Файл: Контрольная работа по дисциплине Философия Выполнил студент гр. 1ЗбАСс1 М. И. Хабекиров Проверил преподаватель Е. А. Косолапова.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.12.2023
Просмотров: 27
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Следует отметить, что технические системы могут иметь аналог телесной организации. Развитая кибернетическая система обладает рецепторными и эффекторными придатками. Начало развитию таких систем положили интегральные промышленные роботы, в которых ЭВМ в основном выполняет функцию памяти. В роботах «третьего поколения» ЭВМ выполняет и «интеллектуальные» функции. Их взаимодействие с миром призвано совершенствовать их «интеллект». Такого рода роботы имеют «телесную организацию», конструкция их рецепторов и эффекторов содержит определенные ограничения, сокращающие пространство, в котором, образно говоря, могла бы совершать поиск цифровая машина. Тем не менее, совершенствование систем искусственного интеллекта на базе цифровых машин может иметь границы, из-за которых переход к решению интеллектуальных задач более высокого порядка, требующих учёта глобального характера переработки информации и ряда других гносеологических характеристик мышления, невозможен на дискретных машинах при сколь угодно совершенной программе. Техническая, а не только биологическая, эволюция отражающих систем оказывается связанной с изменением материального субстрата и конструкции этих систем. Такая эволюция, т. е. аппаратное усовершенствование систем искусственного интеллекта, например, через более интенсивное использование аналоговых компонентов, гибридных систем, голографии и ряда других идей, будет иметь место. При этом не исключается использование физических процессов, протекающих в мозгу, и таких, которые психика в качестве своих механизмов не использует. Наряду с этим ещё далеко не исчерпаны возможности совершенствования систем ИИ путём использования в функционировании цифровых машин гносеологических характеристик мышления, о которых речь шла выше.
В последнее время при анализе проблем, связанных с ИИ, часто применяют математический аппарат нечётких множеств, идея и реализация которого принадлежит американскому математику Л.Заде. Суть подхода состоит в отказе от принципа детерминизма. Пожалуй, наиболее поразительным свойством человеческого интеллекта является способность принимать правильные решения в обстановке неполной и нечёткой информации. Построение моделей, приближенных е рассуждениям человека, и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет сегодня одну из важнейших проблем науки. Смещение центра исследований нечётких систем в сторону практических приложений привело к выявлению целого ряда проблем, таких, как новые архитектуры компьютеров для нечётких вычислений, элементная база нечётких компьютеров и контроллеров, инструментальные средства разработки, инженерные методы расчёта и разработки нечётких систем управления и многое другое. Математическая теория нечётких множеств, предложенная Л.Заде около тридцати лет назад, позволяет описывать нечёткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечёткие выводы. Основанные на этой теории методы построения компьютерных нечетких систем существенно расширяют области применения компьютеров. Нечёткое управление является одной из самых активных и результативных областей исследований применения теории нечётких множеств. Нечёткое управление оказывается особенно полезным, когда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов, или когда доступные источники информации интерпретируются неточно или неопределенно. Экспериментально показано, что нечёткое управление дает лучшие результаты, по сравнению с получаемыми, при общепринятых алгоритмах управления. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. [2,3,4,7,8]
Заключение
Особенность ИИ в том, что это не сложная и дорогая технология, вроде атомной энергии. Это программный продукт, который легко тиражировать (копировать). Если учить ИИ тому, что человечество считаем полезным, то затем, теоретически, ИИ сможет развиваться по экспоненте, потому что для каждого нового поколения ИИ не требуется тратить время на изучение того, что уже знают предыдущие поколения (старые версии ИИ).
Но, если позволить «разумной» машине принимать самостоятельные решения, то невозможно знать заранее, что это будут за решения, и нет уверенности, что эти решения устроят человека. Поэтому машина, снова таки теоретически, сможет осуществить свою волю в соответствии со «своими» суждениями, даже если вы этого не желаете.
Ну а что будет на самом деле – покажет будущее.
| | | |