Подходы к пониманию проблемы

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

Библиографический список

1. Принципы искусственного интеллекта. / Н. Нильсон. М.: Радио и связь, 1985.

2. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. / В.В. Корнеев, А.Ф. Гараев, С.В. Васютин, В.В. Райх. М., Нолидж, 2000.

3. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. / И. Братко. М.: Мир, 1990.

4. Программирование экспертных систем на Турбо-Прологе. / Д. Марселлус. М.: Финансы и статистика, 1994.

5. Использование Турбо-Пролога. / Ц. Ин, Д. Соломон. М.: Мир, 1993.

6. Введение в экспертные системы. / Питер Джексон. М.: Вильямс, 2001.

7. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2001.

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; 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? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга.

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.

В 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. 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:

• нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, — их объединяет только общая конечная цель.

Дата добавления: 2015-06-27