Искусственный интеллект, основные понятия. 5GL - Системы искусственного интеллекта и нейронные сети

Искусственный интеллект — один из разделов информатики, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (творческими).
Термин «искусственный интеллект» ( artificial intelligence ) предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием, который состоялся в США и был посвящен решению логических задач.

Современные интеллектуальные информационные технологии — технологии обра ботки информации и решения задач с помощью вычислительных машин, опира ющиеся на достижения в области искусственного интеллекта. Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллек туальных системах (ИС) — технических или программных системах, способных решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предмет ной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы. Системы искусственного интеллекта состоят из трех основных блоков: базы знаний, решателя и интеллектуального интерфейса. Типичным представителем сис тем искусственного интеллекта являются экспертные системы.

ПРИМЕЧАНИЕ
Решатель — система, способная благодаря встроенной в нее общей стратегии нахождения решения (например, путем логического вывода) находить решение задач. Интеллектуальный интерфейс — интерфейс, в который включены средства, позволяющие человеку вести обще ние с ЭВМ, не используя для ввода специальные программы.

1. Программно-прагматическое («не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагирова ло, как человеческий мозг») — занимается созданием программ, с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключи тельно прерогативой человека. Сюда относятся распознающие и игровые программы, программы для решения логических задач, поиска, классификации и т. п. Это направление ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

2. Бионическое («единственный объект, способный мыслить — это человечес кий мозг, поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру») — занимается проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач челове ком. В рамках бионического подхода к проблеме искусственного интеллекта сформировалась новая наука нейроинформатика , практическим выходом которой явилась разработка нейрокомпьютера — вычислительной машины VI поколения.
В настоящее время традиционным (классическим) принято считать программ нопрагматическое направление, при котором не ставится вопрос об адекватности используемых структур и методов тем, которыми пользуется в аналогичных случаях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения задачи. В рамках этого направления сначала велись поиски моделей и алгоритма человеческого мышления. Ни одна из существующих наук (философия, психология, лингвистика) не смогла предложить такого алгоритма. Тогда специалисты в области искусственного интеллекта предложили собственные модели:
модель лабиринтного поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входящих данных к результирующим;
эвристическое программирование.
Эвристика — правило, теоретически не обо снованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска;
использование методов математической логики. На основе метода резолюций,
позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии исходных аксиом, в 1973 г. был создан язык Пролог.

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспер тов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформировался новый подход к решению интеллектуаль ных задач — представление и использование знаний.

Знаете ли Вы, как разрешается парадокс Ольберса?
(Фотометрический парадокс, парадокс Ольберса - это один из парадоксов космологии, заключающийся в том, что во Вселенной, равномерно заполненной звёздами, яркость неба (в том числе ночного) должна быть примерно равна яркости солнечного диска. Это должно иметь место потому, что по любому направлению неба луч зрения рано или поздно упрется в поверхность звезды.
Иными словами парадос Ольберса заключается в том, что если Вселенная бесконечна, то черного неба мы не увидим, так как излучение дальних звезд будет суммироваться с излучением ближних, и небо должно иметь среднюю температуру фотосфер звезд. При поглощении света межзвездным веществом, оно будет разогреваться до температуры звездных фотосфер и излучать также ярко, как звезды. Однако в дело вступает явление "усталости света", открытое Эдвином Хабблом, который показал, что чем дальше от нас расположена галактика, тем больше становится красным свет ее излучения, то есть фотоны как бы "устают", отдают свою энергию межзвездной среде. На очень больших расстояниях галактики видны только в радиодиапазоне, так как их свет вовсе потерял энергию идя через бескрайние просторы Вселенной. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.