класса сложности и решать эти задачи" [4] Это универсальное определение, единое для человеческого и "машины".
Слайд 10
История искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта как нового научного
направления начинается в середине XX века. К этому времени
уже было сформировано множество предпосылок его зарождения:среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира,
нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления,
экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде;
Слайд 11
История искусственного интеллекта
наконец, зародился фундамент математической теории вычислений —
теории алгоритмов — и были созданы первые компьютеры.
Возможности новых машин
в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Обычно эти определения сводятся к следующим:
Слайд 12
История искусственного интеллекта
В 1950 году один из пионеров
в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет
статью под названием «Может ли машина мыслить?», в которой приводит свои ответы на подобные вопросы, и описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга - Подходы к определению искусственного интеллекта
Слайд 13
История искусственного интеллекта
Тест Тьюринга
Эмпирический тест, идея которого была
предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум»
(англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind».Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления близкого к человеческому.
Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Все участники теста не видят друг друга.
Слайд 14
История искусственного интеллекта
Когнитивное моделирование
Логический подход
Логический подход к созданию
систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с
логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог.
Слайд 15 Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы
фактов и правил логического вывода, записанных языка логических предикатов
с использованием лексики русского языка, хорошо понятно русским, казахам, украинцам — всем русскоязычным людям.Слайд 16 Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только
конкретные сведения и данные в форме фактов на языке
Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения.Слайд 17 В целом исследования проблем искусственного интеллекта в информатике
в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и
экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.
Слайд 18
Агентно-ориентированный подход
Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов
называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных
(рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются Алгоритмы поиска и принятия решений.
Слайд 19
Другие подходы
Интуитивные
Самый общий подход предполагает, что ИИ будет
способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в
нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).Слайд 20 Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет
тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Так,
хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека» начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию.
Слайд 21
Направления исследований
Символьное моделирование мыслительных процессов
Моделирование рассуждений
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.Слайд 22 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.
Слайд 23
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.
Слайд 24
Накопление и использование знаний
Инженерия 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.Слайд 25 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.Слайд 26 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.
Слайд 27
Биологическое моделирование
Моделирование биологических систем
Большие и интересные достижения имеются
в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно
отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов.Слайд 28 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.
Слайд 29
Робототехника
Интеллектуальная робототехника
Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируется
друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных
роботов, можно считать ещё одним направлением ИИ.
Слайд 30
Андроидные роботы
Российские мини-роботы AR-101 — очередная оригинальная разработка
серийного андроидного робота многоцелевого назначения, выпускаемая ЗАО «Андроидные роботы».
Это уже шестая модель андроидного робота в ассортименте серийных изделий ЗАО «Андроидные роботы» на отечественном рынке.AR-101 характеристики:
Слайд 31
Машинное творчество
Машинное творчество
Природа человеческого творчества ещё менее изучена,
чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует,
и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто — стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.Слайд 32 Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет
весьма наглядно продемонстрировать что именно система воспринимает и как
это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.
Слайд 33
Другие области исследований
Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта,
каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве
примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы информационной безопасности.Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ.
Слайд 34
Модели и методы исследований
Подходы к созданию интеллектуальных систем
Символьный
подход в искусственном интеллекте
Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями
и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и вообще результативность. Широта классов задач, эффективно решаемых человеческим разумом, требует невероятной гибкости в методах абстрагирования. Не доступной при любом инженерном подходе, который исследователь выбирает изначально по заведомо порочному признаку, за его способность быстро дать эффективное решение какой-то наиболее близкой этому исследователю задачи.
Слайд 35
Конкретная решённая задача принимается за уже реализованную в
виде правил единственную модель абстрагирования и конструирования сущностей. Это
выливается в значительные затраты ресурсов для непрофильных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе на большинстве задач и сама суть интеллекта улетучивается из проекта.Слайд 36 Особенно трудно без символьной логики приходится когда задача
состоит в выработке правил так как их составляющие, не
будучи полноценными единицами знаний, не логичны. Большинство исследований останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.Слайд 37 Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых
машин, так как именно после создания Лисп, первого языка
символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этим средствами интеллекта. Интеллекта как такового, без всяких оговорок и условностей.
Слайд 38
Биологический подход
Биологический подход в искусственном интеллекте
Основная статья: Гибридная
интеллектуальная система
Широко практикуется создание гибридных интеллектуальных систем, в которых
применяются сразу несколько моделей. Причём, эти модели могут браться как из разных. Экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения.
Слайд 39
Современный искусственный интеллект
ASIMO — Интеллектуальный гуманоидный робот от Honda
В
настоящий момент в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле
этого слова, экспертные системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла.Слайд 40 Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности
(видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные
системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория(и), ноотропики, экстромофилы и т. д. см. ежедневный поток новостей Курцвейля[5], MIT[6].Слайд 41 Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее
и среднее образование России в форме учебников информатики, где
теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах.
