Искусственный интеллект

Автор: Нуриахметова Екатерина Сергеевна

Организация: НФ УУНиТ

Населенный пункт: Республика Башкортостан, г. Нефтекамск

Введение

К искусственному интеллекту в последнее время наблюдается большой интерес, вызванный повышениями требований и информационным системам. Человечество стремительно движется к новой информационной революции, которую можно сравнивать по масштабам с развитием Интернета, имя этой революции – искусственный интеллект. Искусственный интеллект сейчас очень активно изучается и развивается. В этой области сконцентрированы наибольшие усилия лингвистов, философов, психологов, математиков, инженеров и кибернетиков. Здесь решаются конкретные вопросы, которые связаны с путём развития научной мысли, с влиянием достижений в таких областях как: вычислительная техника и робототехника на жизнь будущих поколения людей. Здесь возникают новые различные методы научных исследований. Здесь формируется новый взгляд на те или иные научные результаты, а также возникает философское осмысление полученных результатов.

Продвигаясь вперед, исследователи, работающие в области ИИ, столкнулись с очень запутанными проблемами, которые выходят за границы традиционной информатики. Оказывается, прежде всего, необходимо было понять механизмы процесса обучения, чувственного восприятия и природу языка. Учёные выяснили, что для того чтобы имитировать работу мозга человека требуется понять механизм действия миллиардов взаимосвязанных нейронов.

Самая трудная проблема, которая стоит перед исследователями современной науки – познание процесса функционирования человеческого разума, а не просто имитация работы. Это затрагивало теоретические проблемы психологической науки. Учёные никак не могут прийти к единому мнению на счёт самого предмета их исследований – интеллекта. Для некоторых интеллект - это умение решать сложные задачи; а другие рассматривают его как способность обучаться, обобщать, анализировать; 4 третьи – как возможность взаимодействия с окружающим миром путем восприятия, общения и осознания воспринятого.

Актуальность темы работы обусловлена важностью развития систем искусственного интеллекта для различных областей человеческой деятельности.

Цель данной работы заключается в исследовании основных аспектов систем искусственного интеллекта и нейронных сетей и выявлении направления их применения.

Поставленная цель определила задачи работы:

– дать понятие и рассмотреть направления использования искусственного интеллекта и нейронных сетей;

– обобщить практическое применение искусственного интеллекта и нейронных сетей;

– оценить техническую и программную поддержку использования нейронных сетей.

1. Сущность систем искусственного интеллекта
   1. Понятие искусственного интеллекта и нейронных сетей

Искуственный интеллект (ИИ) представляет собой научное направление, находящееся на стыке целого ряда дисциплин: информатики, философии, кибернетики, психологии, математики, физики, химии и др. Понятие искусственный интеллект обычно используется для обозначения способности вычислительной системы выполнять задачи, свойственные интеллекту человека, например, задачи логического вывода и обучения. Любая задача, алгоритм решения которой заранее не известен или же данные неполные может быть отнесена к задачам области ИИ. Это, например, игра в шахматы, чтение текста, перевод текста на другой язык и многое другое.

Изучение вопросов искусственного интеллекта стало возможным лишь к середине XX века, после того, как был накоплен необходимый объем знаний в соответствующих научных сферах. Инициирующим фактором к бурному развитию ИИ можно считать создание первых компьютеров, послуживших базой для дальнейших исследований. Возможности новых машин в плане точности и скорости вычислений оказались больше человеческих, что открыло широкие перспективы в создании разумных машин, общественность охватила эйфория. В учёном сообществе возник вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? Ответ на данный вопрос тесно связан с понятием уровня интеллекта. Одной из классических оценок интеллектуальности машины является тест, предложенный известным английским учёным Аланом Тьюрингом, опубликованный им в 1950 году. Его смысл состоит в следующем – компьютер можно будет считать наделенным интеллектом сравнимым с человеческим тогда, когда 6 взаимодействующий с ним человек не сможет определить с кем именно он разговаривает, с другим человеком или компьютерной программой. При этом предполагалось, что всё общение происходить лишь по средствам передачи текстовых сообщений, для того, чтобы человек мог целиком сосредоточиться на содержании разговора. Человек, в свою очередь, мог задавать любые вопросы, которые, по его мнению, смогут раскрыть сущность собеседника.

