- •Раздел 1. Важнейшие этапы развития вычислительной техники до появления компьютеров.
- •2. Механические, автоматические вычислительные устройства.
- •3. Электромеханический этап развития вычислительной техники
- •Раздел 2. Поколения компьютеров.
- •1. Хронология поколений компьютеров.
- •2. Первое поколение компьютеров, вакуумно-ламповая технология.
- •1. Создание интегральных схем.
- •Уровни проектирования
- •Классификация Степень интеграции
- •Технология изготовления
- •Вид обрабатываемого сигнала
- •Технологический процесс
- •Назначение
- •Корпуса микросхем
- •Специфические названия микросхем
- •2.Третье поколение компьютеров.
- •1.Бис, история создания процессора.
- •2. Четвертое поколение эвм. Принципы создания больших цифровых интегральных схем
- •Процессор
- •2. Четвертое поколение эвм.
- •1. Предпосылки, подходы и направления развития искусственного интеллекта
- •Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»
- •Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
- •История развития искусственного интеллекта в ссср и России
- •Подходы и направления Подходы к пониманию проблемы
- •Тест Тьюринга и интуитивный подход
- •Символьный подход
- •Логический подход
- •Агентно-ориентированный подход
- •Гибридный подход
- •Символьное моделирование мыслительных процессов
- •Работа с естественными языками
- •Представление и использование знаний
- •Машинное обучение
- •Биологическое моделирование искусственного интеллекта
- •Робототехника Интеллектуальная робототехника
- •Машинное творчество
- •Другие области исследований
- •2. Современный искусственный интеллект, связь с другими науками. Современный искусственный интеллект
- •Применение
- •Связь с другими науками
- •Компьютерные технологии и кибернетика
- •Психология и когнитология
- •Философия
- •Вопросы создания ии
- •Религия
- •Научная фантастика
- •Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»
- •Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
- •История развития искусственного интеллекта в ссср и России
- •Подходы и направления Подходы к пониманию проблемы
- •Достоинства теста
- •Другие существующие подходы Символьный подход
- •Логический подход
- •Агентно-ориентированный подход
- •Гибридный подход
- •Символьное моделирование мыслительных процессов
- •Работа с естественными языками
- •Представление и использование знаний
- •2. Современный искусственный интеллект, связь с другими науками. Современный искусственный интеллект
- •Связь с другими науками
- •Компьютерные технологии и кибернетика
- •Психология и когнитология Конгнитология – среда деятельности, связанная с анализам знаний.
- •Философия
- •Вопросы создания ии
- •Религия
- •Научная фантастика
- •1. Базовые идеи нейронных сетей
- •Возможности и особенности нейронных сетей
- •Области применения нейронных сетей
- •Нейронные сети - точность решения задач Нейрокомпьютер
- •Основная идея — коннекционизм
- •Проблема эффективного параллелизма
- •Современные нейрокомпьютеры
- •Новый поворот — «влажный продукт»
- •Персептрон
- •Многослойный персептрон.
- •1. Рождение советской вычислительной техники
- •1.2 Эвм «Стрела»
- •1.3 Эвм «м-1»
- •1.3.1 Эвм «м-2»
- •1.4 Эвм «Сетунь».
- •1.5 Ibm 701
- •1.6 Эвм «м-20»
- •2. Второе поколение советских эвм.
- •5Э261 – первая в ссср мобильная многопроцессорная высокопроизводительная управляющая система.
- •Предательство.
- •3. Исторические факты.
Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»
Процитированное в преамбуле определение интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.
Поясняя своё определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».
В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект — это только биологический феномен.
Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect.
Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:
Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.
Наука под названием «Искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.
Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи».
Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений — теории алгоритмов — и были созданы первые компьютеры.
Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга.