ІНТЕЛЕКТ ШТУЧНИЙ


розділ інформатики, що вивчає принципи дії інтелектуальних машин. Дослідники, що працюють в цьому напрямку, сподіваються досягти такого розуміння механізмів інтелекту, при якому можна буде складати комп'ютерні програми з людським або більш високим рівнем інтелекту. Загальний підхід полягає в розробці методів вирішення завдань, для яких відсутні формальні алгоритми: розуміння природної мови, навчання, доведення теорем, розпізнавання складних образів і т. Д. Теоретичні дослідження спрямовані на вивчення інтелектуальних процесів і створення відповідних математичних моделей. Експериментальні роботи ведуться шляхом складання комп'ютерних програм і створення машин, які вирішують приватні інтелектуальні завдання або розумно провідних себе в заданій ситуації. Систематичні дослідження в області штучного інтелекту почалися лише з появою цифрового комп'ютера. Перша наукова стаття зі штучного інтелекту була опублікована в 1950 А. Тьюрингом. Нижче будуть вказані основні напрямки досліджень в області штучного інтелекту і відповідні методи.
Пошук. Коли комп'ютер з ігровою програмою повинен зробити хід, у нього зазвичай є вибір з кількох можливих ходів.Кожен його хід може мати ряд різних наслідків, що залежать від ходів у відповідь партнера, а кожний наслідок може призводити до інших можливих ходів і т. Д. Головна проблема пошуку в умовах таких "дерев можливостей" - т. Зв. комбінаторний вибух. Якщо на кожному рівні пошуку є 10 можливих варіантів, то 10 рівнів пошуку дають 10 мільярдів можливих варіантів, повністю перевірити які за прийнятний час не здатні навіть швидкодіючі комп'ютери. Тому програмісту доводиться вдаватися до "евристикам" (процедурам, які не заснованим на формально доведеному алгоритмі), які дозволили б відкинути переважну частину альтернатив, іноді навіть з ризиком втратити найкращу відповідь. Таким чином, якщо немає часу перебрати всі варіанти гри до кінця, програма повинна вирішити, коли їй потрібно припинити пошук, і проаналізувати позицію наближено. Про прогрес в даній області можна судити по успіхах комп'ютерних програм для гри в шахи. Наприклад, одна з перших шахових програм аналізувала 7 найбільш ймовірних ходів, 7 ймовірних ходів у відповідь на ці ходи, 7 наступних ходів і 7 відповідей на кожен з них, а всього 2401 остаточну позицію. В аналізі основного масиву цих позицій насправді не було необхідності. Якщо знайдений один хід у, що нейтралізує даний перший хід, то нема чого шукати інші ефективні відповідні ходи. Цей висновок був узагальнений в так звану альфа-бета-евристику для скорочення пошуку, яка застосовується у всіх сучасних програмах різних ігор.
Цілі і підцілі. Для досягнення якоїсь мети часто потрібно знайти послідовність дій, засновану на інформації про те, які необхідні попередні умови і наслідки успішного виконання тих чи інших дій.На основі аналізу того впливу, яке одну дію надає на умови успішного виконання інших дій, була створена комп'ютерна програма для автоматизованого проектування електронних схем.
Подання знання. Безліч побутових проблем при створенні машин, що виконують певні інтелектуальні завдання, пов'язані з питаннями про те, яку інформацію повинна мати програму, яким чином на підставі цієї вихідної інформації можуть бути зроблені подальші висновки і як ця інформація повинна зберігатися в комп'ютері. Необхідністю вирішення цих проблем були викликані до життя дослідження, мета яких - відповісти на питання, що таке знання. Багато аналогічні проблеми досліджують епістемологи - фахівці з теорії знання. Потужні засоби представлення в комп'ютерних програмах і ефективні способи логічних міркувань дала математична логіка. Але, як виявилося, в існуючих системах математичної логіки представлені не всі форми міркувань, властиві людському інтелекту і необхідні для вирішення проблем. Інтелект потребує ще й в способах міркування, що допускають стрибкоподібний перехід до висновків, які можуть бути помилковими. Фахівці встановили також важливе значення ситуацій, в яких нові дії можуть починатися до завершення розпочатих раніше. Предметом вивчення стало також знання про знання.
ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ І ОКРУЖАЮЩИЙ СВІТ
Передбачається, що інтелектуальні машини повинні не тільки вирішувати проблеми шахової гри і математики, але також бачити, чути, контролювати рух і виробляти вироби.
Зіставлення зі зразком. Створено програми, які ототожнюють об'єкти по контурах зміни кольору або яскравості або по протяжним областям одного кольору або однієї текстури.Для виконання таких завдань необхідно, щоб комп'ютер зберігав в пам'яті зразки і міг зіставляти з ними об'єкт. Комп'ютер може зберігати в пам'яті уявлення про собаку як певну сукупність морди, лап, хвоста і т. Д., Все заданої форми і правильно поєднане. Програма може знайти собаку на зображенні, зіставляючи зразок собаки з частинами зображення. Програма може обчислити, як повинна виглядати собака, якщо на неї дивитися під певним кутом або якщо вона частково закрита іншими предметами. Загальні принципи опису зображень і методи зіставлення зі зразком застосовні і до ототожнення собаки, і до ототожнення шахової позиції, і до багатьох інших завдань.
