7.Луцан М.В. "Технологии, базирующиеся на идее ИИ"

Направления развития искусственного интеллекта

Сегодня искусственный интеллект - это обширная область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работы в трудно формализуемых областях деятельности человека. Для задач, решаемых методами искусственного интеллекта, характерно наличие большого числа степеней свободы с числом вариантов поиска решений, приближающимся к бесконечности. В отличие от жестко детерминированных компьютерных программ системы искусственного интеллекта сами ищут пути решения поставленной задачи. При этом они могут менять свои параметры и структуру, совершенствоваться и развиваться, жить самостоятельной, не зависящей от воли разработчика жизнью.

Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях. До недавнего времени это направление считалось основным и наиболее плодотворным в развитии искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем.

Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии. Это направление является альтернативным предыдущему как в идеологическом, так и в практическом плане. Искусственные нейронные сети и нейрокомпьютеры в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга. Знания в них не отделены от процессора, а равномерно распределены и существуют неявно в виде сил синаптических связей. Такие знания не закладываются изначально, а приобретаются в процессе обучения.

Распознавание образов. К распознаванию образов в искусственном интеллекте относят широкий круг проблем: распознавание изображений, символов, текстов, запахов, звуков, шумов. На рынке программных средств имеются системы, основанные на распознавании по признакам, оснащенные базами данных и знаний, имеющих возможность адаптации и обучения. Однако в последнее время становятся популярными гибридные системы, в которых наряду с технологиями экспертных систем используются и нейросетевые технологии.

Игры и творчество. Традиционно искусственный интеллект включает в себя интеллектуальные задачи, решаемые при игре в шахматы, шашки. В основе этого направления лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель плюс эвристики. Кроме того, в современных программах-игроках наиболее полно удалось реализовать центральную идею искусственного интеллекта - обучение, самообучение и самоорганизацию.

В широком смысле слова под игрой понимается некая конфликтная ситуация, участники которой своими действиями не только достигают своих личных целей, но и влияют на достижимость целей другими участниками игры. Ясно, что под такое толкование игры подпадают многие экономические, политические и военные конфликты.

Компьютерное творчество представляет пока чисто теоретический интерес. Наибольший прогресс достигнут в сочинении компьютерной музыки. Разработаны различные модели художественного и поэтического творчества, имеющие больше познавательный, чем практический интерес.

Компьютерная лингвистика. Начиная с 50-х гг. XX в. и по настоящее время одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта является область машинного перевода. Первая программа в этой области - переводчик с английского языка на русский. Первая идея - пословный перевод. В настоящее время используются более сложные структуры естественно-языковых интерфейсов, которые включают в себя:

· морфологический анализ - анализ слов в тексте;

· синтаксический анализ - анализ предложений, грамматики и связей между словами;

· семантический анализ - анализ смысла каждого предложения на основе базы знаний, на которую ориентирована конкретная программа-переводчик;

· прагматический анализ - анализ смысла предложений в окружающем контексте с помощью базы знаний.

Другой проблемой компьютерной лингвистики является разработка естественно-языкового интерфейса между человеком и машиной. Здесь немаловажную роль могут сыграть нейросетевые технологии, с помощью которых удается научить компьютер правильному произношению слов. В проектах создания компьютеров V и VI поколений решению этой проблемы уделено первостепенное внимание.

Интеллектуальные роботы. Роботы - это технические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Само слово "робот" появилось в 20-х гг. XX в. Его автор - чешский писатель Карел Чапек.

В настоящее время в промышленности применяется огромное количество роботов-манипуляторов, работающих по жесткой схеме управления. В отличие от них интеллектуальные роботы обладают способностью самообучаться и самоорганизовываться, адаптироваться к изменяющейся окружающей обстановке.

Компьютерные вирусы. Сегодня трудно назвать компьютерного пользователя, избежавшего знакомства с этим видом программной продукции.

Последние поколения вирусов обладают всеми атрибутами систем искусственного интеллекта. Они свободно перемещаются по компьютерам, мутируют и размножаются, обучаются, меняют свои параметры и структуру.

Воздействие компьютерных вирусов значительно возросло с появлением сети Интернет. По прогнозам специалистов, неприятности, которые мы испытываем сегодня, представляются ничтожными по сравнению с теми перспективами, которые ожидают нас с проникновением компьютерных вирусов в сферу интеллектуальных роботов.

Интеллектуальное математическое моделирование. Это компьютерное математическое моделирование с использованием методов искусственного интеллекта.

Интеллектуальные системы подобного рода имитируют творческую деятельность математика-профессионала, занимающегося решением краевых задач математической физики. Они обладают базами знаний, содержащими нужные теоремы, математические зависимости и эвристические правила, обобщающие опыт и интуицию математика-профессионала, способны к обучению с помощью учителя и к самообучению.

