Как мы создадим искусственный разум? Искусственный интеллект c
Искусственный интеллект - Справочник химика 21
Фай КС Р. Механизм поиска вывода для моделей, описывающих состояния. Труды IV Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту, вып. 3 Методы поиска решений, эвристические методы. М., 1975, 3206—3226. [c.281]
Два направления в теории искусственного интеллекта. До сих пор нет устоявшегося определения искусственного интеллекта. Можно понимать под интеллектом внутреннее преобразование отображения ситуации, которое ведет к достижению поставленной цели. Искусственный интеллект — это реализация такого преоб- [c.39]
Решение этой проблемы, как подсказывает мировой опыт создания новейших технологий передовыми научно-техническими коллективами, видится в активном использовании современных высокоинтеллектуальных вычислительных систем и предполагаемых в ближайшем будущем ЭВМ пятого поколения, что позволит вовлекать в решение научно-технических задач весь потенциал знаний, накопленных мировой наукой. Речь идет об использовании не просто ЭВМ как электронного арифмометра, а ЭВМ, обладающей интеллектом . Проблема создания и использования искусственного интеллекта — актуальная проблема современного научно-технического прогресса. В ней, как в фокусе, сконцентрировались интересы представителей всех областей человеческого знания. Именно в этой горячей точке научно-технического прогресса ожидается выход на качественно новые рубежи [2, 3]. [c.5]
Логико-лингвистические модели. В дополнение к математическим моделям, широко используемым в информатике, в теории искусственного интеллекта получили интенсивное развитие логико-лингвистические модели (ЛЛМ), которые дали мощный импульс в становлении новой информационной технологии и индустрии интеллектуальных систем. В отличие от математических ЛЛМ носят смысловой семантический характер. Появление ЛЛМ обеспечило возможность сформировать базы знаний наряду с базами данных. Необходимо отметить, что еще до того, как стало утверждаться представление с ЛЛМ, они уже были использованы Д. А. Поспеловым в 60-х годах в задачах ситуационного управления [26, 27]. [c.41]
Каким образом человек приобретает, организует и использует знания для решения самых разнообразных задач Столкнувшись с проблемой, которую необходимо решить, он не перебирает все возможные варианты, а ограничивается проверкой лишь наиболее вероятно ведущих к цели. Основой для этого служат жизненный опыт и знания. Эта исходная посылка лежит в основе доминирующего в настоящее время подхода к созданию искусственного интеллекта для решения различных проблем, подхода, состоящего в разработке неформальных методов, основанных на использовании представленных в формализованном виде знаний [3—6]. [c.5]
Данная монография нацеливает читателя на активное использование систем искусственного интеллекта для решения стоящих перед ним проблем. Авторы стремились показать, что стратегия, наиболее вероятно ведущая к решению многих задач гетерогенного катализа, должна опираться на весь достигнутый потенциал знаний в этой области, на методы и средства оперативного использования накопленных запасов информации. Экспертные системы наделяются способностью усваивать знания специалистов-экс-пертов в той или иной области гетерогенного катализа и оперировать накопленной информацией так, как это делал бы исследователь. Экспертная система, реализованная па ЭВМ, производит логическую обработку поступающей информации, выбирает в памяти те или иные знания, связанные с этой информацией, и может по требованию ЛПР объяснить ему, почему принято то или иное решение. Использование ЭВМ в системе искусственного интеллекта носит интерактивный характер. В результате рождается научный работник , который в решении возникающих проблем гораздо сильнее, чем исследователь или машина в отдельности 18-131. [c.8]
Исследования в области искусственного интеллекта по второму (прагматическому) направлению концентрируются вокруг четырех важнейших проблем [22]. [c.43]
При работе со структурными базами данных каталитически систем искусственного интеллекта, помимо вопросов ввода/выв( [c.96]
Знания высококвалифицированного специалиста делятся как бы на две части. Одна из них легко описывается словами, и получить ее более или менее легко. Конечно, при этом необходимо уметь представлять в ЭВМ знания, содержащиеся в монографиях, статьях, отчетах и другой научной литературе,— написание статей и книг есть привычный способ овеществления знаний, отчуждения их от носителя и передачи другим специалистам. В настоящее время есть реальные успехи в переводе книжных знаний на языке ЭВМ, что представляет собой одну из ветвей разработок в области искусственного интеллекта [8]. Однако часто значительно большую ценность имеет другая часть знаний специалиста экстракласса — его профессиональная интуиция, опыт, которые трудно выразить словами и которые никак не могут быть зафиксированы. Задача получения такой информации для построения базы знаний ЭС значительно сложнее и требует выработки специальной системы формализации знаний, которая позволяла бы получать и активно использовать эту информацию. В настоящее время хорошо отработанных систем формализации знаний такого рода не существует, хотя некоторые подходы есть. Кратко остановимся на одном из них, в разработке которого принимали участие авторы данной монографии и которому была посвящена отдельная монография из серии Системный анализ процессов химической технологии [9]. [c.225]
Искусственный интеллект Применение в химии Пер. с англ. М. Мир, 1988. 430 с. [c.349]
Интеллектуальные системы аналитических преобразований (САП). В математическом обеспечении ЭВМ в последние годы все чаще присутствуют системы аналитических преобразований (САП). Они предназначены для облегчения программирования п решения задач, связанных с преобразованием математических выражений. Автоматизированное выполнение аналитических преобразований при помощи ЭВМ стало возможным благодаря развитию методов обработки символьной информации и искусственного интеллекта соответствующих языков программирования методов трансляции и организации памяти разработке вычисленных алгоритмов [62] и т. п. Под аналитическим преобразованием понимаем формальное преобразование математического выражения, заданного в символьном виде, по определенным правилам. Наиболее часто встречающимися операциями аналитического преобразования являются дифференцирование и интегрирование функциональных выражений подстановка вместо переменных констант и выражений упрощение выражений (свертка констант, приведение подобных членов в многочленах и т. п.) разрешение уравнений относительно заданных переменных действия над матрицами, элементами которых являются символьные выражения вынолнение алгебраических действий (сложение, вычитание, умножение, деление) над арифметическими выражениями и т. п. [c.248]
Автоматизация функций оператора и диспетчера и создание на этой базе человеко-машинных систем оперативно-диспетчерского управления — актуальная проблема обеспечения эффективного и безаварийного функционирования сложных каталитических промышленных агрегатов. Трудности ее решения обусловлены как сложностью процессов, происходящих в объектах управления, так и недостаточной проработкой методических вопросов принятия решений в замкнутых контурах управления, базирующихся на принципах ситуационного управления, искусственного интеллекта и психологии мышления. Контактно-каталитический агрегат предъявляет высокие требования к надежности и качеству управления режимами его работы. Это зависит, по крайней мере, от трех взаимосвязанных составляющих человека-оператора, объекта и системы управления. Успешная работа такой человеко-машинной системы в значительной мере зависит от того, как в ее структуре разделяются функции между человеком и системой управления и насколько полно технологический объект и способы его управления отражены в модели знаний системы управ.тения. [c.341]
Поспелов Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интеллект — прикладные системы. М. Знание. 1985. 48 с. (Математика. Кибернетика Вып. 9). [c.349]
Настоящая книга адресована довольно широкому кругу читателей. В ней найдут много полезного логики и философы, лингвисты и специалисты в области информационных систем и искусственного интеллекта. Мы надеемся, что русское издание книги Н. Белнапа и Т. Стила будет с интересом встречено советскими читателями. [c.11]
Почему-вои осы представляют большой интерес не только в силу своей логической природы, но и в силу полезности их в вопросно-ответных системах, моделирующих некоторые аспекты умственной деятельности человека (последние системы изучаются в работах ио искусственному интеллекту [1]), Отметим, что, по-видимому, целесообразно строить уточнение почему-воиросов, используя схему так называемой логики объяснения в смысле К. Гемпеля — П. Оппенгейма [2). Попытка уточнения почему-воироса была предпринята в [3]. [c.275]
Авторы справедливо отмечают, что в настоящее время omputer s ien e находится в долгу перед потребностями практики использования ЭВМ. Однако следует отдать дань несомненным успехам этой науки, а также достижениям смежной G ней дисциплины — исследованиям по искусственному интеллекту. Весьма интенсивно в настоящее время развиваются исследования по алгоритмическим языкам, работы по синтезу программ и по проверке правильности программ, которые проводятся на базе логических исчислений имеются также некоторые успехи в развитии общей теории информационных систем и моделей баз данных. Ниже мы приводим (далеко не полный) перечень ссылок на работы, информирующие читателей об упомянутых проблемах. [c.277]
Монография ставит целью проанализировать всю совокупность проблем, связанных с созданием контактно-каталитических производств, и выработать определенную стратегию для решения этих проблем на основе глубокого проникновения во внутреннюю сущность процессов с привлечением современных приемов организации научного исследования, ориентированных на создание и активное использование разветвленных баз знаний в машинных системах искусственного интеллекта. С позиций системного анализа рассмотрена вся совокупность проблем, связанных с расчетом, проектированием и оптимальной организацией контактнокаталитических процессов. В книге дано детальное исследование структуры внутренних связей на всех уровнях иерархии гетерогенно-каталитической системы. Многоэтапная процедура разработки гетерогенно-каталитического процесса представляется как взаимодействие двух систем причинно-следственной физико-химической системы, формализующей собственно объект исследования, и программно-целевой системы принятия решений при анализе и синтезе контактно-каталитических процессов. Подход ориентирован на использование ЭВМ пятого поколения и решение проблем гетерогенного катализа с позиций искусственного интеллекта. [c.4]
