История развития науки о искусственном интеллекте
Содержание
Введение 3
1. История развития науки о искусственном интеллекте 5
1.1 Искусственный интеллект 5
1.2 Некоторые сведения о мозге 7
2. Основные теории нейроподобных и нейтронных сетей 10
Нейроподобный элемент и нейроподобные сети (НПС) 10
2.2 Классификация нейронных сетей 13
Заключение 18
Глоссарий 20
Список использованных источников 21
Приложение А 22
Приложение Б 23
Приложение В 24
Введение
Понятие искусственный интеллект, как впрочем, и просто интеллект, весьма расплывчато. [1, С.95] Если обобщить все сказанное за последние тридцать лет, то оказывается, что человек просто хочет создать себе подобного в той или иной форме, хочет, чтобы какие-то действия выполнялись более рационально, с меньшими затратами времени и энергии. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. В последнее время наблюдается возрастание интереса к искусственному интеллекту, вызванное повышением требований к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект.
|
|
|
Искусственный интеллект является сейчас «горячей точкой» научных исследований. В этой точке, как в фокусе, сконцентрированы наибольшие усилия кибернетиков, лингвистов, психологов, философов, математиков и инженеров. Именно здесь решаются многие коренные вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и получают права на жизнь новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно было бы назвать философским осмыслением этих результатов. Поэтому я посчитал актуальным раскрыть данную тему в реферате.
|
|
|
Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что, прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой – познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований – интеллекта. Некоторые считают, что интеллект – умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи – как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. Тем не менее, многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного интеллекта, предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом. «Компьютер можно считать разумным, – утверждал Тьюринг, – если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком».
|
|
|
Объектом исследования в данном реферате является искусственный интеллект. Предметом исследования – пути совершенствования и развития искусственного интеллекта.
Цель данного реферата выявить области применения искусственного интеллекта.
Основные задачи, которые необходимо решить в данной работе:
1) Рассмотреть зарождение искусственного интеллекта;
|
|
|
2) Проанализировать для чего создают искусственный интеллект;
3) Исследовать нейроподобные и нейтронне сетей ;
4) Раскрыть бедующее искусственный интеллект;
5) Современное применение искусственный интеллект;
6) Проанализировать области применения их в практике.
Для разработки темы курсовой работы были использованы научные работы отечественных и зарубежных авторов таких как Змитррович А.И. Интеллектуальные информационные системы, Эндрю А. Искусственный интеллект, Брушлинский А.В. Возможен ли искусственный интеллект? Труды третьего международного симпозиума «Интеллектуальные системы» – Псков: 1998., и т.д.
Данная работа будет интересна тем, кто желает краткого ознакомления с историей возникновения искусственного интеллекта и ее развитием. И пригодится в качестве небольшого учебного пособия по данному вопросу.
История развития науки о искусственном интеллекте
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект - одна из новейших наук, появившихся во второй половине 20-го века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знаний. Искусственный интеллект - это образец междисциплинарных исследований, где соединяются профессиональные интересы специалистов разного профиля. Само название новой науки возникло в конце 60-х годах, а в 1969 г. в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту. Известно, что совокупность научных исследований обретает права науки, если выполнены два необходимых условия. У этих исследований должен быть объект изучения, не совпадающий с теми, которые изучают другие науки. И должны существовать специфические методы исследования этого объекта, отличные от методов других, уже сложившихся наук. Исследования, которые объединяются сейчас термином "искусственный интеллект", имеют свой специфический объект изучения и свои специфические методы. В этой статье мы обоснуем это утверждение. Когда в конце 40-х - начале 50-х годов появились ЭВМ, стало ясно, что инженеры и математики создали не просто быстро работающее устройство для вычислений, а нечто более значительное. Оказалось, что с помощью ЭВМ можно решать различные головоломки, логические задачи, играть в шахматы, создавать игровые программы. ЭВМ стали принимать участие в творческих процессах: сочинять музыкальные мелодии, стихотворения и даже сказки. Появились программы для перевода с одного языка на другой, для распознавания образов, доказательства теорем. Это свидетельствовало о том, что с помощью ЭВМ и соответствующих программ можно автоматизировать такие виды человеческой деятельности, которые называются интеллектуальными и считаются доступными лишь человеку. Несмотря на большое разнообразие не вычислительных программ, созданных к началу 60-х годов, программирование в сфере интеллектуальной деятельности находилось в гораздо худшем положении, чем решение расчетных задач. Причина очевидна. Программирование для задач расчетного характера опиралось на соответствующую теорию - вычислительную математику. На основе этой теории было разработано много методов решения задач. Эти методы стали основой для соответствующих программ. Ничего подобного для не вычислительных задач не было. Любая программа была здесь уникальной, как произведение искусства. Опыт создания таких программ никак не обобщался, умение их создавать не формализовалось. Никто не станет отрицать, что, в отличие от искусства, у науки должны быть методы решения задач. С помощью этих методов все однотипные задачи должны решаться единообразным способом. И "набив руку" на решении задач определенного типа, легко решать новые задачи, относящиеся к тому же типу. Но именно таких методов и не смогли придумать те, кто создавал первые программы не вычислительного характера. Когда программист создавал программу дл игры в шахматы, то он использовал собственные знания о процессе игры. Он вкладывал их в программу, а компьютер лишь механически выполняли эту программу. Можно сказать, что компьютер "не отличал" вычислительные программы от не вычислительных. Он одинаковым образом находил корни квадратного уравнения или писал стихи. В памяти компьютера не было знаний о том, что он на самом деле делает. Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам, на основании собственных знаний о том, как протекает игра в шахматы и как играют в эту игру люди, сумел составить шахматную программу или синтезировал программу для написания несложных вальсов и маршей. Не сами процедуры, с помощью которых выполняется та или иная интеллектуальная деятельность, а понимание того, как их создать, как научиться новому виду интеллектуальной деятельности, - вот где скрыто то, что можно назвать интеллектом. Специальные метапроцедуры обучения новым видам интеллектуальной деятельности отличают человека от компьютера. Следовательно, в создании искусственного интеллекта основной задачей становится реализация машинными средствами тех метапроцедур, которые используются в интеллектуальной деятельности человека. Что же это за процедуры? В психологии мышления есть несколько моделей творческой деятельности. Одна из них называется лабиринтной. Суть лабиринтной гипотезы, на которой основана лабиринтная модель, состоит в следующем: переход от исходных данных задачи к решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей. Не все пути ведут к желаемой цели, многие из них заводят в тупик, надо уметь возвращаться к тому месту, где потеряно правильное направление. Это напоминает попытки не слишком умелого школьника решить задачу об упрощении алгебраических выражений. Для этой цели на каждом шагу можно применять некоторые стандартные преобразования или придумывать искусственные приемы. Но весьма часто вместо упрощения выражения происходит его усложнение, и возникают тупики, из которых нет выхода. По мнению сторонников лабиринтной модели мышления, решение всякой творческой задачи сводится к целенаправленному поиску в лабиринте альтернативных путей с оценкой успеха после каждого шага. С лабиринтной моделью связана первая из метапроцедур - целенаправленный поиск в лабиринте возможностей. Программированию этой метапроцедуры соответствуют многочисленные процедуры поиска, основанные на соображениях здравого смысла (человеческого опыта решения аналогичных задач). В 60-х годах было создано немало программ на основе лабиринтной модели, в основном игровых и доказывающих теоремы "в лоб", без привлечения искусственных приемов. Соответствующее направление в программировании получило название эвристического программирования. Высказывались даже предположения, что целенаправленный поиск в лабиринте возможностей - универсальная процедура, пригодная для решения любых интеллектуальных задач. Но исследователи отказались от этой идеи, когда столкнулись с задачами, в которых лабиринта возможностей либо не существовало, либо он был слишком велик для метапроцедуры поиска, как, например, при игре в шахматы. Конечно, в этой игре лабиринт возможностей - это все мыслимые партии игры. Но как в этом астрономически большом лабиринте найти те партии, которые ведут к выигрышу? Лабиринт столь велик, что никакие мыслимые скорости вычислений не позволят целенаправленно перебрать пути в нем. И все попытки использовать для этого человеческие эвристики (в данном случае профессиональный опыт шахматистов) не дают пути решения задачи. Поэтому созданные шахматные программы уже давно используют не только метапроцедуру целенаправленного поиска, но и другие метапроцедуры, связанные с другими моделями мышления. Долгие годы в психологии изучалась ассоциативная модель мышления. Основной метапроцедурой модели является ассоциативный поиск и ассоциативное рассуждение. Предполагается, что решение неизвестной задачи так или иначе основывается на уже решенных задачах, чем-то похожих на ту, которую надо решить. Новая задача рассматривается как уже известная, хотя и несколько отличающаяся от известной. Поэтому способ ее решения должен быть близок к тому, который когда-то помог решить подобную задачу. Для этого надо обратиться к памяти и попытаться найти нечто похожее, что ранее уже встречалось. Это и есть ассоциативный поиск. Когда, увидев незнакомого человека, вы стараетесь вспомнить, на кого он похож, реализуется метапроцедура ассоциативного поиска. Но понятие ассоциации в психологии шире, чем просто "похожесть". Ассоциативные связи могут возникнуть и по контрасту, как противопоставление одного другому, и по смежности, т. е. в силу того, что некоторые явления возникали в рамках одной и той же ситуации или происходили одновременно (или с небольшим сдвигом по времени). Ассоциативное рассуждение позволяет переносить приемы, использованные ранее, на текущую ситуацию. К сожалению, несмотря на многолетнее изучение ассоциативной модели, не удалось создать стройную теорию ассоциативного поиска и ассоциативного рассуждения. Исключение составляет важный, но частный класс ассоциаций, называемых условными рефлексами. И все же метапроцедура ассоциативного поиска и рассуждения сыграла важную роль: она помогла создать эффективные программы в распознавании образов, в классификационных задачах и в обучении ЭВМ. [2, С.95]
Но одновременно эта метапроцедура привела к мысли о том, что для ее эффективного использования надо привлечь результаты, полученные в другой модели мышления, опирающейся на идею внутреннего представления проблемной области, на знания о ее особенностях, закономерностях и процедурах действия в ней. [3, С.200]
Некоторые сведения о мозге
«Пусть лошадь думает, у нее голова больше!» - знакомая фраза? И вот вроде бы все логично - чем больше мозг, тем умней его счастливый обладатель. Вот, пока вроде бы все правильно. Ну, а дальше-то начинаются полные непонятки: упуская всяких лошадок и коровок с весом мозга в 300-400 граммов, у слона – вес мозга более 5 кг, а у кашалотов, вообще 7кг с лишним! Так вот кто они - самые наиумнейшие и наимудрейшие! Ан-нет! Оказывается, что разумность как раз зависит не сколько от размеров и веса мозга, столько от соотношения его веса с общим весом всего тела. И вот тут уж человеку нет равных!
Например: У людей соотношение веса тела к весу мозга составляет: так 70 кг разделить на 1,4 кг получается в 50 раз, у коровы – в 1000 раз, у собаки - в 500 раз. Ну а если подсчитать у китов да кашалотов, то получается, что вес их тела превышает вес мозга аж в 3000 раз! В общем, наши единственные и ближайшие «по уму» родственники – это дельфины, вес мозга некоторых видов которых достигает 1700 гр., при весе тела около 135 кг.
А вот интересно, существует ли разница в весе мозга, так сказать, внутри рода человеческого? Оказывается да, существует! Так, в среднем мозг мужчины на 130 гр. больше мозга женщины. Кроме того, существуют так же расовые и национальные различия. Например, счастливыми обладателями самого легкого мозга -1185 гр. – являются австралийцы (австралоиды), а самого тяжелого - 1375 гр. - европейцы (европеоиды). При этом у англичан мозг весит, напоминаю - в среднем -1346 гр., а у французов -1280 гр. Лидеры - немцы, их мозг весит целых 1425 гр. Не расстраивайтесь, мы с вами тоже в лидерах! Наш, русский, мозг меньше немецкого всего-то на каких-то 26 граммов! Ненамного отстают от нас корейцы -1376 гр. и японцы -1313 гр. А вот у афроамериканцев средний вес мозга составляет 1223 гр., что на 100 гр. меньше чем у белокожего населения Америки. Но, поверьте, вес мозга не самое главное.