Программная реализация машины Тьюринга . Виды

Planning - в компьютер вводится множество вариантов различных действий. После этого ему дается определение настоящего положения и нужного результата. Компьютер, перебирая все возможные варианты и отбрасывая неверные, ищет оптимальный путь достижения цели. На основе имеющихся данных выстраивается алгоритм решения (последовательность правильных действий). Типичный пример: шахматная машина Deep Blue.

Machine Learning - попытка создания такой системы, которая сможет самосовершенствоваться путем самостоятельного пополнения своей базы данных. Что-то подобное уже умеют некоторые программы, но возможности тут сильно ограничены, и они все так же зависят от человека. В идеале система должна уметь распознавать и анализировать текст, выходить в интернет и поглощать информацию.

Automatic Programming - компьютер имеет мощный внутренний язык программирования. Когда ему дается определенное задание, он сам пишет программу для его решения.

Pattern Recognition - когда программа взаимодействует с окружающей средой, она постоянно сравнивает "увиденное" с имеющимися в базе шаблонами и, в зависимости от запрограммированной реакции, действует адекватно. Явная попытка воспроизвести человеческое зрение с помощью компьютера. Повсеместно применяется в системах распознавания изображения и военных системах наведения.

Inference - метод от обратного. То есть программа принимает какое-то решение и считает его единственно правильным, пока не доказано обратное. Например, увидев полет птицы, компьютер воспринимает всех птиц как созданий, умеющих летать. Но ему достаточно увидеть пингвина или страуса, чтобы убедиться в обратном.

Knowledge Representation - работа над созданием программы-транслятора, переводящей получаемые данные на понятный для компьютера язык. Т.е. задача в том, чтобы каждое "увиденное" компьютером изображение превращалось в последовательность нулей и единичек, сообщающих ему о названии, форме, цвете и других атрибутах предмета.

Neural Networks - попытка воссоздать процессы, происходящие в нашем мозгу, посредством нейронных сетей. Нейронная сеть - это большое количество связанных между собой простых процессоров, взаимодействующих друг с другом и способных менять свойства в зависимости от желаемого результата. Гибкость такой конструкции позволяет решать практически любые числовые и логические операции, поэтому NN считается одной из самых перспективных областей Искусственного Интеллекта. Проблема только в том, что для создания полноценной модели мозга понадобится намного больше компьютеров, чем есть сейчас во всем мире.

Heuristics - метод построения всех возможных ситуаций, обработка их с устранением неэффективных решений и следование по оптимальному пути. Что-то наподобие Planning'а, но тут компьютер сам моделирует возможные варианты развития событий. Опять же, хорошим примером будет Deep Blue. Машина обрабатывает все комбинации фигур на доске на 5-10 ходов вперед, учитывая любые решения противника, и строит такую линию поведения, которая приведет к наилучшему результату. Время обработки данных Deep Blue - более 200 миллионов ситуаций в секунду, и сейчас уже существуют компьютеры, вдвое превышающие этот показатель.

Genetic Algorithms - организация процесса, напоминающего эволюцию в природе. Происходит это примерно так: на языке программирования Lisp пишется несколько программ, которые между собой "скрещиваются" и образуют множество альтернативных. Они, в свою очередь, проделывают то же самое. В полученных миллионах комбинаций отбираются те "колонии", которые наиболее соответствуют условию задачи, остальные - саморазрушаются. Дополняя друг друга, выжившие программы и являются оптимальным решением.

Широкое распространение получили так называемые "Экспертные системы". Грубо говоря, это мощные компьютеры, в которые поместили кучу знаний по узкоспециализированной теме, и которые могут быстро обрабатывать эту инфу для человеческих нужд. Первой экспериментальной моделью стал в 1974 году MYCIN. Этот агрегат предназначался для диагностики инфекционных заболеваний и предоставления консультаций. Уже тогда система справлялась со своими обязанностями лучше, чем студент-медик или практикующий врач. Сейчас мы имеем намного более сложные вещи. Такие, как Earth Simulator Center - самый мощный в мире суперкомпьютер, полностью смоделировавший модель Земли. С его помощью можно отслеживать малейшие изменения в атмосфере и заранее предотвратить возможные катаклизмы.

Говоря об Искусственном Интеллекте, невозможно обойти стороной робототехнику. Это одна из самых интересных областей и большинство людей как раз с ней связывает понятие разумных машин. Уже давно прошли те времена, когда воспеваемые фантастами "механические люди", казались чем-то недосягаемым. Сейчас семья со средним достатком может позволить себе купить в качестве питомца робота-собаку или робота-хомячка, который будет резво бегать по комнате, исполнять голосовые команды, приносить шарик и выполнять акробатические трюки. Роботизированная техника имеется в арсенале военных всех развитых стран мира. Например, в США уже самым серьезным образом ведутся экспериментальные разработки настоящего Робокопа. В Институте Беркли подходит к концу работа над микроскопическим роботом-мухой, который весит 0,1 грамма и умеет летать.