лекции по информатике / TEMA8

8. Искусственный интеллект.

8.1 История развития ИИ

Сам термин «искусственный интеллект» введен в 1956 г. После признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей в единое целое.

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом: единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10²¹) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями или нейросетями.

Первые нейросети были созданы в конце 50-х годов американскими учеными Розенблаттом и Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Это устройство получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию. Например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годы количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться, т. к. слишком неутешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Однако в середине 80-х годов в Японии в рамках проекта разработки компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры – параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров – распознавание образов.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

1. аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

2. программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

3. гибридный – комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), а часть – программные средства.

В основу кибернетики «черного ящика» лёг принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг. Подходы к созданию моделей «черного ящика»:

1. Модель лабиринтного поиска (конец 50-х гг.). Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. В решении практических задач эта идея большого распространения не получила.

2. Эвристическое программирование (начало 60-х гг.). Эвристика – правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование – разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик.

3. В 70-х годах к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом, в 1973 г. создаётся язык Пролог.

4. Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний.

8.2 Направления развития искусственного интеллекта

(Опр. ИИ см. 1 лекция)

Направления искусственного интеллекта

• Представление знаний.

• Игры и творчество.

• Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод.

• Распознавание образов.

• Новые архитектуры компьютеров.

• Интеллектуальные роботы.

• Специальное программное обеспечение.

• Обучение и самообучение.

1. Представление знаний – это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС).

2. Игры и творчество – игровые интеллектуальные задачи: шахматы, шашки и т. д. В основе лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель + эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, т.к. в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.

3. Машинный перевод. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, которая состоит из нескольких блоков:

• морфологический анализ – анализ слов в тексте;

• синтаксический анализ – анализ предложений, грамматики и связей между словами;

• семантический анализ – анализ смысла каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний;

• прагматический анализ – анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний.

4. Распознавание образов – традиционное направление искусственного интеллекта. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению и тесно связано с нейрокибернетикой.

5. Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.

6. Интеллектуальные роботы. Роботы – это электромеханические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда.

Со времени создания сменилось несколько поколений роботов:

• роботы с жесткой схемой управления (программируемые манипуляторы). Практически все современные промышленные роботы принадлежат к 1-му поколению;

• адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в промышленности они пока не используются;

• самоорганизующиеся (интеллектуальные) роботы. Это конечная цель развития робототехники. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения.

7. Специальное программное обеспечение. В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации: LISP, PROLOG, РЕФАЛ и др. Достаточно популярно создание так называемых пустых экспертных систем или «оболочек», - EXSYS, M1 и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.

8. Обучение и самообучение – активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам.