История развития искусственного интеллекта
Искусственный интеллект, по мнению многих специалистов, был создан Аланом Тьюрингом, создателем известной машины Тьюринга. Тьюринг разработал метод, который позволяет выяснить может ли машина мыслить. Суть его такова: машина и человек общаются в текстовой форме, а независимый эксперт (человек-судья), который находится далеко, должен вынести решение, кто написал данный конкретный текст, машина или человек. Если эксперт будет ошибаться, то это признак того, что машина выдержала экзамен, и она обладает искусственным интеллектом. Но до настоящего времени ни один компьютер (машина) этот экзамен не сдал.
Однако до сих пор так же нет достоверной и признанной всеми формулировки искусственного интеллекта. В этом нет ничего странного, поскольку и общепризнанной формулировки интеллекта человека тоже нет. Искусственный интеллект относится к сфере информатики, которая занимается проектированием систем на базе электронных вычислительных машин, имеющих способности, предоставленные интеллектом человека.
К области искусственного интеллекта причисляют набор алгоритмов и программ, которые способны разрешить определённые задачи примерно так, как бы это выполнил человек. Поэтому сначала надо изучить естественный интеллект. В 1962 году учёный Фрэнк Розенблатт предложил смоделировать деятельность мозга, как имитацию биофизических процессов, протекающих в нём, и назвал их персептронами.
Персептроны – это разного рода сети, состоящие из искусственных нейронов, основанные на модели, которая была создана в далёком 1943 году Уильямом Маккалоком и Уолтером Питтсом.
Сначала внимание к персептронам объяснялось возможностями решения задачи по распознаванию образов, сегодня сети нейронов повсеместно применяются не только для распознавания образов, но также для разрешения задач аппроксимации, составления прогнозов и оценок, идентификации, управления на основе ассоциаций.
Сети на базе нейронов фактически являются моделями деятельности мозга людей низкого уровня. Другим направлением построения модели естественного интеллекта можно считать попытки создать модели мозговой работы человека высокого уровня, что позволит изучать детально, как протекают процессы рассуждения и выработки решения.
В общем, следует признать, что познания в сфере поведения человека разумного, позволило создать эвристические методы, которые моделируют работу мозга людей в проблемных ситуациях. Как следствие, появились программные и аппаратные средства, которые реализовали эти методы, то есть фактически были спроектированы системы искусственного интеллекта, названные решателями задач. И ещё одним достижением таких работ и научных исследований является разработка экспертных систем, которые так же относятся к системам искусственного интеллекта и основаны на опыте эксперта-человека.
Распознать сложные зрительные и слуховые образы, понимать естественные языки, быть способным к обучению, рассуждать и делать логические выводы – эти виды деятельности людей относятся к специфическим особенностям. Именно они реализуются в программах искусственного интеллекта. В СССР искусственный интеллект был признан официально в 1974 году, когда Академия Наук СССР создала научный совет по этому направлению. Первые достижения проявились в сфере теории управления, поскольку именно в этой сфере содержались задачи, решение которых было затруднительно стандартными способами, так как нельзя было формализовать цель управления объектом и установить точные числовые зависимости параметров, влияющими на процесс формирования управляющих воздействий.
Результатом стало формирование логической и лингвистической модели, где определяющую роль играют тексты на естественном языке. В этих моделях для оптимизации выработки решений по управлению объектами применяется семантические информационные данные, описывающие модель объекта, моделирование внешней среды и модуля по принятию решений. Построение модели рассуждения людей, выполнение логического вывода при помощи электронной вычислительной машины было осуществлено, путём применения способов нахождения решений в исчислении предикатов.
Такая методика легла в основу общей теории систем дедукции. Она позволяет решать все «задачи творчества» путём интеллектуального перебора в строго определённом множестве – в зафиксированной формализованной теории, являющейся ответвлением математической логики, и способом реализации процесса определения решения.
Направления развития искусственного интеллекта
На сегодняшний день определены такие проблемы для дальнейших исследований в сфере искусственного интеллекта:
- Проектирование систем, базирующихся на накопленном багаже знаний. Цель такого пути – это имитировать способности людей в сфере анализа систем, не имеющих структуры и систем со слабой структурой.
- Проектирование естественных языковых интерфейсов и машинный перевод. Такие системы построены в виде интеллектуальных систем, поскольку их основанием являются базы знаний в конкретной научной сфере и сложные модели, которые выполняют перевод по линии «исходный язык—язык смысла — язык перевода». Такие модели выполняют последовательный анализ и синтез естественных языковых сообщений, и поиск по ассоциациям похожих текстовых наборов и их переводов в информационных базах данных.
- Проектирование систем распознавания и генерирования речи. Выполняется решение задач переработки, анализа и синтеза фонематических текстов.
- Проектирование систем переработки видео данных. Производится обработка, анализ и синтез изображения. В задачах анализа выполняется преобразование исходных изображений в другой формат данных, к примеру, изображения могут быть описаны текстом. Синтез изображений заключается в применении алгоритмов формирования изображения в качестве исходных данных, а итогом работы будут объекты графики.