Процесс конструирования и оптимизации оболочек ЭС в гетерогенном катализе наглядно проявляется в том, что совершенствуются автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), автоматизированные системы подготовки модулей промышленных аппаратов (АСПМ), системы машинной обработки кинетической информации (СМОКИ), системы автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП), гибкие автоматизированные системы экспериментальных и производственных комплексов (ГАПС) и т. п. По существу, каждая из названных автоматизированных систем представляет собой отдельную составляющую в глобальной многофункциональной системе искусственного интеллекта в области решения проблем гетерогенного катализа. [c.8]
Упомянутые теории, рассматриваемые как системы взаимосвязанных причинно-следственных логических выводов строгого п эвристического характера, базирующиеся на некоторых фундаментальных исходных концепциях, носят, как правило, нечеткий, т. е. нестрогий, характер, поэтому сети логических выводов различных теорий могут перекрываться и взаимно дополняться. С этой точки зрения актуальным становится создание разветвленной базы знаний и комплекса экспертных систем, позволяющих с позиций концепции искусственного интеллекта вводить формализацию логических выводов, осуществлять анализ их соответствия физике явлений и проводить сравнение различных теорий для объяснения и прогнозирования тех или иных свойств контактнокаталитических систем. [c.11]
Проблема подбора оптимального катализатора тесно связана с выбором оптимального способа его промышленного получения. Как и любое другое вещество, каждый катализатор обычно можно получить несколькими способами. Выбор последних всегда ведет к прииятию компромиссного решения. Приготовление катализаторов часто считают искусством, и рецепт приготовления катализатора должен подробно описывать все операции, чтобы процедура приготовления катализатора с требуемыми свойствами была воспроизводима. Однако очень часто влияние проводимых операций на окончательные свойства катализатора остается неясным, и достижение удовлетворительного компромиссного решения требует комплексного использования точных фундаментальных законов, приемов нечеткого логического вывода, эвристического программирования, привлечения ЭС, автоматизированных комплексов искусственного интеллекта. [c.14]
Подход к решению проблем гетерогенного каталвза с позиций искусственного интеллекта [c.39]
Рассмотренная в предыдущем разделе схема многоэтапной процедуры разработки гетерогенно-каталитического процесса требует для своей реализации оптимального принятия решений на всех промежуточных этапах. Каждый из перечисленных этапов имеет конкретную цель, достижение которой осуществляется с помощью соответствующей процедуры принятия решения (ППР). Взаимосвязанная совокупность таких процедур образует программноцелевую систему принятия решений при разработке каталитического процесса. В терминах математической теории таких систем исследователь, проектировщик, инженер-технолог, оператор технической установки называется лицом, принимающим решения (ЛПР). Решения могут приниматься в различных условиях определенности, риска, неопределенности. Каждое из этих условий диктует определенную тактику принятия решения, для того чтобы общая стратегия достижения желаемой цели была оптимальна. Практическая отдача от применения теории принятия решений значительно повышается при реализации автоматизированных режимов принятия решений с использованием ЭВМ с элементами искусственного интеллекта. Интеллектуальный диалог ЛПР— ЭВМ представляет весьма эффективную форму организации ППР в различных режимах сбора и переработки экспериментальной информации, синтеза математической модели объекта, решения проектных задач, поиска оптимальных законов гибкого управ.те-ния и т. п. [c.39]
Новая информацаовная технология. В начале 80-х годов Мартин [23] и Г. С. Поспелов [22] независимо предложили качественно новый подход к проектированию прикладных программ, совокупность приемов которого получило название новой информационной технологии (ПИТ). Существо НИТ состоит в удалении из цепочки пользователь—программист—ЭВМ программиста, т. е. в создании таких интеллектуальных систем, которые делают ЭВМ доступной для пользователей, не подготовленных в программном отношении. С помощью программно-аппаратных средств искусственного интеллекта создается специальный интерфейс, позволяющий конечному пользователю непосредственно общаться с ЭВМ на понятном ему языке его предметной области. Традиционный процесс постановки и решения задачи на ЭВМ включает четыре процедуры (рис. 1.З.). Первая процедура заключается в содержательной формулировке задачи в терминах предметной области, т. е. на профессиональном языке конечного пользователя. Вторая процедура — математическая постановка задачи, т. е. формулировка на языке математика, при этом необходимо перейти от не-форма.тьного языка пользователя к строгой формальной записи [c.40]
Представление знаний — одна из основных проблем искусственного интеллекта. Центральное место в этой проблеме занимает выбор модели представления знаний, т. е. решение вопроса о том, в какой форме в памяти ЭВМ должны быть представлены знания, как эти знания целесообразно организовать, чтобы ЭВМ могла наилучшим образом воспользоваться ими при решении различного рода интеллектуальных задач. Существуют различные модели представления знаний — сетевые, продукционные, логические. Сетевые модели распадаются на семантические сети, сети Петри, систему Перт, функциональные сети. Логические модели делятся на дедуктивные, индуктивные и абдуктивные модели, модели нечеткого вывода, псевдофизических логик и т. п. [28—32]. [c.42]
Таким образом, в рамках 3G DENDRAL были реализованы достаточно мощные методы решения сложных комбинаторных задач, основанные на использовании знаний о предметной области и результатах, полученных в искусственном интеллекте. В настоящее время исследования в этом проекте развиваются в двух основных направлениях разработка специальных исполнительных программ для анализа молекулярных структур и исследование некоторых проблем естественного вывода методами искусственного интеллекта. [c.53]
Проект DENDRAL был первым проектом в области 9G, Может быть, поэтому в рамках этого проекта впервые была осознана и проблема накопления знаний — одна из самых важных и сложных проблем в области 3G и, по-видимому, всего искусственного интеллекта. [c.53]
Процедура принятия решений при подборе состава катализаторов для проведения некоторой новой, сравнительно мало изученной реакции отличается тем, что в этом случае класс1шеские методы распознавания оказываются недостаточными, и решение приходится искать на пути построения многоуровневых эвристических программ, в которых програл1мы распознавания используются в качестве подпрограмм [511. Процедура реализуется в диалоговом режиме ЛПР—ЭВМ и ориентирована на функционирование в виде системы искусственного интеллекта. Первый этап состоит в анализе первоначальной информации, получаемой из реферативных химических журналов, патентов, справочников [52], машинных информационных систем, экспертных оценок. В результате создаются общие представления о возможном круге катализаторов или добавок к ним для рассматриваемой реакции. [c.88]
Схема изложенной стратегии принятия решений в влде системы взаимодействия алгоритмов разного уровня приведена на рис. 2.11. Полная машинная реализация стратегий такого рода может быть осуществлена лишь в системе искусственного интеллекта. Тем не менее на основе комбинпрования ручного труда ЛПР и машинной обработки отдельных операций ЛПР данная [c.88]
Логпка взаимосвязи приемов представления и кодирования молекулярных структур каталитических систем искусственного интеллекта представлена схемой на рис. 2.12. [c.91]
Теоретико-информационные инварианты могут использоваться в качестве представления структуры в базах знаний каталитических систем искусственного интеллекта наряду с матрицами и их каноническими представлениями. Различные инварианты молекулярного графа представляют собой важные характеристики графа. РТнвариант графа — это теоретико-графовое свойство, сохраняющееся при изоморфизме [86]. Более точно [80] пусть Р — функция, относящая каждому графу С, некоторый элемент из множества М произвольной природы (элементы М чаще всего числа, векторы, матрицы, многочлены). Эту функцию будем называть инвариантом, если на изморфных графах ее значения совпадают, т. е. для любых [c.99]
По-видимому, самым моЩным подходом к разработке современных систем аналитических преобразований является четвертый подход, при котором используются развитая библиотека аналитических преобразований и принципы искусственного интеллекта. Подпрограммы из нее разрабатываются па языках высокого уровня и включают как средства символьных вычислений общего назначения, так и специальные функции. При таком подходе исходная информация и управляющая программа, в рамках которой задаются требуемые преобразования, пишутся на специальном входном языке, разрабатываемом вместе с системой аналитических преобразований. Важным преимуществом такого подхода является то, что конечный пользователь может сам расширять возможности системы аналитических преобразований, используя входной язык, а в тех случаях, когда это необходимо, и язык реализации системы аналитических преобразований. Как правило, четвертый подход используется при создании универсальных систем аналитических преобразований. Характерными примерами таких систем являются развитые системы аналитических преобразований REDU E-2 [65] и MA SYMA [66]. [c.250]
Как показывает анализ приведенных характеристик, наиболее мош,ной из рассмотренных систем аналитических преобразований является система MA SYMA [66]. Система аналитических преобразований MA SYMA в начале своей разработки практически не использовала идеи и методы искусственного интеллекта. Однако по мере своего развития необходимость в этом ош,уш,алась все больше и больше. И в первую очередь внедрения методов искусственного интеллекта и техники создания интеллектуальных систем потребовали две проблемы обучение пользователей системой аналитических преобразований MA SYMA и математические задачи с неизвестными алгоритмами решений. [c.252]
Система комплексного диалогового интерфейса с элементами искусственного интеллекта СКДИ САВАК [c.266]
chem21.info
Как мы создадим искусственный разум?
Как мы создадим искусственный разум? Если ты разрабатываешь искусственный разум и если оно уже давно существует, то оно знает все про тебя и про то как ты воссоздаешь его.
Человечество веками грезило об искусственном разуме. Кажется, еще немного, и заветная цель будет достигнута, однако стоит спросить себя: возможно ли решение данной задачи в принципе? Что такое искусственный разум, долженствующий окончательно уравнять человека с Богом? Позволю высказать собственное – надеюсь, отличное от расхожего, – мнение.
Как правило, искусственный разум отождествляется с человеческим разумом, то есть речь идет о создании искусственного человека. В таком случае неплохо понимать, что такое естественный человек, которого предлагается производить искусственно. Что же такое человек – самый обычный, так сказать, натуральный? Он существует на двух уровнях, несомненных для любого (как научного, так и обыденно-практического) восприятия:
на уровне материи,на уровне разума, который и предполагается искусственно воспроизвести. Заключенный в черепную коробку мозг вполне материален, однако разум – это нечто иное, качественно отличное от материи. С этим трудно поспорить.
