Искусственный интеллект: сущность понятия
Различные учёные и специалисты дают разнообразные определения систем искусственного интеллекта. Если их обобщить, то можно выделить следующие формулировки. Системы искусственного интеллекта:
- могут думать как люди.
- могут думать осмысленно.
- могут действовать как люди.
- могут действовать осмысленно.
При попытке формализации любого из этих пунктов сразу появляются проблемы. Дело в том, что, как правило, люди сами точно не знают, как именно они выполняют то или иное действие. Нет точно расписанного алгоритма, как человек различает образы (лица, например), читает текст, сочиняет стихи, доказывает теоремы, решает задачи и тому подобные действия.
На сегодняшнем этапе развития человечества электронные вычислительные машины ещё очень далеки от умственных способностей человека и действуют по иным принципам.
Статья: История развития искусственного интеллекта
Вопросы создания и функционирования искусственного интеллекта находятся на стыке многих научных дисциплин и, фактически, могут быть и наукой, и искусством, а также и технической дисциплиной и психологической. Способы и методы, применяемые искусственным интеллектом, многообразны и часто позаимствованы из других научных сфер, но адаптированы и изменены для решения конкретной задачи. При проектировании систем искусственного интеллекта нужна работа инженеров прикладных областей, таких как специалисты-лингвисты, специалисты по нейрофизиологии и так далее.
История развития искусственного интеллекта
Мысль создать искусственный аналог людей, чтобы решить сложные проблемы и построить модель мозговой деятельности человека, появилась ещё до нашей эры. Например, в Древнем Египте сделали механическую статую бога Амона, которая могла «оживать». Гомер в своей «Илиаде» показал бога Гефеста, который мог выковывать существ, подобных человеку. Искусственный интеллект можно считать детищем научного прогресса, устремлённым в будущее, в котором не будет чёткого деления по научным сферам, но будет отчётливо просматриваться единство разных конкретных дисциплин, отражающих различные грани познания.
Ещё Аристотель (384-322 годы до нашей эры) сформировал набор правил и законов, которые руководят рациональным направлением мозговой деятельности. Но основателем искусственного интеллекта является, живший в средние века, испанский философ, поэт и математик Раймонд Луллий, который ещё в тринадцатом веке хотел сделать механизм для разрешения разных задач, основанный на им же выработанной общей формализации суждений. В восемнадцатом веке Декарт и Лейбниц развили эту мысль, создав унифицированный язык, который позволяет классифицировать все науки. Их работы считаются одними из первых в сфере теории искусственного интеллекта.
Исходным стройматериалом для развития искусственного интеллекта стали:
- теория игр,
- теория выработки решений,
- информация о мозговой деятельности,
- когнитивная психология.
Но окончательно искусственный интеллект сформировался в качестве научного направления после появления электронных вычислительных машин в сороковых годах прошлого века и выходом в свет основных положений кибернетики – нового научного направления, основанного Норбертом Винером. И, наконец, научной отраслью искусственный интеллект был признан в 1956 году на семинаре в Дартмутском колледже (США), организованном для американских специалистов, работавших в области теории автоматов, нейронных сетей, интеллекта человека.
Несмотря на то, что работы в этой сфере давно проводились, но только на данном семинаре было сформулировано название, и появилась отдельная дисциплина «искусственный интеллект». В число основоположников теоретических основ искусственного интеллекта входит специалист из Великобритании Алан Тьюринг, выпустивший в 1950 году работу, под названием «Разум и вычислительные машины». В ней он приводит, так называемый, тест Тьюринга, который даёт метод проверки интеллектуального уровня машины и её возможности вести разумный диалог с людьми.
Как часто бывает с новыми научными направлениями, первые годы изучения искусственного интеллекта ознаменовались успехами энтузиастов. Учёные А. Ньюэлл, Дж. Шоу и Г. Саймон написали шахматную программу, основанную на методе К. Шеннона (1950 год), который позже формализовал Тьюринг, и он же проверил его на модели. К созданию программы привлекались психологи из Голландии, руководил которыми Адриан Де Гроот. Они проводили изучение манеры игры ведущих шахматных мастеров и в 1956 году спроектировали новый программный язык ИПЛ1. Фактически, это был первый язык на основе символов, предназначенный для анализа списков. На его основе появилась, также первая, программа «Логик-Теоретик», которая могла в автоматическом режиме доказывать теоремы в исчислении высказываний. Это было первое реальное достижение в сфере искусственного интеллекта. В 1960 году эта же группа специалистов разработала программу GPS (General Problem Solver) – обобщённый решатель проблем (задач). Эта программа была способна разгадывать головоломки, брать неопределённые интегралы, разрешать много других задач. Начиная с 1952 года, учёный А. Самюэл создал несколько шашечных программ, по уровню сопоставимых с хорошим игроком-любителем. При этом одна из программ обыграла её творца. В 1958 году Д. Маккарти разработал новый язык программирования Lisp, ставший основным рабочим инструментом в области искусственного интеллекта.
Начало эры нейронных сетей относится к концу пятидесятых годов. В 1957 году Фрэнк Розенблатт попытался сделать модель работы глаза человека и его обменных процессов с мозгом – персептрон. В 1963 году Д. Робинсон разработал способ, позволяющий в автоматическом режиме доказывать теоремы. Его назвали «принцип резолюции» и он лёг в основу появившегося в 1973 году языка логического программирования Prolog. Затем начали внедряться в жизнь экспертные системы, которые стали успешно применяться в экономике. Искусственный интеллект проник в область коммерции.
