к библиотеке   3GL   4GL   Системы искусственного интеллекта и нейронные сети   к экономической информатике   к алгоритмизации

Системы искусственного интеллекта и нейронные сети

Искусственный интеллект, основные понятия


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.

В целом системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого и очень важного класса задач, называемых неформализуемыми (трудно форма­ лизуемыми), к которым относят задачи, обладающие одной или несколькими из следующих особенностей (свойств): алгоритмическое решение задачи неизвест­ но (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограни­ ченности ресурсов ЭВМ; задача не может быть определена (задана) в числовой форме (требуется символьное представление); цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; большая размерность пространства решения; динамически изменяющиеся данные и знания. Как пра­вило, трудно формализуемые задачи обладают неполнотой, неоднозначностью и/или противоречивостью исходных данных и знаний о предметной области.
В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления:

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.

к библиотеке   3GL   4GL   Системы искусственного интеллекта и нейронные сети   к экономической информатике   к алгоритмизации

Знаете ли Вы, что, когда некоторые исследователи, пытающиеся примирить релятивизм и эфирную физику, говорят, например, о том, что космос состоит на 70% из "физического вакуума", а на 30% - из вещества и поля, то они впадают в фундаментальное логическое противоречие. Это противоречие заключается в следующем.

Вещество и поле не есть что-то отдельное от эфира, также как и человеческое тело не есть что-то отдельное от атомов и молекул его составляющих. Оно и есть эти атомы и молекулы, собранные в определенном порядке. Также и вещество не есть что-то отдельное от элементарных частиц, а оно состоит из них как базовой материи. Также и элементарные частицы состоят из частиц эфира как базовой материи нижнего уровня. Таким образом, всё, что есть во вселенной - это есть эфир. Эфира 100%. Из него состоят элементарные частицы, а из них всё остальное. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.

НОВОСТИ ФОРУМА

Форум Рыцари теории эфира


Рыцари теории эфира
 10.11.2021 - 12:37: ПЕРСОНАЛИИ - Personalias -> WHO IS WHO - КТО ЕСТЬ КТО - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:36: СОВЕСТЬ - Conscience -> РАСЧЕЛОВЕЧИВАНИЕ ЧЕЛОВЕКА. КОМУ ЭТО НАДО? - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:36: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от д.м.н. Александра Алексеевича Редько - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:35: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> Биологическая безопасность населения - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> Проблема государственного терроризма - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> ПРАВОСУДИЯ.НЕТ - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:34: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вадима Глогера, США - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:18: НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - New Technologies -> Волновая генетика Петра Гаряева, 5G-контроль и управление - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:18: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ЭКОЛОГИЯ ДЛЯ ВСЕХ - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:16: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ПРОБЛЕМЫ МЕДИЦИНЫ - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:15: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Екатерины Коваленко - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:13: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вильгельма Варкентина - Карим_Хайдаров.
Bourabai Research - Технологии XXI века Bourabai Research Institution