Так как задача создания искусственного разума носит информационный характер, оба уровня человеческого существования правильно объявить информационными системами, в такой плоскости и рассматривать задачу. Первая информационная система – это окружающий нас материальный мир, вторая информационная система – человеческий разум. Следует сразу заметить, что названные системы между собой никак не соотносятся. А почему они должны соотноситься? Какое может быть соответствие между материальным носителем и записанной на него информацией? Правильно, никакого. При познании окружающего мира человек – его познающее «я» – находится вовне познаваемого, в другой информационной системе. Познавать можно что-то исключительно внешнее, а не внутреннее, вы не находите? Попробуйте-ка отследить движение нейронов в своем мозгу при попытке отследить движение нейронов в своем мозгу при попытке отследить движение нейронов в своем мозгу … и так далее до бесконечности. В чужом мозгу, то есть во внешней по отношению к собственному разуму области, такое вполне представимо, но только не в собственном мозгу с собственными нейронами, благодаря которым возможно мышление. Поэтому я и говорю, что познание – внешняя функция: применительно к иной информационной системе оно в принципе возможно, а применительно к собственной информационной системе (той, в которой находится познающее «я» субъекта) – ни в коем случае не возможно, попросту недопустимо, за этой гранью понятие разума теряет смысл. Попытаюсь проиллюстрировать утверждение на наглядном примере.Предположим, на нашу планету высадились зеленые человечки, вполне себе миролюбивые и общительные. Сбежавшееся человечество задает им разные вопросы, а зеленые человечки разумно и подробно отвечают, на радость собравшимся. Являются ли космические гости разумными существами? Без спору, являются! Каким же горьким оказывается разочарование толпы, когда выясняется, что общительные зеленые человечки – вовсе не разумные существа, а биороботы, действующие на основании заложенной в них программы, а то и непосредственно в режиме реального времени, по прямым указаниям непосредственных хозяев. Кто в таком случае разумен? Что за вопрос – разумеется, те ребята с Проксимы Центавра, откуда к зеленым биороботам идет управляющий сигнал! Допустим, допустим… А что если сигнал с Проксимы Центавра посылают другие, более совершенные, управляющие механические устройства? Такое можно вообразить? Отчего нет?! Кто в таком случае является разумными существами? Те, кто изготовил не только зеленых человечков, но и управляющие передатчики с Проксимы Центавра, разумеется. Ну и так далее, если вы поняли примененную логику… Как видите, вопрос о разумности космических гостей напрямую зависит от нашей осведомленности в этом вопросе – точнее, от того, что мы считаем «крайней» информационной системой:
считаем «крайним» мозг зеленых человечков – значит, что зеленые человечки являются разумными существами;выясняем, что «мозг» зеленых человечков представляет собой устройство, воспринимающее сигналы с Проксимы Центавра – о да, да тут полная ясность, настоящие разумные существа находятся на Проксиме Центавра;ах, на Проксиме Центавра только управляющие передатчики, вы говорите? – ну тогда разумные существа находятся где-то подале, изготовил же кто-то эти управляющие передатчики?
Отыщите подходящую информационную систему, внешнюю в отношении рассматриваемой, и понятие разума немедленно туда переместится. Не слишком ли неопределенно для понятия, которое надлежит воплотить в жизнь в качестве действующего механизма? Вы все-таки полагаете, что человеческий разум существует? На основании твердого убеждения и личного самоощущения? А приведите-ка доказательства того, что вы сами не зеленый человечек, то есть не управляемая кем-то извне биологическая машина? Какие у вас основания полагать себя разумным существом, собственно? Самоощущение разумности доказательством не является: вполне можно допустить, что действительный создатель запрограммировал вас с подобным самоощущением именно с той целью, чтобы вы ни о чем не догадались. Ситуация, многократно обыгранная в кинематографе: робот, считающий себя человеком. Одно лишь предположение о внешней информационной системе, и от вашей разумности следа не остается! Что является разумом в таком случае? Тривиальная способность реагировать на сигналы. Человек определенным образом реагирует на сигналы, следовательно, он является разумным. В такой же степени разумным является утюг: я втыкаю штепсель в розетку, а утюг, представьте себе, начинает нагреваться – разве не в этом проявляется высокоорганизованный разум? Ах, утюг устроен таким образом, чтобы нагреваться при втыкании штепселя в розетку?! Так ведь и человек устроен определенным образом: если он дотронется до горячего утюга, то с криком отдернет руку – с этой стороны его реакция так же предсказуема, как и реакция утюга при включении. А то, что устройство утюга известно, а устройство человеческого мозга – пока не очень, не доказывает качественного отличия одних реакций от других, то есть не доказывает превосходство человека над утюгом. Утюг – произведенный человеком механизм, так ведь и человек может оказаться кем-то произведенным механизмом, чем таким принципиальным они тогда друг от друга отличаются? Поскольку человечество непременно желает произвести искусственного человека, проанализируем, чем искусственный разум может отличаться от натурального, человеческого?
1. Человекоподобие. В кинематографе роботы обычно имеют формы, приближенные к человеческим, но при создании искусственного разума это не обязательно. Пусть утюг, лишь бы утюг мыслящий – для решения нашей задачи достаточно.
2. Сложность. Устройство человека несомненно сложней устройства утюга. Хотя утюг – не самое сложное из изобретений человечества: некоторые из современных машин по уровню сложности сопоставимы с человеческим мозгом, хотя бы в том смысле, что находятся за гранью понимания рядового обывателя. В целом, принимается.
3. Способность к саморазвитию. Вполне программируемая способность: достаточно учитывать в алгоритмах все предшествующие сигналы и собственные реакции – другими словами, основываться на прошлом опыте.
4. Непредсказуемость. Человек в силу сложности своего устройства более непредсказуем, чем утюг. Более – потому что утюг тоже не всегда предсказуем: к примеру, после втыкания штепселя в розетку он может и не включиться (по причине поломки), а может треснуть или загореться (по причине более серьезной неисправности). Конечно, перечень возможных реакций утюга на включение в розетку ограничен, но и перечень человеческих реакций тоже: если вам наступили на ногу, скорей всего, виновник извинится либо промолчит – крайне маловероятно, что он улыбнется вам двести пятьдесят раз, затем помашет ушами и взмоет в поднебесье.Впрочем, сделать искусственный разум по-человечески непредсказуемым несложно: нужно лишь вставить в алгоритм генератор случайных чисел.
5. Упрощая или усложняя? Материал, из которого создан искусственный разум, может быть любым, не обязательно биологическим. Но может быть и биологическим. В этом случае возникает побочный вопрос: насколько деятельным должно быть участие в биологическом, по сути природном, процессе строителя искусственного разума? Должен ученый позаимствовать у природы живую клетку и вырастить искусственный разум из нее, или для этого, чтобы разум считался в полной мере искусственным, необходимо модифицировать взятую у природы живую клетку, или же ученый может, для создания искусственного интеллекта, пользоваться готовыми клеточными блоками? Допустим, создатель искусственного разума, действуя по примеру Франкенштейна, находит пару неостывших трупов, у первого трупа ампутирует левое полушарие, у второго трупа – правое, затем соединяет полушария и получает функционирующий мозг? Этот мозг, составленный из полушарий разных людей, обладает искусственным или естественным интеллектом? Если естественным, где граница между искусственным и естественным? А если бы ученый взял у мозга единственную клетку и из нее вырастил цельный мозг, был бы выращенный разум искусственным и естественным?.. Если же ответ отрицательный, если соединение левого и правого полушарий дает искусственный мозг… тогда вообще черт знает что получается, знаете ли. Получается, достаточно изъять из натурального мозга одну клетку, как мозг становится искусственным. То есть дело не в методах, которыми ученый пользуется, а в результате:
при изменении разума в результате действий ученого (по сути, в результате воздействия внешних факторов, хотя бы минимальных) – разум искусственный;разум в первоначальном состоянии – естественный.
Зачем в таком случае хирургическое вмешательство? Достаточно внешних раздражителей, которые позволяют изменять разум в желаемом направлении! Я намекаю на средства массовой информации, которые манипулируют моральными и этическими представлениями человечества без всякого скальпеля. С этой точки зрения прилипший к зомбоящику телезритель обладает куда как искусственным разумом – продуктом высоких технологий. Такой телезритель есть биоробот навроде упомянутых выше зеленых человечков. Строго говоря, любое межчеловеческое общение приводит к изменению интеллекта общающихся сторон – правда, в отличие от ситуации с зомбоящиком, двухстороннему и в этом смысле равноправному. Что я хочу сказать? То, что при попытке создать мыслящего робота следует определиться с методами достижения цели: хотим мы сотворить из простого сложное или из сложного простое. Если для создания искусственного разума достаточно упростить или остановить в развитии имеющийся у человека природный разум, задача создания искусственного разума решена давно и надежно.
6. Душа. Часто в разговорах об искусственном разуме апеллируют к душе: дескать, вы попробуйте создать думающую машину с человеческой душой, вот тогда… Ну, это смотря что понимать под душой: если некоторые психофизические особенности (психо – в смысле реакции на внешние раздражители, физические – в смысле физического устройства), тогда техника обладает всеми перечисленными качествами. Устройство у каждого прибора свое, практически всегда с индивидуальными особенностями: с этой стороны типовые приборы ничем не отличаются от людей, скроенных по единому лекалу, вместе с тем сугубо индивидуальных. Что же касается психо-особенностей, то есть реакции на внешние раздражители… Вы только мне не рассказывайте, что приборы не обладают психофизическими особенностями. Лет двадцать назад у меня был самодельный компьютер, подключаемый к телевизору, так этот урод частенько не мог прочитать дискету (тогда были пятидюймовые). Садишься к такому компьютеру и никогда не знаешь, удастся тебе поиграть в тетрис или не удастся. Короче говоря, этот электронный ублюдок работал по настроению. Потребовались десятилетия корпоративной дрессуры, чтобы его потомки, мало похожие на самодельного пращура, научились функционировать стабильно. Хотя норов у технических устройств, даже новейших, время от времени все равно проявляется… А вы говорите, у техники нет психофизических особенностей!
7. Полная человеческая копия. Приверженцы искусственного разума могут потребовать полного копирования человека, то есть человека во плоти.Спросим их: а что, разве люди не самовоспроизводятся, то есть не копируются другими людьми? Что значит «искусственно»? Обычно под этим словом понимается: созданное человеком. Однако младенцы производятся не на небесах, а именно людьми, хотя и в предписанном Богом порядке: в этом смысле естественный ребенок будет отличаться от искусственного не больше, чем деталь, произведенная на конвейере с соблюдением правил безопасности, от детали, произведенной вручную без соблюдения правил безопасности. Допустим, слесарь постарался и вручную слепил не хуже. А оно того стоило, если результат неотличим от конвейерного?! Совсем по профессору Преображенскому, не так ли? «Объясните мне, пожалуйста, зачем нужно искусственно фабриковать Спиноз, когда любая баба может его родить когда угодно. Ведь родила же в Холмогорах мадам Ломоносова этого своего знаменитого. Доктор, человечество само заботится об этом и в эволюционном порядке каждый год упорно, выделяя из массы всякой мрази, создаёт десятками выдающихся гениев, украшающих земной шар».К слову, человеческий клон обладает искусственным или естественным разумом?
Нет, как хотите, а в самом понятии «искусственный разум» кроется противоречие. Когда мы говорим «разум», то подразумеваем собственный человеческий разум, который в силу нашей природной сущности является крайней лично для нас информационной системой. Мы не может узнать устройство собственного головного мозга: можем – устройство мозга другого человека, хотя данное знание не будет для нас абсолютно убедительным. Помню, в детстве я очень удивился, когда мне сделали рентген вывихнутого запястья, и стало видно, что под кожей находятся кости. Я-то был уверен, что устройство моей руки не как у всех… Искусственный разум потому и разум, что извне ничего нет: никакой определяющей его внешней информационной системы. С другой стороны, «искусственный» подразумевает – нами же и сотворенный. Однако, как можно что-то сотворить, не понимая его устройства? Данный способ совпадает с упомянутым выше естественным деторождением. Возможно, конечно, сконструировать искусственный разум из отдельных блоков, устройство которых нам неизвестно. Это аналогично соединению в единый мозг полушарий, ампутированных у разных людей – данный вариант я рассматривал. А собрать искусственный разум из простейших частей и при этом не понимать порядка сборки… уверяю, сие никак невозможно. Или придется вывести полученную конструкцию из собственного информационного поля. К примеру, отец заводит ключиком механического медвежонка, который представляется его ребенку живым. А сам отец игрушечного медвежонка живым не воспринимает: обладая познаниями взрослого человека, попросту не может — если, конечно, не помолодеет лет на тридцать. Нет, вариант с созданием искусственного человека и последующим собственным оглуплением не проходит. Что получаем в итоге? А вот что: разговоры о создании искусственного разума не корректны. Но если подразумевать под мыслящим искусственным существом человекоподобную машину со сложными и не вполне предсказуемыми реакциями, напоминающими человеческие, тогда, конечно, искусственный интеллект может быть создан. Правда, подобные устройства не вполне прагматичны: лучшую перспективу имеют специализированные механизмы, предназначенные для глажения одежды, перевозки людей, передачи информации и т.п. Мыслящие утюги, короче.
Искусственный интеллект, Биотехнологии, Исследования и прогнозы в ITЭлектронные мозги Необходимым условием наступления технологической сингулярности является создание «сильного искусственного интеллекта» (artificial superintelligence, ASI), способного самостоятельно модифицировать себя. Важно понимать, должен ли этот ИИ работать как человеческий разум, или хотя бы его платформа быть сконструированной аналогично мозгу?
Мозг животного (включая человека) и компьютер работают по-разному. Мозг является трехмерной сетью, «заточенной» под параллельную обработку огромных массивов данных, в то время как нынешние компьютеры обрабатывают информацию линейно, хотя и в миллионы раз быстрее, чем мозги. Микропроцессоры могут выполнять потрясающие расчеты со скоростью и эффективностью, значительно превышающими возможности человеческого мозга, но они используют совершенно другие подходы к обработке информации. Зато традиционные процессоры не очень хорошо справляются с параллельной обработкой больших объемов данных, которая необходима для решения сложных многофакторных задач или, например, распознавания образов.
Разрабатываемые сейчас нейроморфные микросхемы призваны обрабатывать информацию параллельно, аналогично мозгу животных, используя, в частности, нейронные сети. Нейроморфные компьютеры, возможно, будут использовать оптические технологии, которые дадут возможность производить триллионы одновременных вычислений, что даст возможность смоделировать более-менее точно весь человеческий мозг.
Проекты Blue Brain Project и Human Brain Project, финансируемые Европейским Союзом, правительством Швейцарии и IBM, ставят задачу построить полноценную компьютерную модель функционирования человеческого мозга с помощью биологически реалистичного моделирования нейронов. Human Brain Project направлен на достижение функционального моделирования человеческого мозга к 2016 году.
С другой стороны, нейроморфные чипы позволят компьютерам обрабатывать данные от «органов чувств», обнаруживать и прогнозировать закономерности и учиться на своем опыте. Это огромный шаг вперед в области искусственного интеллекта, заметно приближающий нас к созданию полноценного сильного ИИ, т.е. компьютера, который мог бы успешно решать любые задачи, которые теоретически может решить человек.
Представьте себе такой ИИ внутри человекоподобного робота, который выглядит и ведет себя как человек, но гораздо быстрее обучается и может выполнять практически любые задачи лучше, чем Homo Sapiens. Эти роботы могли бы обладать самосознанием и/или чувствами, в зависимости от того, как бы мы решили их запрограммировать. Роботам-рабочим это все ни к чему, но что насчет «социальных» роботов, живущих с нами, заботящихся о детях, больных и пожилых? Разумеется, было бы здорово, если бы они могли полноценно общаться с нами; если бы они обладали сознанием и эмоциями как мы? Немного напоминает AI в фильме Спайка Джонса «Она» (Her).
В не слишком отдаленном будущем, возможно даже меньше, чем через двадцать лет, такие роботы могут заменить человека практически на любой работе, создавая общество изобилия, где люди могут проводить время так, как им захочется. В этой реальности высококлассные роботы будут двигать экономику. Продовольствие, энергия и большинство потребительских товаров будут бесплатны или очень дешевы, а люди будут получать ежемесячно фиксированное пособие от государства.
Все это звучит очень красиво. Но что насчет ИИ, который значительно превзойдет человеческий разум? Искусственный сверхразум (ASI), или сильный искусственный интеллект (СИИ), обладающий способностью обучаться и совершенствовать себя и потенциально могущий стать в миллионы или миллиарды раз умнее, чем самые умные из людей? Создание такого существа теоретически может привести к технологической сингулярности.
Футуролог Рэй Курцвейл считает, что сингулярность наступит в районе 2045 года. Среди критиков Курцвейла — соучредитель Microsoft Пол Аллен, который считает, что до сингулярности еще далеко. Аллен считает, что для постройки такого компьютера сначала необходимо досконально разобраться в принципах работы человеческого мозга, и чтобы эти исследования по какой-то причине резко ускорились, как цифровые технологии в 70-90 годах, или медицина чуть раньше. Но в реальности, наоборот, исследования работы мозга требуют все больше усилий и приносят все меньше реальных результатов — он называет эту проблему «торможением из-за сложности».
Не вмешиваясь в спор между Полом Алленом и Рэем Курцвейлом (его ответ на критику Аллена), я бы хотел обсудить, является ли абсолютно необходимым для создания СИИ полное понимание и симуляция работы человеческого мозга.
Для нас вполне естественно считать себя как вид вершиной эволюции, в том числе интеллектуальной, просто потому, что так сложилось в биологическом мире на Земле. Но это не значит, что наш мозг является совершенным, и что другие формы высшего разума не могут работать как-то иначе.
Наоборот, если инопланетяне с превосходящим наш интеллектом существуют, практически невероятно, что их разум будет функционировать так же, как наш. Процесс эволюции является случайным и зависит от неисчислимого множества факторов, и даже если жизнь будет создана заново на планете, идентичной Земле, она бы не стала развиваться так же, и, соответственно, через N миллиардов лет мы бы наблюдали совсем иные биологические виды. Если бы не случилось Массового пермского или какого-нибудь другого глобального вымирания? Нас бы не было. Но это не значит, что другие животные не доэволюционировали бы до развитого интеллекта вместо нас (а вполне вероятно, что их интеллект был бы более развит за счет форы в миллионы лет). Возможно, это были бы какие-нибудь разумные осьминоги с совершенно иной структурой мозга.
Человеческие эмоции и ограниченность подталкивают нас к идее, что все хорошее и разумное должно быть устроено так же, как мы. Эта ошибка мышления привела к развитию религий с антропоморфными богами. Примитивные или упрощенные религии, как анимизм или буддизм, часто либо имеют не-человекообразное божество, либо не имеют богов вообще. Более эгоистичные религии, поли- или монотеистические, как правило, представляют бога или богов в виде сверхлюдей. Но мы не хотим сделать ту же ошибку при создании искусственного сверхразума. Сверхчеловеческий разум не должен быть «увеличенной» копией человеческого, и компьютер не должен быть аналогичным нашему биологическому мозгу.
Человеческий мозг — блестящий результат четырех миллиардов лет эволюции. Или, правильнее сказать, крошечная веточка в Великом Древе Эволюции. Птицы имеют гораздо меньший мозг, чем млекопитающие, и их часто считают весьма глупыми животными. Но, например, вороны имеют психологические навыки примерно на уровне дошкольника. Они проявляют сознательное, инициативное, целенаправленное поведение, вырабатывают навыки решения задач и даже могут использовать инструменты. И все это с мозгом размером с фасолину. В 2004 году исследование в отделе поведения животных и экспериментальной психологии Кембриджского университета показало, что вороны практически так же умны, как человекообразные обезьяны.
Разумеется, нет необходимости повторять человеческий мозг в деталях для проявления сознания и инициативы. Интеллект зависит не только от размера головного мозга, количества нейронов или сложности коры, но и, например, от отношения размера мозга к массе тела. Поэтому коровы, мозг которых по размеру аналогичен мозгу шимпанзе, глупее ворон и мышей.
Но как же компьютеры? Компьютеры это, фактически, только «мозги», они не имеют тел. И действительно, когда компьютеры становятся быстрее и эффективнее, их размер, как правило, уменьшается, а не увеличивается. Это еще одна причина, почему мы не должны сравнивать биологический мозг и компьютеры.
Как Курцвейл объясняет в своем ответе Аллену, знания о том, как работает человеческий мозг, могут только натолкнуть на какие-то пути решения конкретных задач в разработке ИИ, правда, большинство этих задач постепенно решается и без помощи нейрофизиологов. Мы уже знаем, что «специализация» отделов мозга в основном происходит посредством обучения и обработки собственного опыта, а не «программирования». Современные ИИ-системы уже вполне могут учиться на своем опыте, например, IBM Watson большую часть своих «знаний» собрал, самостоятельно читая книги.
Так что, нет оснований быть уверенными, что невозможно создать искусственный сверхразум, не разобравшись сперва в работе своего мозга. Компьютерный чип по определению устроен иначе, нежели биохимические нейронные сети, и машина никогда не будет чувствовать эмоции так же, как мы (хотя она может испытывать иные эмоции, находящиеся вне человеческого понимания). И несмотря на эти различия, компьютеры уже могут приобретать знания самостоятельно, и скорее всего, это у них будет получаться все лучше, даже если они учатся не так же, как люди. И если дать им возможность улучшать себя, машины вполне могут сами запустить небиологическую эволюцию, ведущую к сверхчеловеческому интеллекту, и в итоге к сингулярности.