Розуміння мови. Існують програми, що розпізнають і відтворюють людську мову. Деякі з них розпізнають сотні окремих слів, інші можуть навіть "розуміти" зв'язне мовлення. Існують комп'ютерні програми, здатні читати тексти з букварів і відповідати на деякі питання по цих текстів. Інші програми можуть вести діалог з лікарем про захворювання крові. Але коло питань, в яких "розбираються" такі програми, дуже вузьке. І труднощі не в запасі слів, а в тому, що для розуміння статті з енциклопедії потрібно більше початкових знань і вміння міркувати, чим може врахувати програма. У 1950-х роках складалися програми комп'ютерного перекладу з однієї мови на іншу. Вони були не дуже ефективні, і через кілька років довелося визнати, що для успішного переказу необхідно, щоб програма "розуміла" текст, який переводить. В даний час докладаються зусилля до того, щоб наділити комп'ютери більш повним розумінням все більших і більших фрагментів і закономірностей природної мови.Таке розуміння оцінюється за ефективністю програм, що відповідають на питання по тексту на підставі інформації, що міститься в тексті, і закладеної в програму "здатності до міркування".
Навчання на досвіді. Людина і тварини навчаються на власному досвіді, і такою здатністю повинні володіти і програми. Щоб програма могла навчатися на власному досвіді, слід відповідним чином представити в машині її власну поведінку. Таке навчання може бути ефективним, якщо малі з точки зору людини зміни в поведінці відображаються малими ж змінами в способі подання поведінки. В даний час, щоб змінити поведінку програми, слід переглянути всю програму і в ряді місць внести в неї істотні зміни. Однією з головних цілей досліджень в області штучного інтелекту залишається розробка програм, які вміють розмірковувати, т. Е. Здатних поєднувати інструкції з власними знаннями. Таким чином, для створення ефективно самонавчальної програми необхідно подальше просування в області епістемології і способів подання знань.
Промислові роботи. Роботи, які виконують важку або небезпечну роботу, все ширше застосовуються в промисловому виробництві. Найперші з них програмувались на повторення однієї і тієї ж послідовності дій, що складається, наприклад, в тому, що заготовка береться в певному місці і кладеться під прес або в піч, а потім виймається. Навіть недосконалі роботи дозволяють створювати гнучкі виробничі системи. Промислові роботи наступних поколінь забезпечувалися програмами, які передбачають "очувствленние" сприйняття оточення із застосуванням в деяких випадках телевізійних камер для визначення положення об'єктів.Існують програми управління автомобілем, що запобігають наїзди на перешкоди.
Експертні системи. Це програми з "базою знань", що формалізує досвід фахівців в деякій області, і з "механізмом виведення", що дозволяє користувачеві розпізнавати ситуацію, ставити діагноз або давати рекомендації для вибору дій. Одна з експертних систем визначає структуру органічного хімічної сполуки за даними мас-спектрометричного аналізу. Інша - допомагає лікареві поставити діагноз, рекомендує аналізи і лікування, а потім подальші аналізи і лікування на підставі результатів попереднього. Застосування експертних систем почалося в 1980-х роках. Наприклад, був розроблений "помічник ідентифікатора кредитних карток", що виробляє рекомендації для особи, яка зобов'язана приймати рішення про прийняття до оплати кредитної картки з урахуванням ризиків шахрайства та неплатежу, в залежності від облікових записів власника картки і магазину.
Обробка інформації. Дослідження в області штучного інтелекту тісно пов'язані з дослідженнями людського інтелекту. Напрямок в психології, що робить упор на психологічні механізми обробки інформації, початок якому поклали А. Ньюелл і Г. Саймон в 1950-х роках, заснований на комп'ютерному моделюванні інтелектуальних процесів. Кінцева мета досліджень в області штучного інтелекту - досягти такого розуміння інтелектуальних механізмів, при якому можна було б створити комп'ютери, за рівнем інтелекту перевершують людини. Одні вчені вважають, що це нереально, інші - що успіх вже близький. Більшість же сходиться на тому, що, хоча розроблені методи і ведуть до подальших успіхів, для досягнення хоча б людського рівня інтелекту потрібно ще зробити вирішальний прорив, наділивши комп'ютерні програми якимось загальним уявленням про світ.
ЛІТЕРАТУРА
Вейценбаум Дж. Можливості обчислювальних машин і людський розум. М., 1982 Єфімов Е. І. вирішувачі інтелектуальних завдань. М., 1982 Інтелектуальні процеси і їх моделювання. М., 1987 Кондратов А. І. Електронний розум. М., 1987

Енциклопедія Кольєра. - Відкрите суспільство. 2000.