История развития систем ИИ (Лейбниц, Эйлер) 18 в.
Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. Впервые ее выразил Р.Луллий, который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.
В XVIII в. Г.Лейбниц и Р.Декарт независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.
Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Единственный объект, способный мыслить, — это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру. Таким образом нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.
История развития систем ИИ (Дж. Буль, Беббидж) 19в.
Тест Тьюринга определения интеллектуальности машины.
Одна из первых работ, посвященных вопросам о машинном разуме в отношении совр.цифр компьютера называется выч.машина и интеллект, была написана в 1950г. британским математиком Тьюрингом и была опубликована в журнале «Mind».
Она не теряет актуальности как по части аргументов против возможности создания ВМ, так и по части ответов на них.
Он рассмотрел вопрос о том, может ли машина думать, отмечая, что фундаментальная неопределенность в самом вопросе: что такое думать? Что такое машина?
Исключая возможность рационального ответа, он предложил заменить вопрос об интеллекте более четко определению эмпирическим тестом.
Искусственный интеллект в ведении игр.
Ведение игр.
Многие ранние исследования в области поиска в пространстве сост.совершались на основе таких игр: шахматы, пятнашки. Такие игры имеют некоторые свойства, делающие их отдельным объектом для эксперимента.
Большинство игр ведется с использованием четкого набора правил. Это позв.легко строить пространства, строить и избавлять исследователя от неясности и путаницы, присущих к менее структурированным проблемам. Позиции фигур легко представимы в комп.программе, они не требуют создания слож.формализ.необх.для пер-и сигматических тонкостей.
Тестирование игровых программ не порождают никаких экономических или финансовых проблем.
Поиск пространства состояний- принцип, лежащий в основе большинства исследований в области ведения игр.
Автоматические рассуждения и доказательства теорем.
Одна из старейших частей интеллекта, корни которой уходят к системам Logic Tecretik. Привлекательность систем основана на строгости общности логики в формальной системе, логика располагает как система. Разнообразие системы можно решить, представив описание задачи и сущ-ю относ-ю к ним информацию в виде логических аксиом и рассм.отдельных случаев задач, которые нужно доказать. Этот принцип лежит в основе автом.рассуждений и док-во теории.
Экспертные системы.
Одним из главных достижений ранних исследований ИИ стало осознание важности специфичности предметной области. Врач хорошо диагностирует болезни не потому, что он обладает некими врожденными способностями, а потому то многое знает о медицине. Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблем и набора эвристических правил для его решения. Как показывает опыт они эффективны в данной предметной области. Они создаются с помощью заимств.знаний у эксперта-человека и кодирование их форм, которые компьютер может применить к аналогичным проблемам. Большинство экспертных систем явл.плодом сотрудничества между таким экспертом врач, биолог и инженер и независимым экспертом ИИ. Описывая свои методы принятия решений и демонстрируя эти навыки на отобр.примерах, они отвечают за реализацию этого знания в программе, которая должна работать эффективно и разумно.Эксперт подвергает критике поведение программы и в ее БД вносятся изменения. Процесс повторяется пока программа не достигнет того уровня работоспособности.
Этапы разработки экспертной системы.
Естественные языки и семантическое моделирование.
Одной из долгосрочных целей ИИ является создание программ, способных понимать человеческий язык и строит фразы на нем. Способность понимать язык является фундаментальным аспектом человеческого интеллекта, а его успешная автоматизация привела к незаменимой эффективности компьютера. Большие усилия были затрачены на написание программ, понимающих естественный язык, хотя такие программы достигли успеха в ограниченных контекстах системы, использующих натуральные языки с гибкостью и общность характерны для человеческой речи лежат за пределами сегодняшних методологий. Понимание естественного языка включает куда больше, чем разбор предложений на индивидуальные части речи и поиск значений в словаре, оно базируется на обширном фоновом знании о предмете, также как и на способном применять общее знание для понимания недомолвок и неясностей, присущих естественной человеческой речи.
10. Моделирование работы человеческого мозга.
Как правило, чел.интеллект служит опорной точкой в создании ИИ, однако, это не означает, что программы должны формироваться по образцу и подобию чел.разума. Многие программы ИИ создаются для решения каких-либо насущных задач, без учета чел.ментальной архитектуры. Даже экспертные системы заимствуя большую часть своего знания у экспертных моделей. Если производительность системы-это единственный критерий его качества, нет особых оснований имитировать человеческие методы принятия решений. Программа, которая использует несвойственные модели подходы, зачастую более успешны, чем их чел.соперники. Тем не менее конструирование систем, которое подетально моделирует какой-либо аспект работы интеллекта человека стало плодотворной областью как в искусственном интеллекте, так и в психологии.
Планирование и робототехника.
Планирование предполагает, что работник должен уметь выполнять некоторые элементарные действия. Он пытается найти последовательность таких действий, с помощью которых можно выполнить сложную задачу. Планирование по ряду причин является сложной причиной, немалую роль в этом играет размер пространства, возможность последовательности шагов. Даже очень простой работник способен породить огромное число различных комбинаций элементарных движений.