Футуристы уверены: рано или поздно учёным удастся создать искусственный интеллект, подобный человеческому, а то и превосходящий его. Учёные пытаются сделать это при помощи моделирования человеческого мозга, но им ещё предстоит пройти долгий путь, чтобы скопировать 100 млн нейронов мозга и 1 трлн их соединений. Тем более предпосылки к этому уже есть: к примеру, нейробиолог Генри Маркрам (Henry Markram) с коллегами работают над многообещающим проектом — созданием полностью идентичного человеческому виртуального мозга, а Барак Обама выделил $100 млн на исследования функций головного мозга и инновационные проекты в этой области.
Генри Маркрам
Однако на недавнем Международном научном форуме в Нью-Йорке группа исследователей объявила , что существует как минимум четыре серьёзных препятствия на пути создания искусственного интеллекта.
1. Мозг — не компьютер
Дуглас Филдс
Вероятно, можно спроектировать машину, которая будет функционировать, как мозг человека, но не наоборот. В обществе принято сравнивать работу мозга с работой компьютера, однако, по мнению нейробиолога Дугласа Филдса (Douglas Fields), подобные параллели недопустимы, так как мозг — биологический орган с живыми клетками и тканями, пропускающими электрические импульсы, а не платы с цифровым кодом и проводами.
2. Технологии ещё недостаточно развиты
Кристен Харрис
Недавно учёным удалось приоткрыть «тайну» мозговой нейронной сети: для этого они сканировали при помощи электронного микроскопа мельчайшие кусочки нервной ткани, а затем воссоздали её компьютерную модель, однако чтобы проделать то же самое с целым мозгом существующих технологий недостаточно. Нейробиолог Кристен Харрис (Kristen Harris) пояснил: в настоящее время одна клетка головного мозга эквивалентна по мощности одному ноутбуку.
3. Структура мозга слишком сложна
Глиальные клетки
Но даже если появятся суперсовременные компьютеры, способные воссоздать весь триллион нейронных связей, учёным ещё долго придется расшифровывать, как проявляется каждая из них в сознании и поведении человека. Кроме того, сами нейроны составляют лишь 15% нервной ткани, а помимо них есть ещё вспомогательные клетки — глии.
Центральная нервная система
4. Мозг — лишь часть ЦНС
Грегори Уилер
Грегори Уилер (Gregory Wheeler) из Университета Карнеги-Меллона заметил, что мозг подаёт сигналы, которые были бы бесполезны, к примеру, без спинного мозга. Поэтому, чтобы создать искусственный интеллект, подобный человеческому, нужно разрабатывать не один орган, а целый организм.
таким образом систему ИИ можно представить в виде следующих связей
intellect.ml
Проектирование и искусственный интеллект - Энциклопедия по экономике
Наиболее уязвимы экспертные системы в распознавании границ своих возможностей и демонстрируют ненадежное функционирование вблизи границ их применимости. Дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта со временем предложит способы выявления границ своих возможностей. Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный с значительными затратами времени и средств. Проектирование экспертных систем также имеет определенные трудности и ограничения, которые влияют на их разработку. [c.211]
Комбинированное управление. Основной вопрос при проектировании систем комбинированного управления заключается в том, каким образом, на основании каких знаний (информации) осуществлять выбор того или иного типа управления. Наиболее широкие возможности для этого представляют методы искусственного интеллекта [23]. Их преимущество по сравнению с простыми переключающими алгоритмами состоит в использовании широкого спектра данных и знаний для формирования алгоритма выбора типа управления. [c.63]Данное направление непосредственно связано с проблемой искусственного интеллекта или поискового конструирования. Хотя пока трудно описать сам процесс творчества в проектировании, анализ все же показывает, что в основе проектирования лежат объективные закономерности, позволяющие строить и развивать теорию проектирования. [c.176]
Проектированием или предварительным описанием будущего объекта, как предмета труда, человечество занимается со времени начала его познавательной деятельности. Если несколько расширить понятие проектирования, включив в него и выбор тех или иных действий, то можно утверждать — каждый человек занимается им ежедневно и не один раз. Широта использования такого поведенческого акта не остается без внимания специалистов, занимающихся разработкой искусственного интеллекта. Ими уже выделены некоторые процедуры, сопровождающие планирование и другие близкие к проектированию процессы. [c.24]
Основные трудности освоения САПР [66 ] состоят в большой стоимости аппаратных и программных средств, в необходимости обучения персонала и реорганизации кадров. Оптимистические прогнозы относительно возможностей автоматизации проектирования пока не оправдались. Однако в настоящее время заметен переход к новому поколению автоматизированных систем, в основе которых лежат достижения в области искусственного интеллекта и, в частности, баз знаний. Таким образом, несмотря на определенные успехи в развитии САПР, кардинального изменения в практику проектирования они не внесли. Недостатки существующих САПР коренятся в том, что они создаются в рамках традиционного проектирования, допускающего формализацию и использование ЭВМ лишь на последних стадиях проектирования. Успехи автоматизации в большей степени затрагивают обслуживающие подсистемы, нежели проектирующие. Работы в области САПР были бы более результативны, если бы ее разработчики имели формализованное описание проектных процедур и операций. Однако в этом-то и состоит основная сложность. Только дальнейшие методологические исследования, достижения в области искусственного интеллекта позволят вскрыть механизмы творчества, создать методы автоматизированного проектирования,не уступающие по оригинальности принимаемых решений и превосходящие традиционные по срокам разработки и качеству проектируемых объектов. [c.42]
Субъект проектирования. Под субъектом проектирования можно понимать отдельного человека, коллектив специалистов, искусственный интеллект. По аналогии с субъектом познания [26] субъект проектирования — система, осуществляющая извлечение информации о внешних явлениях природы и общественной жизни, включая процесс коммуникации в широком смысле слова (передача сведений Б ходе обучения, обмен мнений, борьба идей и т. д.). [c.43]
К изобретательству наиболее склонны люди с хорошо развитым ассоциативным мышлением. Поиск возможных технических решений весьма увлекательный и в то же время напряженный процесс. Многим конструкторам он доставляет интеллектуальное наслаждение, подобное тому, какое испытывает любитель шахматной игры. Мозг такого человека находится в состоянии творческого поиска даже в те моменты, когда сам человек занят совершенно другим делом. Конструктор знает, что то или иное техническое решение может возникнуть в его сознании совершенно неожиданно. Часто это бывает в транспорте, нередко в кино или театре, бывали случаи — и во сне. Разгадка механизма творчества — неотъемлемое условие создания искусственного интеллекта. На заре технического творчества поиск конструктивного решения всецело относился к области искусства. В настоящее время этот процесс все ближе примыкает к науке. Использование систематизированных и обобщенных знаний в поиске технических решений — характерная черта современного проектирования. Знания нужны не для того, чтобы освободить человека от творчества, а для того, чтобы сделать его более целенаправленным. Стремление к сокращению сроков проектирования не позволяет надеяться на спонтанное озарение, его нужно стимулировать. Нередки случаи, когда наиболее удачный вариант технического решения возникал в конце разработки и уже не мог быть использован. [c.118]
Новое третье поколение САПР охватит процедуры, связанные с принятием решений на ранних стадиях проектирования. Большие надежды возлагаются на развитие искусственного интеллекта и особенно на экспертные системы с базами знаний. [c.248]
Интеллектуальная поддержка деятельности должностных лиц в настоящее время является основной и останется таковой в будущем. Организация такой поддержки ЛПР полностью определяется рациональным использованием методов, средств и технологий искусственного интеллекта. Сам термин "искусственный интеллект" относится к группе терминов и понятий, получивших весьма широкое распространение, в том числе и у неспециалистов. При этом большинство людей трактуют искусственный интеллект как сравнительно новое научно-техническое направление, с которым связывают надежды на резкое увеличение функциональных возможностей технических объектов, в частности, вычислительных систем, используемых в качестве средств автоматизации различных сфер профессиональной деятельности человека управления, проектирования, производства, обучения, индустрии обслуживания и развлечений и т. п. [c.408]
Целью учебного пособия является ознакомление студентов, обучающихся по специальности "Информационные системы в экономике", с проблематикой и областями использования искусственного интеллекта в экономических информационных системах, освещение теоретических и организационно-методических вопросов построения и функционирования систем, основанных на знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний. В результате изучения учебного пособия студенты получат знания по архитектуре и классификации ИИС, методам представления знаний, областям применения, а также научатся выбирать адекватные проблемной области инструментальные средства разработки ИИС и методы проектировании базы знаний. [c.6]
Орловский Г. В., Слисенко А. О. Искусственный интеллект промышленная точка зрения//ЭВМ в проектировании и производстве. — Л. Машиностроение, 1983. — С. 5—17. [c.143]
В сборнике представлены тексты избранных докладов Международной конференции по проблемам управления, посвященной 60-летию Института проблем управления имени В.А.Трапезникова РАН. В докладах излагаются фундаментальные и прикладные результаты отечественных и зарубежных ученых по теории управления, ее концептуальным и философским проблемам и приложениям теории управления применительно к самой широкой проблематике современной теории управления, включая математические основы теории управления оптимальное управление адаптивные, робастные и дискретные системы системный анализ стохастические системы идентификацию управление медико-биологическими системами распознавание образов и анализ данных управление безопасностью надежность и техническую диагностику управление социально-экономическими системами человеко-машинные системы теорию выбора и принятие решений управление сложными производственно-техническими комплексами технические средства управления автоматизированное проектирование вычислительные системы и сети искусственный интеллект системы логического управления управление подвижными объектами. [c.2]