Слайд 42
Применение искусственного интеллекта
Некоторые из самых впечатляющих гражданских ИИ
систем:
Deep Blue — победил чемпиона мира по шахматам. (Матч Каспаров
против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам и система не была признана Каспаровым, хотя оригинальные компактные шахматные программы — неотъемлемый элемент шахматного творчества. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain.[7] Данная история — пример запутанных и засекреченных отношений ИИ, бизнеса и национальных стратегических задач.) Слайд 43 Mycin — одна из ранних экспертных систем, которая могла
диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно,
как и доктора.20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.[8]
Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.
Слайд 44 Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой
деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении
собственностью. В августе 2001 года роботы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу (BBC News, 2001).Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
Слайд 45 Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той или
иной степени проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх являются
нахождение пути в двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
Слайд 46
Перспективы развития
Компьютеры пятого поколения
Просматриваются два направления развития ИИ:
первое
заключается в решении проблем, связанных с приближением специализированных систем
ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека.второе заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.
Слайд 47
Связь с другими науками
Искусственный интеллект тесно связан с
трансгуманизмом. А вместе с нейрофизиологией, эпистемологией когнитивной психологией он
образует более общую науку, называемую когнитивистикой. Отдельную роль в искусственном интеллекте играет философия.
Слайд 48
Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология —
наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной
проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.Производство знаний из данных — одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе — на основе нейросетевой технологии[9], использующие процедуры вербализации нейронных сетей.
Слайд 49
Информатика и кибернетика
В информатике проблемы искусственного интеллекта рассматриваются
с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний. Под
базами знаний понимается совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в информатике направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем.
Слайд 50
Психология и когнитивистика
Философия
Философия искусственного интеллекта
Наука «о создании искусственного
разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением
первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве. С одной стороны, они неразрывно связаны с этой наукой, а с другой — привносят в неё некоторый хаос.Слайд 51 Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на
две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ».
Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»
Слайд 52
Вопросы создания ИИ
Среди исследователей ИИ до сих пор
не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности,
систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки. Существуют разные точки зрения на вопрос, что считать интеллектом. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, элементарная реакция на внешние раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций.Слайд 53 Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного
выбора, в условиях недостатка информации. То есть интеллектуальной просто
считается та программа деятельности (не обязательно реализованная на современных ЭВМ), которая сможет выбрать из определённого множества альтернатив, например, куда идти в случае «налево пойдёшь…», «направо пойдёшь…», «прямо пойдёшь…».Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук.
Слайд 54 Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей
к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен
Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль, его же словами подход и характеризуется:
Более того, 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.[10]
Слайд 55 Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь
как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые
не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.Мысленный эксперимент «Китайская комната» Джона Сёрля — аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.
Слайд 56 Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти информации:
анализ, синтез и самопрограммирование.
Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз,
который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем.[11]
Слайд 57
Этика ИИ
Три закона робототехники
Этот раздел содержит вопросы, касающиеся
искусственного интеллекта и этики.
Если в будущем машины смогут рассуждать,
осознавать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину — машиной?[12]
Слайд 58
Отношение к ИИ в обществе
ИИ и религия
Среди последователей
авраамических религий существует несколько точек зрения на возможность создания
ИИ. По одной из них мозг, работу которого пытаются имитировать системы, по их мнению, не участвует в процессе мышления, не является источником сознания и какой-либо другой умственной деятельности.Слайд 59 В соответствии с другой точкой зрения, мозг участвует
в процессе мышления, но в виде «передатчика» информации от
души. Мозг ответственен за такие «простые» функции, как безусловные рефлексы, реакция на боль и т. п. Обе позиции на данный момент обычно не признаются наукой, так как понятие душа не рассматривается современной наукой в качестве научной категории.По мнению многих буддистов ИИ возможен. Так, духовный лидер далай-лама XIV не исключает возможности существования сознания на компьютерной основе.[13]
Раэлиты активно поддерживают разработки в области искусственного интеллекта.
Слайд 60
ИИ и научная фантастика
В научно-фантастической литературе ИИ
чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть
человека (Омниус, HAL 9000 в «Космическая одиссея 2001 года», Скайнет, Colossus, Матрица и репликант в «Бегущий по лезвию») или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, Двухсотлетний человек).Слайд 61 Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из под
контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов
и кибернетик Кевин Уорвик (Kevin Warwick), известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.Любопытное видение будущего представлено в романе «Выбор по Тьюрингу» писателя-фантаста Гарри Гаррисона и ученого Марвина Мински.[14]
Слайд 62 Авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека,
в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности
машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические изменения в обществе.
Слайд 63
Такой период называют технологической сингулярностью.
Тема ИИ рассматривается под
разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна: гипотеза возникновения самоосознания
ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи «Майкрофт», «Дора» и «Ая» в цикле «История будущего»), проблемы развити ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»).Слайд 64 Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и
роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы?», известный
также по экранизации «Бегущий по лезвию».Одним из самых выдающихся исследований проблематики ИИ фактически является всё творчество выдающегося фантаста и философа XX века Станислава Лема.
