Искусственный интелект. Реферат По дисциплине Информатика
 Скачать 42.71 Kb.
|
|
Федеральное агентство по образованию Российской Федерации. Министерство образования и науки Российской Федерации Южно-Уральский государственный университет. Факультет «Аэрокосмический» Кафедра «Проектирование, производство и эксплуатация ракет и ракетно-космических комплексов» Искусственный интеллект Реферат По дисциплине «Информатика» Проверил, (преподаватель информатики) ______________/Чугунова Н. А. ____________________20__г. Автор работы Студент группы АК-103 ______________/Воробьев В. В. ________________20__г. Реферат защищен с оценкой (прописью, цифрой) ______________________ ________________20___г. Челябинск 2014 АннотацияДанный реферат посвящен актуальной для нынешнего времени теме, теме искусственного интеллекта. В данном реферате освещается история зарождения, расписанная по этапам, а так же нынешнее состояние и перспективы развития искусственного интеллекта. ОглавлениеАннотация 2 Введение 4 История зарождения искусственного интеллекта 5 Древность 5 Средневековье 5 XVIII век 5 XIX век 6 XX век 6 Современное состояние ИИ 11 Перспективы развития искусственного интеллекта 15 Заключение 20 Библиографический список 21 Введение«Искусственный интеллект» (от англ. Artificial intelligence, AI) - раздел компьютерной лингвистики и информатики, занимающийся формализацией проблем и задач, которые напоминают задачи, выполняемые человеком. При этом в большинстве случаев алгоритм решения задачи неизвестен заранее. Точного определения этой науки нет, поскольку в философии не решен вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютером «разумности», хотя перед искусственным интеллектом был предложен ряд гипотез, например, Тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла-Саймона. Сейчас существует много подходов, как к пониманию задач искусственного интеллекта, так и к созданию интеллектуальных систем. Эта наука связана с психологией, нейрофизиологией, транс гуманизм и другими. Как и все компьютерные науки, она использует математический аппарат. Особое значение для нее имеют философия и робототехника. Искусственный интеллект - очень молодая область исследований, начало 1956 . Ее исторический путь напоминает синусоиду, каждый «взлет» которой инициировался некоторой новой идеей. На сегодня ее развитие находится на «спаде», уступая применению уже достигнутых результатов в других областях науки, промышленности, бизнесе и даже повседневной жизни. История зарождения искусственного интеллектаИскусственный интеллект как научное направление представляет собой наглядный пример интеграции различных научных областей. Специалисты в естественнонаучных областях и вычислительных науках изучают свойства и функционирование живых систем, пользуясь сходными методами. В целом, искусственный интеллект – это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в математике и логике и основана на накопленных человечеством знаниях о живой и неживой природе. ДревностьКак таковая устойчивая область научных знаний об искусственном интеллекта сформировалась в середине XX века, однако попытки в этом направлении делались ещё и в глубокой древности, и в средние века. Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества. Разумеется, делалось это с непосредственной помощью жрецов. СредневековьеВ средние века в понятие искусственного интеллекта вкладывали задачи создания механической человекоподобной мыслящей машины, способной, возможно, превзойти его по интеллекту. В это время, в частности, говорили о гомункулах – маленьких искусственных человечках, способных воспринимать информацию окружающего мира. XVIII векВ XVIII веке благодаря развитию техники и, в особенности, часовых механизмов интерес к подобным изобретениям вырос ещё сильнее. В середине 1750-х годов австрийский изобретатель Фридрих фон Кнаус, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, умевших писать пером довольно длинные тексты. XIX векДостижения в механике XIX века способствовали новому толчку изобретений в направлении к современному пониманию искусственного интеллекта. В 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж придумал концепцию сложного цифрового калькулятора – аналитической машины, которая, как утверждал разработчик, могла бы рассчитывать ходы для игры в шахматы. А уже в 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек. XX векС середины 30-х годов прошлого столетия, с момента публикации работ Тьюринга, в которых обсуждались проблемы создания устройств, способных самостоятельно решать различные сложные задачи, к проблеме искусственного интеллекта стали относиться внимательно в мировом научном сообществе. Тьюринг предложил считать интеллектуальной такую машину, которую испытатель в процессе общения с ней не сможет отличить от человека. В 1954 году американский исследователь Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. К работе были привлечены аналитики корпорации RAND Corporation. В качестве теоретической основы программы был использован метод, предложенный основателем теории информации Шенноном, а