economy-ru.info
Компьютер и искусственный интеллект - Справочник химика 21
Таким образом, вместо того, чтобы быть пленником одномерного подхода ( синтезом должен заниматься только человек или синтезом должна заниматься только ЭВМ ), мы попытаемся определить те направления, в которых компьютер является бесспорным лидером, и те, в которых человек пока далеко впереди. Эти последние являются вызовом, на который искусственный интеллект должен будет ответить в будущем, и они же намечают стратегию дальнейших действий для тех, чей лозунг — совместные усилия химика и компьютера. [c.12]
В последние годы компьютеры стали широко применяться в таких областях деятельности человека, как игра в шахматы, перевод с одного языка на другой, сочинение музыкальных произведений, выработка и принятие технических решений. Деятельность такого рода считается интеллектуальной. Поэтому компьютеры и соответствующие программы, используемые для машинной поддержки интеллектуальной деятельности человека, получили название систем искусственного интеллекта. [c.131]Создавая эту систему, мы преследовали цель не только убыстрить проектирование новых ЭВМ, но и приблизиться к созданию искусственного интеллекта. А для того чтобы воплотить эту идею в жизнь, чтобы научиться строить все более и более сложные компьютеры, наша система просто необходима, без нее нечего даже и мечтать создавать как машины сегодняшнего, так и завтрашнего дня. [c.83]
Р8. За то время, что книга шла к издательству, а от него - к читателю, произошли изменения, подтверждающие время фантастического проекта Техносфера № 2 пришло. Движение начинается с компьютеров. В машинах шестого и, отчасти, пятого поколений совершаются переходы от программирования к обучению и от моделей, составляемых человеком, к самостоятельно эволюционирующим системам связей. (См. На пути к искусственному интеллекту. - М. Мир, 1987 Гуляев Ю. В. И др. На пути к эволюционной информатике//Вестник АН СССР. - 1987. - Вып. 11) Переход к таким машинам столь радикален, что естественнее относить их не к шестому поколению, а ко второму царству (по аналогии с биосистематикой). Имеют они и свое филогенетическое древо , не такое, как у обычных программируемых машин. [c.164]
Некоторые методы анализа вообще невозможно представить без компьютера (хромато-масс-спектрометрия, жидкостная фоматография с многоканальным детектированием, Фурье-спектрометрия). Успешно развиваются методы идентификации органических соединений, прежде всего по данным ИК-, ЯМР- и масс-спектроскопии. В этом случае компьютер реализует некоторые функции искусственного интеллекта , сопоставляя экспериментальную картину с имеющимися теоретическими представлениями и делая выводы. [c.404]
Для компьютеров РЕТ имеется развитое программное обеспечение. Обычно машины поставляются с встроенным в ПЗУ интерпретатором языка Бейсик — наиболее распространенным языком программирования для подобных микро-ЭВМ [7, 9]. Есть также возможность программировать на языках Паскаль, липе и ассемблер. В отличие от Бейсика в системе Паскаль программы вначале компилируются и потому работают намного быстрее. Другая интерпретационная языковая система, ЛИПС, широко используется в работах по искусственному интеллекту, а также при создании и отладке программ для управления робототехническими устройствами. Для многих прикладных задач этих языков недостаточно, так как программы работают недостаточно быстро. В таких случаях нужно программировать на ассемблере с помощью системы автоматизации программирования [23] или на кросс-ассемблере [16]. Если же на ЭВМ нет таких возможностей, то приходится писать программу в машинных кодах и вводить ее в память с помощью специального терминального монитора компьютера РЕТ. [c.174]
В общем случае информационно-поисковые системы могут быть ручными или на основе компьютеров. Дедуктивные системы с применением методов искусственного интеллекта включают использование специальной компьютерной техники. Они тесно связаны с экспертными системами, упоминавщимися в гл. 2. Поиск документов относится к печатному библиографическому материалу — книгам, отчетам, журналам и т. п. Ретроспективные системы позволяют осуществлять поиск документов, отно- [c.409]
Итак, два пионера в области КПОС дают новичку разные напутствия. Один утверждает, что химик-синтетик может прекрасно обойтись без помощи компьютера, а другой говорит, что органический синтез, конечно, является крепким орешком для искусственного интеллекта, но мы найдем в этом последнем новый, весьма полезный инструмент для нашей работы, даже если с его помощью мы и не решим все проблемы. Ниже мы надеемся показать, как могут сосуществовать две столь разные точки зрения в одной области исследования. Но прежде чем говорить об [c.11]
Определение химическою строения неизвестного соединения на основании спектроскопических и спектрометрических данных может быть цоручено и компьютеру, который здесь выступает в роли искусственного интеллекта . При этом имеется в виду не идентификация неизвестного соединения путем сравнения его спектра с эталонными, а именно установление строения впервые изучаемого спектроскопически вещества на основе набора большого числа спектров,- соответствующих другим соединениям. Примеры такого подхода уже есть. Биман и Мак Лафферти в 1966 г. применили компьютерный структурный анализ для определения аминокислот в составе олигопептидов Петтерсон и Рихаге (1967) — для установления строения предельных углеводородов от до Сдо, содержащих одну метильную группу в боковой цепи Джерасси и сотр. (1969) — для установления строения алифатических кетонов и простых эфиров. Сасаки (1970) предложил метод компьютерного структурного анализа, основанный на положении о том, что в спектроскопических данных находится информация о всех фрагментах данного вещества и чт-о поэтому задача компьютера сводится к построению из этих фрагментов наиболее вероятной структуры анализируемого соединения [55]. [c.314]
Однако ЭВМ обнаруживают еще одно существенное отличие от привычных нам орудий производства. Все прежние машины увеличивали физические воз.можности человека. Колесо повысило скорость передвижения челов-ека. Токарный станок во много раз увеличил способность человеческой руки придавать предметам нужную форму. Наконец, электрогенераторы позволили в огромной степени увеличить мускульную силу человека. С этой точки зрения особенность ЭВМ состоит в том, что они расширяют не физические, а /у. сгвеннме способности человека. Только с появлением компьютеров стало возможным создание систем искусственного интеллекта. Судя по той роли, которую ЭВМ уже сыграли в развитии цивилизации, можно ожидать, что их дальнейшее совершенствование внесет еше больший вклад в научно-технический прогресс. [c.4]
Свое наиболее полное выражение искусственный интеллект находит в экспертных системах, которые основаны на использовании и переработке знаний. Первые систе.мы искусственного интеллекта разрабатывались для решения таких задач, как автоматическое доказательство теорем, извлечение смысла из текстов на естественном языке, машинный перевод с одного языка на другой. Решение этих задач связано с нетривиа.гтьными логическими умозаключениями, а поиск результата, как правило, сводится к перебору и анализу огромного количества возможных вариантов. Однако перебор всех возможных вариантов одной шахматной партии даже на современных компьютерах занял бы годы. Человек же в таких ситуациях проявляет способность отбрасывать малоперспективные направления поиска, сокращая тем самым область перебора. В экспертных системах делается попытка моделировать именно эту способность человеческого мышления. Такой подход к решению задач получил название эвристического. Он используется наряду с методами математической логики. [c.131]
chem21.info
На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ / itProger
Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры – это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования.
LISP
Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP. ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ.
LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности, что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.
Java
Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:
- прозрачность использования и написания кода;
- способность легко переносить программы;
- лёгкое сопровождение проектов.
Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.
Среди особенностей языка стоит выделить:
- простота выполнения отладки;
- качественное взаимодействие клиентской и серверной системы ресурса;
- лёгкость обращения с масштабными проектами.
При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.
Prolog
Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа. На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки.
Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog – многофункциональная платформа для программирования ИИ.
Python
Python активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн.
В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта.
История развития ИИ
Началом традиционного представления ИИ стал проект UNIMATE, который увидел мир в 1961 году. В ходе представления был впервые получен робот, который начал выпускаться в промышленных масштабах. Робот был задействован на линии производства в концерне «General Motors». Для создания были задействованы Валь и переменные из среды ассемблера. Язык пришёлся по душе благодаря наличию простейших фраз, отражению команд на мониторе и наличию инструкций, не нуждающихся в дополнительных разъяснениях.
Спустя 4 года (1965 год) был запущен искусственный интеллект «Dendral». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP.
«Weizenbaum» в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу – LISP.
Первым роботом мобильного типа стал «Шеки», в его основе также лежал ЛИСП. Логика конструктора была построена на решении поставленных задач и передвижения, для взаимодействия использовались подъёмы вверх и вниз, а также включение и выключение света. С помощью «Шеки» удавалось открывать, закрывать, передвигать и т.д. Робот даже был способен передвигаться со скоростью равной спокойной ходьбе человека – 5 км/ч.
За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг» (сторожевой робот), «Predator» (беспилотник), «АЙБО» (собака), «АСИМО» от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.
