Файл: Макарова_Информатика_2000.doc

В XVIII в. Г. Лейбниц (1646 - 1716) и Р. Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX в. В это же время Н. Винер (1894 - 1964) создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике.

Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете (США). Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач. Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое.

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Единственный объект, способный мыслить, – это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10²¹) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г. Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими, получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 гг. количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Однако в середине 80-х гг. в Японии в рамках проекта разработки компьютера V поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер VI поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры – параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров – распознавание образов.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

гибридный – комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть – программные средства.

В основу кибернетики "черного ящика" лег принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено "мыслящее" устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг.

Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров. В 1956 -1963 гг. велись интенсивные поиски моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ. Оказалось, что ни одна из существующих наук – философия, психология, лингвистика - не может предложить такого алгоритма. Тогда кибернетики предложили создать собственные модели. Были созданы и опробованы различные подходы.

В конце 50-х гг. родилась модель лабиринтного поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. Была проделана большая работа по разработке этой модели, но в решении практических задач идея большого распространения не получила.

Начало 60-х гг. – эпоха эвристического программирования. Эвристика - правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование – разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик.

В 1963 - 1970 гг. к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом, в 1973 г. создается язык Пролог.

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х гг., когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта – представление знаний. Созданы MYCIN и DENDRAL – ставшие уже классическими экспертные системы для медицины и химии. Объявлено несколько глобальных программ развития интеллектуальных технологий - ESPRIT (Европейский Союз), DARPA (министерство обороны США), японский проект машин V поколения.

Начиная с середины 80-х гг. происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам.

История развития искусственного интеллекта в России

В 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А. Ляпунова (1911 - 1973) начал свою работу семинар "Автоматы и мышление" . В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".

Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными, следует отметить алгоритм "Кора" М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов (60-е гг.).

В 1945 - 1964 гг. создаются отдельные программы и исследуется поиск решения логических задач. В Ленинграде (ЛОМИ – Ленинградское отделение математического института им. В.А. Стеклова) создается программа, автоматически доказывающая теоремы (АЛПЕВ ЛОМИ). Она основана на оригинальном обратном выводе С.Ю. Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона.

В 1965 - 1980 гг. получает развитие новая наука – ситуационное управление (соответствует представлению знаний в западной терминологии). Основоположник этой научной школы – профессор Д.А. Поспелов. Разработаны специальные модели представления ситуаций – представления знаний.

В 1980 - 1990 гг. проводятся активные исследования в области представления знаний, разрабатываются языки представления знаний, экспертные системы (более 300). В Московском государственном университете создается язык РЕФАЛ.

В 1988 г. создается АИИ – Ассоциация искусственного интеллекта. Ее членами являются более 300 исследователей. Президент Ассоциации – Д.А. Поспелов. Крупнейшие центры – в Москве, Петербурге, Переславле-Залесском, Новосибирске.

В рамках Ассоциации проводится большое количество исследований, собираются конференции, издается журнал. Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России ничуть не ниже мирового. К сожалению, начиная с 1975 г. на развитии этого направления сказалось прогрессирующее отставание в технологии. На данный момент отставание в области промышленных интеллектуальных систем составляет порядка 5-7 лет.

НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект – это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях

Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний (см. гл. 17).

Игры и творчество

Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки, го. В основе лежит один из ранних подходов – лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.

Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод

В 50-х гг. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез естественноязыковых сообщений, которая состоит из нескольких блоков. Для анализа это:

морфологический анализ – анализ слов в тексте;

синтаксический анализ – анализ предложений, грамматики и связей между словами;

семантический анализ – анализ смысла каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний;

прагматический анализ – анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний.

Синтез включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.

Распознавание образов

Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.

Новые архитектуры компьютеров

Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Создаются Пролог- и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.

Смотрите также файлы

Лермонтов.doc

Лекция FrontPage.doc

Курсовая.docx

курсовая сцен.мастерство.doc

КУРСОВАЯ КАМНЕРЕЗЫ.doc

Файл: Макарова_Информатика_2000.doc

История развития искусственного интеллекта в России

Смотрите также файлы

Информация

Списки файлов

Дополнительно