его точная формализация была выполнена Тьюрингом. К работе также была привлечена группа голландских психологов под руководством. Де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Через два года совместной работы этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 – первый символьный язык обработки списков, а вскоре была написана первая программа, которую можно отнести к достижениям в области искусственного интеллекта. Это была программа «Логик-Теоретик», предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Собственно же программа для игры в шахматы была завершена в 1957 году. В её основе лежали так называемые эвристики – правила, позволяющие сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований, и описания конечных целей. Одним из наиболее важных признаков интеллектуальности служит способность к обучению. Так, в 1961 году один из ведущих английских специалистов по искусственному интеллекту профессор Мичи, описал механизм, состоящий из 300 спичечных коробков, который мог научиться играть в «крестики-нолики». Однако делать вывод об интеллектуальности и тем более говорить об искусственном интеллекте, основываясь только на одном единственном признаке, явно недостаточно. В 1956 году в США собрались основатели кибернетики с целью обсудить возможности реализации проекта «Искусственный интеллект». В числе участников конференции были Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг и другие. Первоначально к данному понятию отнесли свойства машин брать на себя отдельные функции человека, например, перевод с одного языка на другой, распознавание объектов, принятие оптимальных решений. В нашей стране направление «Искусственный интеллект» возникло с опозданием примерно на 10 лет и пришло на смену кибернетическому и бионическому буму первой половины 60-х годов XX века. Практически с самого начала учёные, занимавшиеся этим новым направлением научных знаний, предположили, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач, вводя искусственный интеллект как механизм, необходимый для их решения. Таким образом, искусственный интеллект в современном понимании – это совокупность методов и инструментов решения различных сложных прикладных задач, использующих принципы и подходы, аналогичные размышляющему над их решением человеку или процессам, протекающим в живой или неживой природе. Тем не менее, даже в настоящее время единого и признанного всеми определения искусственного интеллекта не существует. И это не удивительно. Достаточно вспомнить, что универсального определения человеческого интеллекта также нет. На сегодняшний день исследования в области искусственного интеллекта ведутся по различным направлениям: представление знаний, моделирование рассуждений, приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, поддержка принятия решений, управление процессами и системами, динамические интеллектуальные системы, планирование и т.д. Вычислительная техника (период с 1940 года по настоящее время) Для успешного создания искусственного интеллекта требуется, во-первых, интеллект и, во-вторых, артефакт. Наиболее предпочтительным артефактом в этой области всегда был компьютер. Современный цифровой электронный компьютер был изобретен независимо и почти одновременно учеными трех стран, участвующих во Второй мировой войне. Первым операционным компьютером было электромеханическое устройство «Heath Robinson», созданное в 1940 году группой Алана Тьюринга для единственной цели – расшифровки сообщений, передаваемых немецкими войсками. В 1943 году та же группа разработала мощный компьютер общего назначения, получивший название «Colossus», в конструкции которого применялись электронные лампы. Первым операционным программируемым компьютером был компьютер Z-3, изобретенный Конрадом Цузе в Германии в 1941 году. Цузе изобрел также числа с плавающей точкой и создал первый язык программирования высокого уровня, «Plankalkul». Первый электронный компьютер, ABC, был собран Джоном Атанасовым и его студентом Клиффордом Берри в период с 1940 по 1942 год в университете штата Айова. Исследования Атанасова почти не получили поддержки или признания; как оказалось, наибольшее влияние на развитие современных компьютеров оказал компьютер ENIAC, разработанный в составе секретного военного проекта в Пенсильванском университете группой специалистов, в состав которой входили Джон Мочли и Джон Экерт. За прошедшее с тех пор полстолетие появилось несколько поколений компьютерного аппаратного обеспечения, причем каждое из них характеризовалось увеличением скорости и производительности, а также снижением цены. Производительность компьютеров, созданных на основе кремниевых микросхем, удваивается примерно через каждые 18 месяцев, и такая скорость роста наблюдается уже в течение двух десятилетий. После достижения пределов этого роста потребуется молекулярная инженерия или какая-то другая, новая технология. Безусловно, вычислительные устройства существовали и до появления электронного компьютера. Первым программируемым устройством был ткацкий станок, изобретенный в 1805 году Жозефом Марией