itproger.com
Интеллект искусственный - Энциклопедия по машиностроению XXL
Избыточность 84 —86, 101 — 103, 1 17, 120, 126, 235 Инструктирование 386, 394 Интеллект искусственный 20, 277, 386 Информационная перегрузка 126—128 Информация взаимодействия 74 входная 64—67, 90, 91 [c.397]
Кибернетической машиной называется машина, заменяющая или имитирующая различные механические, физиологические или биологические процессы, присущие человеку и живой природе, и обладающая элементами искусственного интеллекта. [c.12]
В настоящее время разрабатываются роботы-манипуляторы с так называемым искусственным интеллектом . Эти роботы обладают чувством осязания — с помощью специальных датчиков, зрением — с помощью телевизионной аппаратуры и т. д. Они способны выполнять элементарные операции сборки, перемещения объектов по заданной программе и т. д. Эти машины обладают свойством адаптации и самообучения. [c.621]
В задачах структурного синтеза, относящихся к задачам искусственного интеллекта, широко используется представление информации в виде дерева, например в методе И-ИЛИ-дерева. Для организации данных в виде дерева может быть применена списковая структура. Однако чаще для этой цели используют двоичные де- [c.16]
Роботы-манипуляторы третьего поколения — с элементами искусственного интеллекта их система управления сама формирует и затем реализует программу в зависимости от поставленной цели, [c.324]
Эта книга о том, как и что видит современный компьютер. Научить машину смотреть просто—достаточно снабдить ее телекамерой, передающей изображение в память ЭВМ. Видеть — это гораздо больше, чем смотреть видеть — значит узнавать наблюдаемые объекты, адекватно реагировать на них. Научить машину видеть — задача в тысячи раз более сложная, связанная с такими фундаментальными для человеческого интеллекта понятиями, как понимать, узнавать, объяснять. Машинное видение — одна из основных составляющих частей искусственного интеллекта, и именно так эта тема раскрывается в книге. [c.127]
Промышленные роботы третьего поколения, называемые также роботами с элементами искусственного интеллекта, имеют развитую систему чувствительных (иначе, сенсорных) устройств, включая техническое зрение, которая позволяет после обработки получаемой информации распознавать образы, давать анализ состояния [c.271]
Искусственный интеллект. Системы общения и экспертные системы Справочник/Под ред. Э.В.Попова. -М. Радио и связь, ) 990. -464 с. [c.42]
Системы управления, удовлетворяющие указанным требованиям, относятся к классу систем искусственного интеллекта (СИИ), особенность которых заключается в том, что при их создании интеллектуальность формируется вводом интеллектуальных блоков в обычные неинтеллектуальные системы. Таким образом, алгоритм адаптивного управления должен включать все элементы управляющих алгоритмов и блоков, обеспечивающие его интеллектуальность. [c.57]
Чтобы практически реализовать эти довольно обширные области, нужно заложить в искусственный интеллект такие принципы, которые до сих пор не встречались ни в адаптивных роботах, ни тем более в промышленных роботах. Искусственный интеллект необходим, вероятно, в первую очередь для создания интеллектуальных роботов. [c.78]
Определяющим моментом в формировании искусственного интеллекта служит математическое программирование. Богатый опыт развития программной части вычислительных машин — вот фактическая основа для его формирования. Здесь следует выделить вопросы структурных построений банков данных, виды операций, производимых с этими данными, свойство стратегий контроля. Большую роль играют обобщенные системы порождения и исчисления предикатов. Возникает аналогия если для создания нового машиностроительного производства нужна новая технология, то, чтобы обогатить программирование, нужны новые алгоритмические методы. [c.78]
К искусственному интеллекту приводят комбинаторные задачи, которые строятся по принципу нахождения оптимальных комбинаций или оптимальных планов. [c.81]
Современная робототехника стала возможной — как и многое другое в сегодняшней технике, да и вообще в науке — благодаря появлению электронных вычислительных машин Стало возможным и то, о чем мы и мечтать не смели, — автоматизировать не только физический производственный труд человека, но и ряд умственных операций. Это уже новое качество. Однако я не разделяю оптимизма некоторых математиков, которые считают, что подобный искусственный интеллект уже в ближайшем будущем превратит роботов в поэтов и музыкантов, в инженеров и математиков. Я считаю, что корни такого оптимизма кроются в недооценке реальных технических трудностей, которые стоят на пути конструирования мыслящих устройств. При всем том не могу отрицать, что роботы, снабженные даже зачаточными элементами искусственного интеллекта , способны справиться с задачами, которые недоступны их более примитивным братьям. Это будет новое поколение роботов, еше один шаг в развитии робототехники. Известно, что в робототехнике имеется несколько поколений первое-манипуляторы, второе — планирующие системы, снабженные электронно-вычислительными устройствами, третье — роботы с чувствительными датчиками и четвертое— думающие роботы с искусственным интеллектом . [c.55]
Задача изучения механики роботов, манипуляторов, шагающих и других машин и систем тесно переплетается с задачами управления в самом широком понимании вопросов управления, т. е. включая разработку искусственного интеллекта для них. В первую очередь должны быть развиты работы по структурному, кинематическому и динамическому анализу и синтезу различных схем механизмов, роботов, манипуляторов, шагающих и других машин и систем. [c.138]
В печати, особенно научно-популярной, часто приходится встречаться с утверждениями, что следующий этап робототехники — это наделение роботов какими-то чертами искусственного интеллекта. Такие устройства в какой-то степени смогут и думать за человека, станут своеобразными усилителями его интеллекта. [c.144]
Таким образом, можно полагать, что у роботов следующих поколений будут многие элементы искусственного интеллекта, в частности и те чувства, которыми человек или совсем не обладает или обладает в слабой степени, как, например, чувство электромагнитных, ультразвуковых, радиоактивных излучений и полей. Роботы никогда не будут обладать интеллектом человека, но многие элементы его интеллекта или других живых существ органически войдут в системы движения и управления ими. Сбываются пророческие слова В. П. Горячкина о том, что механизация сельского хозяйства не только не должна оттеснять интерес к живому двигателю, но должна побуждать усиленно им заниматься... чтобы заимствовать и научиться у живой природы, как надо строить механизмы и источники энергии. В этом отношении земледельческая механика в отличие от других как раз стоит посредине между живой природой и общей техникой, так как сельскохозяйственные машины не прикреплены к фундаменту, а перемещаются в пространстве, как живые существа . [c.157]
К роботам третьего поколения относятся роботы с искусственным интеллектом. Эти роботы создают условия для замены человека в области квалифицированного труда, имеют способности к адаптации в процессе производства. Роботы третьего поколения способны понимать язык, могут вести диалог с человеком, планировать поведение и др. [c.75]
Система управления. В роботах применяют различные по сложности и совершенству системы управления, начиная от простых цикловых систем и кончая системами с элементами и искусственного интеллекта (искусственное зрение и т. п.). Наибольшее распространение получили позиционные и контурные системы управления с программоносителями в виде штекерных и матричных панелей, магнитных и перфорированных лент. По конструктивному расположению эти системы могут быть выполнены в виде отдельного пульта 11 (см. рис. 220) или встроены в корпус робота. В конструкции робота типа Юнимейт (рис. 222) плечо 4 вращается вокруг вертикальной и горизонтальной осей и обеспечивает возвратно-поступательное перемещение вдоль своей оси, [c.246]
В последние годы стали создаваться кибернетические машины, выполняющие требуемые механические движения с г.омощыо соответствующих систем управления, в которых ис юльзуются ЭВМ, биотоки, специальные управляющие приводы и т. д. Это — автооператоры, роботы, манипуляторы, шагающие, ползающие и другие машины. Отличительной их особенностью является то, что рабочие органы этих машин выполняют механические движения, свойственные органам человека или животных. Например, робот имеет как бы ])уку , выполняющую заданные технологические операции. Шагающая машина имеет ноги и в какой-то мере имитирует движения, свойственные животным или насекомым. Ползающие машины сво ми элементами напоминают гусеницу или змею и т. д. Но главным в кибернетических машинах является их очувствление , т. е. оснащение этих машин искусственным осязанием с помощью соответствующих датчш-сов, искусственным зрением с помощью телевизионных устройств и т. д. С помощью специальных управляющих машин роботы, манипуляторы, шагающие и другие машины оснащаются как бы искусственным интеллектом , т. е. по заложенной в систему управления программе могут выполнять технологические операции того или другого вида в зависимости от ситуации, например при сборке каких-либо узлов выбирать требуемые детали, различая их по форме, цвету, геометрическим параметрам и т. д., перемещаться по различным поверхностям, обходя препятствия на своем пути или перешагивая через них, и т. д. [c.14]
Следует использовать процедуры обучения (формирования понятий) на этапах проектирования (1,4), где интенсивно обучается технолог-проектировщик при неавтоматизированном проектировании (рис. 3.14). На этих этапах решаются в основном трудноформализуе-мые творческие задачи, при реализации которых необходимо передавать ЭВМ процедуры, использующие элементы искусственного интеллекта. [c.123]
Промышленные роботы и манипуляторы, управляемые челове-ком-оператором или программным устройством, могут быть отнесены к роботам первого поколения. В настоящее время должны получить быстрое развитие работы по созданию роботов последующего поколения, обладающих некоторыми органами чувств человека, например осязанием, слухом, зрением, обонянием, реагирующих и на неощутимую человеком информацию, например на ультразвук, вибрации, электромагнитные и тепловые поля и т. п. К. роботам еще более высокого поколения будут относиться устройства, обладающие искусственным интеллектом. Сложные задачи предстоит решить по разработке способа общения человека с роботом, изучению характеристик человека-оператора в системе человек— робот , а также исследованию распределения функций между человеком и роботами, обладающими разной степенью автономности. [c.12]
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ (ЭС) - класс систем искусственного интеллекта,способных получать, накапливать, коррелировать знания из некоторой предметной области,представляемые в основном экспертами, выводитьновые знания, решить на основе этих знаний практические задачи и объяснять ход решения. С помощью ЭС решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных, слабо структурированных задач. Алгоритмические решения таких задач или не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них,или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Различные ЭС, реализованные обычно в виде систем математического обеспечения ЭВМ, ориентированы на задачи идентификации, интерпретации, распознавания, классификации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, контроля и предупре>кцения о возникновении нештатных ситуаций, тестирования, отладки, ремонта, обучения, управления. [c.91]
Основные компоненты ЭС база знаний, хранящаяся в соответствии с некоторыми способами представления знаний, информации о предметной области факты, закономерности, эвристические правила, метаправила рабочее поле для хранения описания решаемой задачи и данных для конкретного сеанса работы ЭС диалоговый процесс, обеспечивающий взаимодействие конечного пользователя, а также инженера по знаниям с ЭС на некотором языке-профессиональном, ограниченном естественном, графическом, тактильного взаимодействия и т.д. решать реализующую функцию планирования, поиска решения задачи, вывода логического блок извлечения, пополнения и корректировки знаний блок объяснений(пользователю действий ЭС) Чаще всего ЭС строятся как продукционные системы Сс числом продукций от нескольких десятков до нескольких тысяч). Для организации поиска решения задач используются различные методы, разработанные в исследованиях по искусственному интеллекту. Для получения выводов из неполных, вероятностных, нечетких знаний применяют вероятностные методы (например юпользующуюсяБайеса формулу), нечеткую логику, логики многозначные. Некоторые ЭС способны делать индуктивные выводы, обучаться. [c.91]