Данный метод имеет ряд важных достоинств: даёт объективное и четкое понятие об интеллекте, исключает предвзятость в пользу живых существ. Однако некоторые исследователи выступают против подобного способа измерения интеллекта, аргументируя свое мнение в первую очередь тем, что машинный интеллект может настолько отличаться от человеческого, что проверять его человеческими критериями будет фундаментальной ошибкой. Тем не менее, тест Тьюринга является важной составляющей в тестировании и аттестации современных интеллектуальных программ. Искусственный интеллект сегодня одна из передовых областей исследований ученых. В самых различных областях науки и техники требуется выполнение машинами тех задач, которые ранее были под силу только человеку.

Системы, как программные, так и аппаратные, созданные на основе искусственного интеллекта находят все большее применение в технике. Системы ИИ неотъемлемы на производстве. Именно они собирают и обрабатывают диагностическую информацию о процессе производства.

Такой поток данных не в силах обработать ни один человек. Интеллектуальные системы всё плотнее входят в повседневную жизнь – элементы ИИ можно встретить даже в бытовых приборах. Отдельно стоит отметить программные средства. К ним в первую очередь относятся экспертные системы и системы распознавания образов. Экспертные системы могут воплощать в себе огромные объемы знаний и навыков, присущих эксперту-человеку или группе специалистов. Эти 7 системы, даже с присущими им ограничениями, представляют большую ценность, в частности, в геологии, в медицинской диагностике, а также в некоторых других областях.

Можно выделить два направления развития ИИ:

1. Нисходящий (семиотический) – создание экспертных систем, систем логического вывода и баз знаний, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, эмоции, речь, творчество и т. д.;
2. Восходящий (биологический) – изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как биокомпьютер или нейрокомпьютер. Ведение любых исследований в области ИИ связано с рядом трудностей. Во-первых, всё еще не имеется полного и однозначного представления о принципах функционирования человеческого мозга, процессах, протекающих в нем. Это вызывает затруднения в применении восходящего подхода.

Во-вторых, между естественным и искусственным интеллектами существует принципиальное отличие. Человеческий мозг оперирует структурными, неделимыми единицами – «образами», которые представляют из себя сжатый поток сенсорной информации, в то время как искусственный интеллект сегодня реализует противоположный подход, используя только «нуль» и «единицу». Поэтому формализация «образов» представляет сложную задачу. Этим обусловлены трудности в применении нисходящего подхода.

На основании экспериментов установлено, что нейронная структура мозга, с точки зрения способа проведения вычислений, устроена принципиально иначе, чем техническая среда. Вид преобразований мозговых сигналов зависит не только от способа изменения некоторых частотновременных параметров, как это реализовано в технических устройствах, но и 8 от пространственного положения участвующего в выполнении операции обработки данных нейрона.

В нейронной среде реализован детекторный принцип обработки данных, когда каждый нейрон отвечает за строго определенные признаки процесса или явления. Ответ на вопрос: может ли компьютер мыслить, зависит сегодня только от того, какой смысл вкладывается в понятие «мышление». Если подразумевается способность к формальному логическому мышлению или выполнению сложных математических операций, то ответ будет положительным. Если же под мышлением понимается процесс создания новых понятий, выходящий за рамки формальных математических и логических операции, состоящий в сопоставлении нескольких областей знаний и нахождении существенных аналогий между ними, то для современных интеллектуальных систем ответ будет отрицательным.

Наиболее перспективными на сегодняшний день направлениями в познании ИИ, являются нейронные сети, эволюционные вычисления, экспертные системы. Нейронные сети. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, сигналов, речи, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя. Нейронные сети способны решать такие прикладные задачи, как – финансовое прогнозирование, контроль за деятельностью сетей, шифрование данных, диагностика систем. В последние годы продолжается усиленный поиск эффективных методов работы нейронных сетей на параллельных устройствах.

В последние время наблюдается очень активные действия по использованию и внедрению нейронные сетей в самые различные области таких как: техника, геология, физика, бизнес и т.д. На рисунке 1 представлена нейронная сеть.

Полный текст статьи см. в приложении.