Жаккардом (1752-1834), в котором использовались перфокарты для хранения инструкций по плетению узоров ткани. В середине XIX столетия Чарльз Бэббидж (1792-1871) разработал две машины, но ни одну из них не успел закончить. Его «разностная машина» предназначалась для вычисления математических таблиц, используемых в инженерных и научных проектах. В дальнейшем эта машина была построена и ее работа продемонстрирована в 1991 году в лондонском Музее науки. Другой замысел Бэббиджа, проект «аналитической машины», был гораздо более амбициозным: в этой машине предусмотрено использование адресуемой памяти, хранимых программ и условных переходов, и она была первым артефактом, способным выполнять универсальные вычисления. Коллега Бэббиджа Ада Лавлейс, дочь поэта Лорда Байрона, была, возможно, первым в мире программистом. В ее честь назван язык программирования Ada. Она писала программы для незаконченной аналитической машины и даже размышляла над тем, что эта машина сможет играть в шахматы или сочинять музыку. Искусственный интеллект во многом обязан также тем направлениям компьютерных наук, которые касаются программного обеспечения, поскольку именно в рамках этих направлений создаются операционные системы, языки программирования и инструментальные средства, необходимые для написания современных программ. Но эта область научной деятельности является также одной из тех, где искусственный интеллект в полной мере возмещает свой долг: работы в области искусственного интеллекта стали источником многих идей, которые затем были воплощены в основных направлениях развития компьютерных наук, включая разделение времени, интерактивные интерпретаторы, персональные компьютеры с оконными интерфейсами и поддержкой позиционирующих устройств, применение среды ускоренной обработки, создание типов данных в виде связных списков, автоматическое управление памятью и ключевые концепции символического, функционального, динамического и объектно-ориентированного программирования. Современное состояние ИИВ настоящее время в области ИИ активно работают военные ведомства и ведущие западные фирмы, такие как AT&T, Intel, General Electric, Sharp, Hitachi, Siemens. Военное научное агенство DARPA - крупнейший в мире финансист исследований по ИИ, особенно поробототехнике [1]. Создание современного оружия немыслимо без использования методов ИИ, особенно таких, как нейронные технологии, нечеткие экспертные системы и интеллектуальные решатели задач. Эти методы позволяют с помощью относительно малых ресурсов получать достаточно точные результаты. В этой связи состояние разработок в некоторых областях ИИ закрыто для широкого доступа. С другой стороны, в настоящее время бурно развивается рынок бытовых роботов и интеллектуальных домашних устройств, которые приносят немалую прибыль фирмам-разработчикам. Так, например, компания NEC представила модель робота Personal Robot R100, которая может передвигаться, произносить 300 фраз, понимать сотни команд и различать 10 лиц. Робот может приносить мелкие вещи, вынимать почту из ящика, включать и выключать телевизор, записывать видеосообщения и передавать их по назначению. Ведутся активные работы в области разработки и производства роботов, предназначенных для спасения людей в завалах, высадки на других планетах и астероидах и даже для проведения хирургических операций в полевых условиях. Похожие работы проводятся в российском научном центре сердечно-сосудистой хирургии имени Бакулева РАМН. Используемый там робот имеет несколько манипуляторов, способных держать различные инструменты. Он может работать в самых неудобных и недоступных для человека положениях. Врач за монитором следит за зоной операции и управляет манипуляторами, подавая через компьютер голосовые команды [1]. Группа ученых из Цюрихского института нейроинформатики и Манчестерского технологического института утверждает, что им удалось создать технологию, полностью повторяющую механизм функционирования человеческого мозга, который одновременно обрабатывает цифровую и аналоговую информацию. Для этого используется способность нейронных сетей к распространению важных сигналов и подавлению слабых сигналов. Аналогичные роботы были разработаны академиком Н. Амосовым 20 лет назад. Вопросы создания кибернетических устройств, способных выполнять присущие человеку действия, все больше привлекают разработчиков. Современный подход опирается на теории адаптивных систем и эволюционного развития. В соответствии с данным подходом предполагается, что устройства управления должны самостоятельно мутировать и развиваться, менять свою форму, размеры и так далее. Так, например, DARPA финансирует проект создания системы сборки конструкций из кубиков Лего. Система состоит из манипулятора, видеокамеры и компьютера. В качестве исходных данных в систему заложены только элементарные правила стыковки кубиков и цель – конечное сооружение, после чего система начинает пробовать различные комбинации, экспериментально определяя прочность и стабильность собираемых конструкций. Пока такая система способна за один день собрать двухметровый