Системы искусственного интеллекта и их применение в сфере экономики

Определения и основные понятия, связанные с искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI, ИИ) – впервые употребили в 1956 г. на небольшом семинаре в Дортмундском университете.

Intelligence – способность мыслить разумно.

1920г. К. Чапек – чешский драматург, который написал произведение «R.U.R.». В этом произведении описал завод, который занимался производством человекоподобных машин (роботов), но напоминавших по виду андроидов.

Робототехника, как раздел технологии или инженерного дела, связанного с производством человекоподобных машин.

Искусственный интеллект – то, что еще не создано (бесспорное определение).

Искусственный интеллект – алгоритм создания алгоритмов.

«Тест Тьюринга» или «Критерий Тьюринга» 1950 г. – английский математик Алан Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и разум». В этой статье предложил способ определения наличия искусственного разума у техники.

Критерий Тьюринга – если при общении с искусственной системой в диалоговом режиме по достаточно широкому кругу вопросов человек не в состоянии понять, кем является его собеседник (машиной или другим человеком) – это означает, что система является искусственным интеллектом.

Дж. Сёрль еще в начале 80-х гг. предложил в одной из своих работ тест, опровергающий «Тест Тьюринга», который условно называется «Тест с китайской комнатой».

Суть эксперимента: выберем предмет, который для человека, который участвует в эксперименте абсолютно не известен. Например, китайский язык. Человека садят в комнату и заставят переводить с китайского, но у него есть руководство (супер-словарь и т.д.) на том языке который он знает, например английский. Эта книга о том, как составлять иероглифы. Человеку передают записки с вопросами из вне, вопросы любые. Моя задача карточками с китайскими иероглифами составить осмысленный ответ на вопрос. Создастся впечатление, что человек, находящийся в комнате – владеет языком на достаточно высоком уровне, но на самом деле это механическая операция с символами.

Искусственный интеллект (расширенное определение) – информационная система (машина, программа), способная моделировать или воспроизводить по внешним признакам интеллектуальную деятельность человека при решении сложных слабо формализованных задач.

В настоящее время существуют 2 понятия:

-Сильный интеллект. Таковым можно считать, в полном смысле соответствующий разуму человека, или превосходящий ее.

-Слабый интеллект. Таковым является система или программа, способные решать отдельные задачи интеллектуального типа. Его подобие интеллекту человека необязательно.

С самого начала (с 50-х гг.) ведутся исследования в области создания восходящего и нисходящего искусственного интеллекта.

Попытки создать нисходящий искусственный интеллект исходят из предположения, что возможно создать систему, наделенную высокоразвитым интеллектом «с самого начала». Система с момента ее «включения» способна решать задачи, используя высшие проявления интеллекта, такие как, логические рассуждения, абстрактное мышление и т.д.

Восходящий подход происходит из мнения, что полноценный искусственный интеллект формируется только в процессе решения практических задач, сначала возможно очень простых, в процессе обучения и самообучения, адаптации к окружающей среде, в процессе эволюции.

Типичные задачи, которые относятся к сфере искусственного интеллекта – классические задачи.

Задачи искусственного интеллекта:

1. Распознавания и синтеза образа произвольной природы;

2. Распознавание и синтез речи;

3. Распознавание и синтез осмысленных текстов;

4. Перевод с одного естественного языка на другой (особенно художественный перевод);

5. Управление особо сложными техническими системами, особенно в автономном режиме;

6. Принятие решений в условиях неопределенности;

7. Создание принципиально новых объектов и систем;

8. Доказательство математических теорем и символьная математика;

9. Игра в интеллектуальные игры.

Общие черты задач сферы искусственного интеллекта:

1. Алгоритм решения или неизвестен, или слишком сложен и практически трудно выполним, или существует множество вариантов алгоритма.

2. Исходные данные необходимые для решения частично или преимущественно в нечисловой форме.

3. Решение подобных задач в значительной мере требует не вычислений, а логических операций.

4. подобные задачи с трудом поддаются формализации и многие из них не могут быть поставлены в терминах целевых функций.

5. Исходные данные в подобных задачах отличаются большей или меньшей неопределенностью.

6. Решение многих задач указанных типов часто опирается на такие малодоступные для компьютеров понятия, как здравый смысл, интуиция, практический опыт и т.п.

7. Многие из перечисленных задач должны решаться при наличии жестких лимитов времени, энергетических затрат, финансовых и материальных затрат и т.д.

Исследование в области искусственного интеллекта используют достижения, результаты таких дисциплин как: математика, кибернетика и теория информации, информатика и компьютерные науки в широком смысле, физика, лингвистика, инженерия знаний, молекулярная биология, биохимия и генетика, нейрофизиология и нейроанатомия.

Основными современными направлениями развития интеллектуальных систем и технологий являются, например, следующие:

1. Экспертные системы (ЭС);

2. Искусственные нейронные сети (ИНС) и нейрокомпьютеры;

3. Нечеткая логика, нечеткие управляющие системы, нечеткие вычисления;

4. Генетические алгоритмы, эволюционные стратегии, эволюционное программирование;

Независимо от типа интеллектуальных систем можно выделить ряд признаков, типичных для них:

1. Способность решать сложные слабоформализованные задачи;

2. Способность к обучению и самообучению;

3. Высокоразвитые коммуникативные способности;

4. Высокая адаптивность, приспособляемость.

Все эти признаки в комплексе у искусственных систем в настоящее время встречаются редко, чаще всего интеллектуальные системы обладают некоторыми из этих признаков.

Первому признаку соответствуют экспертные системы. Второму признаку соответствуют искусственные нейронные сети. Третьему – систему с естественным языковым интерфейсом, интеллектуализированные поисковые системы и базы данных, системы когнитивной графики. Четвертому – динамические экспертные системы, интеллектуализированные Case-средства.

Дата добавления: 2014-01-03