Что позволяет человеку анализировать поступающую информацию? В терминологии нейрогенетики введено понятие – нейросеть. [9, С.420] Именно совокупность нейросетей образует отделы нервной системы человека, которые в свою очередь определяют всю деятельность, придают существу разум, интеллект.
Мозг является, пожалуй, самой сложной из известных нам систем переработки информации. Достаточно сказать, что в нем содержится около 100 миллиардов нейронов, каждый из которых имеет в среднем 10 000 связей. При этом мозг чрезвычайно надежен: ежедневно погибает большое количество нейронов, а мозг продолжает функционировать. Обработка огромных объемов информации осуществляется мозгом очень быстро, за доли секунды, несмотря на то, что нейрон является медленнодействующим элементом со временем реакции не менее нескольких миллисекунд.
Пока не слишком понятно, как мозгу удается получить столь впечатляющее сочетание надежности и быстродействия. Довольно хорошо изучена структура и функции отдельных нейронов, имеются данные об организации внутренних и внешних связей между нейронами некоторых структурных образований мозга, совсем мало известно об участии различных структур в процессах переработки информации. [4, С.195]
Нервные клетки, или нейроны, представляют собой особый вид клеток в живых организмах, обладающих электрической активностью, основное назначение которых заключается в оперативном управлении организмом. Нейрон имеет тело (сому), дерево входов (дендриты) и выходов (аксон и его окончания). Сома, как правило, имеет поперечный размер в несколько десятков микрон. Длина дендритов может достигать 1 мм, дендриты сильно ветвятся, пронизывая сравнительно большое пространство в окрестности нейрона. Длина аксона может достигать сотен миллиметров. Начальный сегмент аксона, прилегающий к телу клетки, утолщен. Иногда этот сегмент называют аксонным холмиком. По мере удаления от клетки он постепенно сужается и на расстоянии нескольких десятков микрон на нем появляется миэлиновая оболочка, имеющая высокое электрическое сопротивление. На соме и на дендритах располагаются окончания (коллатерали) аксонов, идущих от других нервных клеток. Каждое такое окончание имеет вид утолщения, называемого синаптической бляшкой, или синапсом. Поперечные размеры синапса, как правило, не превышают нескольких микрон, чаще всего эти размеры составляют около 1 мкм.
Входные сигналы дендритного дерева взвешиваются и суммируются на пути к аксонному холмику, где генерируется выходной импульс (спайк) или группа импульсов. Его наличие, является функцией взвешенной суммы входных сигналов. Выходной сигнал проходит по ветвям аксона и достигает синапсов, которые соединяют аксоны с дендритными деревьями других нейронов. Через синапсы сигнал трансформируется в новый входной сигнал для смежных нейронов. Этот входной сигнал может быть положительным и отрицательным в зависимости от вида синапсов. Величина входного сигнала, генерируемого синапсом, может быть различной даже при одинаковой величине сигнала, приходящего в синапс. Эти различия определяются эффективностью или весом синапса. Синаптический вес может изменяться в процессе функционирования синапса. Многие ученые считают такое изменение нейрофизиологическим коррелятом (следом) памяти. При этом роль механизмов молекулярной памяти заключается в долговременном закреплении этих следов.
Нейроны можно разбить на три группы: рецепторные, промежуточные и эффекторные. Рецепторные нейроны обеспечивают ввод в мозг сенсорной информации. Они трансформируют сигналы, поступающие на органы чувств (оптические сигналы в сетчатке глаза, акустические в ушной улитке или обонятельные в хеморецепторах носа), в электрическую импульсацию своих аксонов. Эффекторные нейроны передают приходящие на них сигналы исполнительным органам. На конце их аксонов имеются специальные синаптические соединения с исполнительными органами, например мышцами, где возбуждение нейронов трансформируется в сокращения мышц. Промежуточные нейроны образуют центральную нервную систему.
Дата добавления: 2019-02-12; просмотров: 193; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!