игрушечный мост и кран, способный поднять груз 0,5 кг. Самое главное, что эти конструкции отвечают всем инженерным требованиям по надежности, о которых система и не подозревает. Следующая задача – автоматизировать сборку системой себе подобных роботов. В настоящее время также развивается такая область робототехники, как создание искусственного сознания, которое называют чат-роботом. Крис Мак-Кинли разработал искусственное сознание по имени GAC (Generic Artifical Consclousness), которое в сети Интернет может вести беседу, отвечая на вопросы «да» или «нет». Создатель GAC рассчитывает в ближайшие 10 лет собрать для него 1 миллиард фактов, что должно сделать искусственное сознание, не отличимым по уровню интеллекта от среднего человека. Получило дальнейшее развитие такое традиционное направление ИИ как экспертные системы (ЭС). В современных ЭС, основной акцент делается на принятие оперативных решений в реальном масштабе времени. Это объясняется потребностями современного бизнеса. Коммерческие ЭС контролируют крупные промышленные процессы, управляют большими сетями, распределенными СУБД, подсказывая оператору, как поступить в сложной обстановке, а в критических ситуациях берут управление на себя. Достаточно активно развивается и такое направление ИИ, как автоматическое накопление знаний, реализующее качественный анализ различных процессов. В коммерческих продуктах применяются такие подходы, как нечеткие технологии, основанные на использовании логики с бесконечным числом состояний. Так, интеллектуальный решатель C-PRS, написанный в стандарте ANSI C, используется NASA, в авиапромышленности, в системах управления перевозками и мобильными роботами. В России осуществлено несколько внедрений ЭС Gensym G2, которая осуществляет контроль, управление и моделирование сложных процессов. Общение компьютера с человеком на естественном языке - одна из первых задач ИИ, также получила развитие в настоящее время. Еще 30 лет назад была написана программа, которая выделяла во фразах ключевые слова, строила на их основе простые вопросы, создавая неплохую иллюзию реального диалога. Современные системы обычно строятся по тому же принципу, однако есть и исключения. Так, например, компания Artifical Life выпускает набор программных продуктов, использующих технологию автономных агентов. Сервер приложений Klone Server поддерживает работу автономных агентов (интерактивных персонажей), которые общаются с потребителями сайта на естественном языке. Пока они способны отвечать на 20% всех вопросов. Агенты могут решать различные проблемы общения, основываясь на системе логического вывода, имеющей несколько уровней синтаксического анализа фраз, слежения за контекстом разговора и понимания отдельных слов. Другие модули выполняют автоматический анализ и обработку поступающей по электронной почте информации, создают пользовательские профили, определяют и анализируют траектории путешествий людей по сайтам и так далее. Перспективы развития искусственного интеллектаВ современном мире рост производительности программиста практически происходит только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области является "искусственный интеллект" (ИИ), 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. Целью изучения этих вопросов является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Данная дисциплина необходима для приобретения знаний о способах мышления человека, а также о методах их реализации на компьютере. Из сказанного выше вытекает основная философская проблема в области ИИ — возможность или невозможность моделирования мышления человека. В случае, если когда-либо будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, все остальные вопросы курса не будут иметь ни малейшего смысла. Следовательно, начиная исследование ИИ, заранее предполагается положительный ответ. Первое доказательство является схоластическим и говорит о непротиворечии ИИ и Библии. Даже люди, далекие от религии, знают слова священного писания: "И создал Господь человека по образу и подобию своему…". Исходя из этих слов, можно заключить, что поскольку Господь, во-первых, создал нас, а во-вторых, мы по своей сути подобны ему, то мы вполне можем создать кого-то по образу и подобию человека. Создание нового разума биологическим путем — для человека дело вполне привычное. Наблюдая за детьми, мы видим, что большую часть знаний они приобретают путем обучения, а не получают как заложенную в них заранее. Данное утверждение на современном уровне не доказано, но по внешним признакам все выглядит именно так. То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества — игра в шахматы, шашки, распознавание зрительных и звуковых образов, синтез новых технических решений, — на практике оказалось не таким уж сложным делом (сейчас работа ведется не на уровне возможности или невозможности реализации перечисленного, а всего лишь на уровне нахождения оптимального алгоритма). Теперь зачастую данные проблемы даже не относят к проблемам ИИ. Есть надежда, что и полное моделирование мышления человека окажется не таким уж сложным делом. С