Третье поколение ПРП1—манипуляторы с элементами искусственного интеллекта, полностью адаптирующиеся, управляемые от ЭВМ с программированием цели, решающие логические задачи и самообучающиеся, обладающие зрением, осязанием, слухом и памятью. Системы ПР111 находятся в стадии разработок. [c.503]
Свойство систем вырабатывать или получать недостающую информацию в цроцессе функционирования — одно из главных в адаптивных системах. АПМП крайне нуждается в адаптации, так как ему присуща неопределенность не только второстепенных, но и главных факторов и прежде всего факторов внешней среды. Адаптация в ГАП широко используется на всех стадиях обработки при конструировании, во время технологической подготовки, а такнгрупповом управлении станками. Наряду с промышленными роботами в АПМП предполагается широкое использование адаптивных, а в ряде случаев и интеллектуальных роботов. В то же время именно АПМП, из которого на всех ступенях иерархии в перспективе предполагается почти полностью устранить человека, нуждаются в искусственном интеллекте. Это определяет повышенное внимание к проблеме применения интеллектуальных роботов в АПМП при ГПТ. [c.5]
Несколько иной подход следует предусмотреть для реализации задач адаптации второго класса. Последовательность правил выработки решения на уиравленпе определяется структурой управляющих алгоритмов. Выбор требуемой последовательности правил осуществляется выбором соответствующей ветви алгоритма автоматически или операторами. Формирование последовательности правил выработки решения, не заложенной в структуре управляющего алгоритма, но диктуемой условиями создавшихся производственных условий, не предусматривается. Достижения науки в области моделей систем искусственного интеллекта делают возможным осуществить разработку прикладного программного обеспечения, позволяющего изменять структуру алгоритмов управления применительно к конкретно складывающейся обстановке, т. е. на более высоком уровне осуществлять адаптацию второго типа. В дальнейшем алгоритмы, обладающие свойством адаптации структуры отдельных своих элементов (структурной адаптации), будем называть алгоритмами адаптивного управления (ААУ). [c.56]
Для АПМП нужны различные роботы, а не только с искусственным интеллектом. Все важнейшие операции АПМП должны [c.77]
Технические задачи несколько ограничивают проблелгу искусственного интеллекта. Не может быть и речи о создании нолной модели человеческого мозга, хотя с расширением проблемы может возникнуть проблема широкого воспроизведения других сторон и способностей человеческого мозга. Технические ограничения состоят в том, что необходимо, например, при применении естественного языка создать систему, способную принять и передать фрагмент умственной структуры от одного мозга к другому. Это возможно, если оба звена обладают достаточно сходными умственными структурами. [c.79]
Когда-то было проблемой само обш ение человека с машиной. Позже научились переводить мысли естественного языка на формальный и машинный язык и общение стало очень активным. Следовательно, в реализации идеи диалога с системами с искусственным интеллектом уже заложены начальные основы решения проблемы разработки понимаюш их умственных структур и языка общения с ними. Между интеллектуальными роботами и системами, с ними обращающимися, должна существовать искусственная языковая система шифрирования и дешифрирования. Благодаря миниатюризации вычислительной техники, неограниченному развитию форм и систем памяти удается решить проблему искусственного интеллекта. Действительно, когда техническая реализация выливалась в сложные ламповые устройства с большими габаритами и потребляемой энергией, то практическая реализация искусственного интеллекта была проблематичной. Она имела исключительно познавательный смысл, но не имела практического. С переходом на микропроцессоры и микро-ЭВМ, когда те же задачи стали укладываться в совершенно другие габаритные и энергетические характеристики, процент воспроизводимых функций человеческого мозга резко возрос. [c.79]
АПМП может ставить ряд вопросов, которые должны быть разрешены. Следовательно, возникает необходимость в справочных или консультационных разумных машинах. Они должны иметь систематизированные знания, охватываюш ие круг заданных вопросов, а для технического решения проблем обш епия должны характеризоваться оперативностью и быстродействием, достоверностью (безошибочностью), коммутабильностью и эстетикой (печатная форма ответа, достаточно полная, обстоятельная, на требуемом языке и т. д.). В справочных и консультационных машинах должен быть заложен как активная процедура метод дедукции. Нужно умело расчленять основную задачу на подзадачи, которые должны быть доказаны отдельно. Однако при искусственном интеллекте возникают технические проблемы как создать надежные логические устройства, как создать автоматический декомпозитор и контроллер программной декомпозиции. Центральным принципом в доказательстве теорем при искусственном интеллекте должна быть формализованная дедукция процесса, использующая язык предикативной логики. Важность этого раздела подчеркивается тем, что сам метод доказательства теорем может быть распространен на многие задачи АПМП, если их сформулировать в виде теорем. [c.80]
По обстоятельствам работы робота в АПМП необходимо создание сцен как сечений внешней обстановки. Легче всего запечатлеть двухмерную сцену. Более обш,ие трехмерные сцены должны быть строго описаны с применением сначала грубой, а затем точной картины. Грубая картина дает представление о предмете в общ ем. Затем идет узнавание тонкой структуры. Цель всего процесса восприятия — дать адекватное представление о предмете, избегая его загромождения. Искусственный интеллект в данном случае должен действовать как художник, изображающий малыми средствами большую информацию. Большое значение для раскрытия информации имеют гипотезы и их проверка. Выдвижение гипотез требует большого количества сведений об ожидаемых сценах. С целью оперативности схемы могут быть обрамлены рамками. Немаловалшыми проблемами являются проблемы обучения и самообучения. [c.81]
Таким образом, если подвести итог, то можно сказать, что с решением проблемы искусственного интеллекта практически обеспечивается ряд интеллектуальных задач. При этом на первый план выдвигается принцип автоматизации программированця и разработка процедуральных языков высокого уровня. [c.81]
Промышленные роботы и манипуляторы, управляемые оператором или с помощью программного устройст- ва, могут быть отнесены к роботам первого поколения. В настоящее время должны получить быстрое развитие работы по созданию роботов последующего поколения обладающих некоторыми органами чувств человека, например, осязанием, слухом, видением, обонянием, и способных воспринимать некоторую неощутимую человеком информацию, например, реагировать на ультразвук, на электромагнитные и тепловые поля и т. д. К роботам еще более позднего поколения будут относиться устройства, обладающие искусственным интеллектом. В решение этой последней проблемы входят создание методов описания окружающего мира и формирования этого мира в памяти роботов, разработка специальных формализованных языков как средства для управления рсбота-ми, их обучения и управления их поведением. К проблеме искусственного интеллекта для роботов тесно примыкает проблема взаимодействия робота со средой и человеком, а также вопросы взаимодействия меладу челове- [c.138]
Тем не менее воспроизведение мыслительных функций человека в их полном объеме, увы, недоступйо i a-шим сегодняшним возможностям хотя бы потому, что Бса виды умственной деятельности человека, которые предшествуют формальному логическому мышлению,- восприятие, действие, процесс принятия решения и многое другое — все они еще недостаточно изучены. С едуст вспомнить и о словах знаменитого математика Дул. фон Неймана, который говорил, что язык мозга — не язык математики . До тех пор пока не будет создан ззго-подобный метод переработки информации, нам трудно рассчитывать на полный успех, и проблема взаимоотношения человека и робота е искусственным интеллектом [c.145]
Если же заглянуть немного вперед, то мне видится, что роботы с чертами искусственного интеллекта будут работать в таких местах, которые недоступны человеку. Они будут воспринимать, хранить и перерабатывать информацию, причем делать это быстрее человека и в больщих объемах. А это значит, что они смогут анализировать более длинные цепочки причинно следственных связей, чем доступно нац с годн , видеть более отдаленные последстви5 принимаемых решений и, следовательно, дальше заглядывать в будущее. [c.146]
Лингвистический уровень. На этом уровне используют построения, по своей структуре приводящие к абстрактным языкам. Работы этого направления часто объединяют понятием искусственный интеллект . В работе [100] показывается, что теория, на которой покоятся схемы автоматов всех типов, не является теорией психической деятельности человека. Приводится схема гиромата , который является более близкой моделью психической деятельности и позволяет решать задачи творческого характера, непосильные для автоматов. Гиромат является многоуровневой моделью, в которой происходит постепенное обобщение проблемных ситуаций. Основой принятия решения является модельный эксперимент, частями которого являются [c.22]
Н. Нильсон. Мобильный автомат, построенный с использованием принципов искусственного интеллекта.— Сб. Интегральные роботы . М., Мир , 1973. [c.69]
mash-xxl.info
Искусственный интеллект: 8 лекций TED о сверхразуме
1. Можем ли мы создать ИИ и сохранить над ним контроль?
Нейробиолог и философ Сэм Харрис рассуждает о том, почему создание искусственного интеллекта внушает страх, и о непостижимости сверхразума. Харрис не верит в восстание машин и геноцид человеческой расы, вызванный тем, что роботы злые и нас ненавидят. Но учёный допускает возможность того, что человечество может постичь участь муравейника, который мешает строительству нового дома.
2. Как ИИ может вызвать второй промышленный переворот?
Кевин Келли, сооснователь и главный редактор журнала Weird, наоборот, считает, что искусственный интеллект всего лишь инструмент, а утверждение о его сознательности в корне неверно. По его мнению, искусственный разум может совершить новый промышленный переворот, ведь ИИ может работать в сотни, а то и в тысячи раз эффективнее, чем человек.
3. Что произойдёт, когда компьютеры станут умнее нас?
Неважно, когда создадут искусственный интеллект — через 20, 40 или 100 лет. Важно понимать, что в итоге мы получим разум, превосходящий нас во много раз. Ник Бостром, основатель и директор Института будущего человечества, объясняет, что постановка правильных целей и задач, под которые разрабатывается искусственный интеллект, — очень важная тема. Если ей пренебречь, нашу цивилизацию может ждать незавидная участь.
4. Не бойтесь сверхразумного искусственного интеллекта
Позитивное выступление Грэйди Буча вселяет надежду на будущее искусственного интеллекта и человеческого вида. Пока многие эксперты, такие как Илон Маск, Стивен Хокинг и Стив Возняк, выступают против сверхразума, Грэйди Буч встаёт на его защиту. Он рассуждает о сотрудничестве и невероятных перспективах гармоничной жизни с машинным разумом.
5. Как компьютеры учатся творчеству
Блез Агюера и Аркас, глава разработки машинного интеллекта Google, подробно объясняет принцип машинного обучения на примере нейросети, которая научилась рисовать. Конечно, мы не говорим о полотнах, подобных тем, которые создавались великими художниками, — картины нейросети довольно примитивны. Речь идёт о способности машины воспринимать и интерпретировать окружающее пространство.
6. Невероятные и ужасающие последствия машинного обучения
Нейросети — фантастическая технология, которая давно стала реальностью. Джереми Говард рассказывает о прогрессе в машинном обучении: где его применяют и чего ожидать в будущем.
7. Искусственный интеллект убьёт нас
Далеко не все эксперты сходятся во мнении, что искусственный интеллект будет работать исключительно во благо. Джей Тук, эксперт по безопасности, предлагает задуматься о том, как могут использовать нейросети и ИИ люди, которые далеки от науки, но стремятся к тотальному контролю. Искусственный интеллект способен обработать колоссальное количество информации. Джей Тук опасается, что нас ждёт эпоха тотальной слежки, в которой ИИ станет главным оружием.
8. Как изменится рынок труда с приходом искусственного интеллекта
День, когда заработает искусственный интеллект, изменит всё: наш образ жизни, наше представление о мире и самих себе. Мы сможем найти ответы на множество вопросов. Несмотря на все плюсы, нам придётся столкнуться с рядом проблем. Строители, бухгалтеры, грузчики, а также сотни других профессий исчезнут безвозвратно, а их место займут новые. Рынок труда начнёт стремительно меняться. Хотелось бы верить, что все люди смогут приспособиться к таким кардинальным переменам.
lifehacker.ru
