5.17 Понятие «интеллектуальной» информационной технологии

Искусственный интеллект - одна из новейших наук, появивших­ся во второй половине ХХ 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 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» употребляется в различных смыслах, и хотя каждый из нас имеет достаточно определенное субъективное представление о том, что следует понимать под человеческим интеллектом, значительный интерес могут представить следующие определения, приведенные в словаре Вебстера:

. 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 пере водят 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 эпl го 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).

Суперкомпьютеры

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

При создании суперкомпьютеров возникают естественные воп­росы:

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

. какие задачи настолько сложны, что Pentium II 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. Самый известный пример – это американская программа СОИ.

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).