проблемой воспроизведения своего мышления тесно смыкается проблема возможности самовоспроизведения. Способность к самовоспроизведению долгое время считалась прерогативой живых организмов. Однако некоторые явления, происходящие в неживой природе (например, рост кристаллов, синтез сложных молекул копированием), очень похожи на самовоспроизведение. В начале 1950-х годов Дж. фон Нейман занялся основательным изучением самовоспроизведения и заложил основы математической теории "самовоспроизводящихся автоматов". Он же теоретически доказал возможность их создания. Есть также различные неформальные доказательства возможности самовоспроизведения, но для программистов самым ярким доказательством, пожалуй, является существование компьютерных вирусов. Принципиальная возможность автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ обеспечивается свойством алгоритмической универсальности. Что же это за свойство? Независимо от того, в какой форме и какими средствами предписание будет первоначально выражено, его можно будет задать также в виде машинной программы. Однако не следует думать, что вычислительные машины и роботы могут в принципе решать любые задачи. Алгоритмическая универсальность ЭВМ означает, что на них можно программно реализовывать (т. е. представить в виде машинной программы) любые алгоритмы преобразования информации — будь то вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем или композиции мелодий. При этом имеют в виду, что процессы, порождаемые этими алгоритмами, являются потенциально осуществимыми, т. е. что они осуществимы в результате конечного числа элементарных операций. Практическая осуществимость алгоритмов зависит от имеющихся в нашем распоряжении средств, которые могут меняться с развитием техники. Так, в связи с появлением быстродействующих ЭВМ стали практически осуществимыми и такие алгоритмы, которые ранее были осуществимыми только потенциально. Однако свойство алгоритмической универсальности не ограничивается констатацией того, что для всех известных алгоритмов оказывается возможной их программная реализация на ЭВМ. Анализ разнообразных задач привел математиков к замечательному открытию. Было строго доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый эффективный алгоритм, решающий все задачи данного типа; в этом смысле невозможно решение задач такого типа и с помощью вычислительных машин. Этот факт способствует лучшему пониманию того, что могут делать машины и чего они не могут сделать. В самом деле, утверждение об алгоритмической неразрешимости некоторого класса задач является не просто признанием того, что такой алгоритм нам не известен и никем еще не найден. Такое утверждение представляет собой одновременно и прогноз на все будущие времена о том, что подобного рода алгоритм нам неизвестен и никем не будет указан или, иными словами, что он не существует. Как же действует человек при решении таких задач? Похоже, что он просто игнорирует их, что, однако, не мешает ему жить дальше. Другим путем является сужение условий универсальности задачи, когда она решается только для определенного подмножества начальных условий. И еще один путь заключается в том, что человек методом "научного тыка" расширяет множество доступных для себя элементарных операций (например, создает новые материалы, открывает новые месторождения или типы ядерных реакций). Следующим философским вопросом ИИ является цель создания. Допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой собственный (пусть не качеством, так количеством). Что теперь будет с человечеством? Какую роль будет играть человек? Для чего он теперь нужен? Нужно ли в принципе создание ИИ? Приемлемым ответом на эти вопросы является концепция "усилителя интеллекта" (УИ). Уже сейчас созданы и неживые УИ — например, люди не могли бы предсказать погоду без компьютеров, а при полетах космических кораблей с самого начала применялись бортовые счетно-решающие устройства. Кроме того, человек уже давно использует усилители силы (УС) — понятие, во многом аналогичное УИ. В качестве усилителей силы ему служат автомобили, краны, электродвигатели, прессы, пушки, самолеты и многое другое. ЗаключениеНа мой взгляд, искусственный интеллект это очень интересная и волнующая тема во все времена. На сегодняшний день искусственный интеллект хоть и отстаёт от своего уровня развития, но, тем не менее, он добился своих высот. На мой взгляд, в искусственном интеллекте заложено наше будущее, поэтому эту область науки ЭВМ нужно развивать. Конечно неизвестно к чему приведёт идеальный искусственный интеллект, возможно что он даже свергнет человечество, так сказать убьёт своего «прародителя», а возможно что он будет хорошим, а со временем и незаменимым помощником человека. А так как процесс создания и усовершенствования уже запущен, и его уже невозможно остановить, то нам остаётся только ждать, ждать к чему это приведёт. Библиографический списокРеферат подготовлен на основе литературы: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект http://zdos.ru/internet/view_art.php?id=53&cat=poleznoe http://dic.academic.ru/ |