Страница 1 из 1

Понятие искусственного интеллекта

Добавлено: 21 мар 2020, 03:40
sandworm
В современном мире рост производительности труда в основном достигается в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Од-ним из способов достижения максимального прогресса в этой области является «искусственный интеллект», когда компьютер не только берет на себя однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам может обучаться. Кроме того, создание полноценного «искусственного интеллекта» открывает перед человечеством новые горизонты развития.

Термин «интеллект» (intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает «ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека». Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence), ИИ (AI) – обычно рассматривается как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.
Интеллектом называют способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

В этом определении под термином «знания» подразумевается не только та информация, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Это объясняется тем, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и могут мысленно «целенаправленно преобразовываться». При этом существенно, что формирование модели внешней среды происходит в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Рассмотрим, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи. Для это-го необходимо применить термин «алгоритм» – один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Аль-Хорезми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для его решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта чело-века. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, называются интеллектуальными.

Что же касается задач, алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области искусственного интеллекта М. Минский, «из-лишне приписывать им такое мистическое свойство, как интеллектуальность». В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычисли-тельная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущности самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, из которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно рукводствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

Поэтому представляется естественным исключить из класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами этих задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив, формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, мы можем дать несколько иное определение: интеллект – это универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.
Отметим, что профессия программиста, исходя из приведенных определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы – алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его тру-да.

Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, называют мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, является способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных), для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.

Следует иметь в виду, что существуют и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Например: любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом (Колмогоров А. Н.). Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находятся люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников – машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.

А. Тьюрингом предложен план имитации мышления. «Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, – пишет Тьюринг, – мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего со-стояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения «программы-ребенка» и задачу «воспитания» этой программы».

Забегая вперед, можно сказать, что именно этот путь используют практически все системы искусственного интеллекта. Ведь понятно, что практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме того, только на этом пути проявятся перечисленные выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.).

Основная литература
1. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект / А.А. Жданов. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. – 2012. – 360с.
2. Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект. Элективный курс. Учебное пособие / Л.Н. Ясницкий. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. - 201 с.

Дополнительная литература
1. Балдин К. В. Информационные системы в экономике. Учебник / К.В. Балдин, В.Б. Уткин. – М.: Дашков и К, 2012. – 395с.
2. Божко В.П. Предметно-ориентированные экономические информационные системы. Учебник / В.П. Божко. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 240с.
3. Вагин В. Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах - М.: Физматлит, 2008.-210с.
4. Горбенко А.О. Информационные системы в экономике / А.О. Горбенко. - М.: Бином, Лаборатория знаний,. – 2010. – 293с.
5. Егоров О.Д. Конструирование механизма роботов. Учебник / О.Д. Егоров. – М.: Абрис, 2012. – 446с.
6. Новиков С.С. Проектирование автоматизированной системы управления / С.С. Новиков. – М.: Лаборатория книги, 2010. – 65с.
7. Тельнов Ю. Ф. Проектирование систем управления знаниями. Учебное пособие - М.: Евразийский открытый институт, 2011.-207с.
8. Ясенев В.Н. Информационные системы и технологии в экономике. Учебное пособие/ В.Н. Ясенев. – М.: Юнити-Дана, 2012. – 561с.