3.4. Понятие "интеллектуальной" информационной технологии

Искусственный интеллект - одна из новейших наук, появившихся во второй половине XX века на базе ВТ, 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 1960-х годов.

Исследования в области искусственного интеллекта направлены на создание машин, обнаруживающих поведение, которое у людей называется интеллектуальным. Поскольку машины такого типа почти всегда являются вычислительными, направление "искусственный интеллект" относится к области вычислительной техники. Слово "интеллект" определяется как:

• способность успешно реагировать на любую, особенно новую ситуацию путем надлежащих корректировок поведения;

• способность понимать взаимосвязи между фактами действительности для выработки действий, ведущих к достижению поставленной цели.

Эти определения в равной степени могут быть применены как к поведению машины, так и к поведению человека. Понятие интеллекта предполагает наличие многих целей, а также способность к обучению.

Искусственный интеллект - это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека. Для создания такой системы необходимо изучить процесс мышления человека, решающего определенные задачи или принимающего решения в конкретной области, выделить основные шаги этого процесса и разработать программные средства, воспроизводящие их на компьютере. Следовательно, методы искусственного интеллекта предполагают простой структурный подход к разработке сложных программных систем принятия решений.

Информатика и искусственный интеллект имеют тесные взаимосвязи с лингвистикой, психологией и логикой, которые изучают явления, относящиеся к познанию и построению умозаключений. С одной стороны, лингвисты, психологи, специалисты в области математической логики переводят в программы те новые модели, которые они разрабатывают, а с другой - исследователи в области искусственного интеллекта изучают эти модели и пытаются воссоздать на их основе логику эффективных методов решения задач.

Считается, что совокупность научных исследований обретает права науки, если выполнены два необходимых условия:

• у этих исследований должен быть объект изучения, не совпадающий с объектами, которые изучают другие науки;

• должны существовать специфические методы исследования этого объекта, отличные от методов других, уже сложившихся наук.

Исследования, которые объединяются термином "искусственный интеллект", имеют специфический объект изучения и специфические методы. Существуют два подхода к созданию искусственного интеллекта:

1. создание ЭВМ с максимально возможными характеристиками (память, оперативная память, быстродействие), получивших название супер-ЭВМ;

2. моделирование работы головного мозга - нейросетевые технологии (бионический подход).

Согласно определению Госдепартамента США, компьютеры с производительностью свыше 10000 млн. теоретических операции в секунду, считаются суперкомпьютерами. Другими основными признаками, характеризующими супер-ЭВМ (кроме высокой производительности), являются самый современный технологический уровень, специфические архитектурные решения, направленные на повышение быстродействия и цена (обычно свыше 1 - 2 млн. долл. США).

При создании суперкомпьютеров возникают естественные вопросы:

• какие задачи настолько важны, что требуются компьютеры стоимостью несколько миллионов долларов?;

• какие задачи так сложны, что Pentium IV не достаточно?

Традиционной сферой применения суперкомпьютеров всегда были научные исследования, физика плазмы и статистическая механика, физика конденсированных сред, молекулярная и атомная физика, теория элементарных частиц, газовая динамика и теория турбулентности, астрофизика. В химии это различные области вычислительной химии: квантовая химия (включая расчеты электронной структуры для целей конструирования новых материалов, например, катализаторов и сверхпроводников), молекулярная динамика, химическая кинетика, теория поверхностных явлений и химия твердого тела, создание лекарств. Естественно, что ряд областей применения находится на стыке соответствующих наук (например, химии и биологии) и пересекается с техническими приложениями. Так, задачи метеорологии, изучения атмосферных явлений и, в первую очередь, задача долгосрочного прогноза погоды, для решения которой постоянно не хватает мощностей современных супер-ЭВМ, тесно связаны с решением ряда перечисленных выше проблем физики.

Среди технических проблем, для решения которых используются суперкомпьютеры, можно указать на задачи аэрокосмической и автомобильной промышленности, ядерной энергетики, прогнозирования и разработки месторождений полезных ископаемых, нефтедобывающей и газовой промышленности (в том числе проблемы эффективной эксплуатации месторождений, особенно трехмерные задачи их исследования) и, наконец, конструирование новых микропроцессоров и компьютеров, в первую очередь самих супер-ЭВМ. Суперкомпьютеры традиционно применяются для военных целей. Кроме очевидных задач разработки оружия массового уничтожения и конструирования самолетов и ракет, можно упомянуть, например, конструирование бесшумных подводных лодок и др.

Анализируя потенциальные потребности в супер-ЭВМ, их существующие приложения можно условно разбить на два класса. К первому классу можно отнести приложения, в которых известно, какой уровень производительности надо достигнуть в каждом конкретном случае (например, долгосрочный прогноз погоды), ко второму - задачи, для которых характерен быстрый рост вычислительных затрат с увеличением размера исследуемого объекта (например, в экономике супер-ЭВМ используются как быстродействующие банки данных крупнейших корпораций и объединений).