«Определение интеллекта»

Интеллект – от лат. – познание, понимание, разумение – совокупность умственных способностей, связанных с познавательной деятельностью, включая способность к приобретению и накоплению знаний. Должен соблюдаться принцип роста: распознавание, обучение, запоминание.

Ум (умственные способности) – обобщенная характеристика познавательных возможностей человека. Причём, сам процесс познавательной деятельности называется мышлением.

Сторонники материалистических теорий считали, что интеллект появился в результате длительного эволюционного развития. В настоящее время этот процесс продолжается путем создания усилителей интеллектуальных возможностей человека в виде ЭВМ, систем интеллектуального развития, интеллектуальных роботов.

В процессе биологической эволюции простейшие формы жизни полностью не исчезли и образовали с последующими формами единый симбиоз. В противоположность этому, новое поколение ЭВМ, как правило, отрицали предыдущие. Современные ЭВМ воспроизводят сложную интеллектуальную деятельность при решении задач вычислительного характера. Однако, в случае реализации на них процессов узнавания, обучения, творчества и т.п., возникают существенные трудности, которые и привели к возникновению направления «искусственный интеллект».

Искусственный интеллект – это дисциплина, изучающая концептуальные, алгоритмические, программные и аппаратно-программные способы воспроизведения интеллектуальных свойств людей и животных.

Важно то, что процесс развития компьютерных наук идёт в направлении, обратном естественному, т.е. от воспроизведения сложных интеллектуальных задач к моделированию тех естественных процессов, которые свойственны даже простым организмам (узнавание, обучение).

Эволюция роботов осуществляется менее быстро, чем эволюция ЭВМ, зависит от уровня их развития и снова идёт от простого к сложному, без отрицания предыдущих простых форм.

Как известно, ЭВМ воспроизводят формально-логические законы человеческого мышления и способны реализовать любой представленный в виде алгоритма процесс. Однако, далеко не все процессы могут быть формализованы. Формально-логическая интерпретация некоторых процессов наталкивается на ряд трудностей. Всё это говорит о том, что реализуемые компьютером формально-логические законы не исчерпывают всех законов мышления. В частности, они непосредственно не воспроизводят диалектических законов и по структуре существенно отличаются от структуры мозга. Более того, современная наука о мозге приводит к тому выводу, что структура интеллектуальной деятельности гораздо сложнее, чем думали раньше.

«Основные подходы к построению систем искусственного интеллекта»

Поскольку по-настоящему полных систем искусственного интеллекта в наше время нет, то нельзя сказать, что какой-то подход является правильным, а какой-то ошибочным.

Логический подход

Этот подход возник в силу того, что именно способность к логическому мышлению весьма сильно отличает человека от животного. Основой для данного логического подхода служит Булева алгебра. Своё дальнейшее развитие Булева алгебра получила в виде исчисления предикатов, в котором она расширена за счёт введения предметных символов, отношений между ними, кванторов существования и общности.

Практически каждая система искусственного интеллекта, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем, при этом исходные данные хранятся в БД в виде аксиом, а правила логического вывода – как отношения между ними. Каждая такая машина имеет блок генерации целей и система выводов пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то трассировка применённых правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленных целей. Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машиной доказательства теорем.

Добиться большей выразительности логическому подходу позволяет такое направление, как нечёткая или расплывчатая логика. Основное отличие – правдивость высказывания может принимать в ней кроме «да» или «нет» ещё и промежуточное значение (например, «не знаю»; «скорее да, чем нет»).

Вывод: Для большинства логических методов характерна довольно большая трудоёмкость, поскольку во время поиска доказательств возможен полный перебор вариантов. Поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса и хорошая работа, обычно, гарантируется при сравнительно небольшом размере БД. Главным преимуществом является то, что при данном подходе за конечное время и однозначным образом можно выяснить, является ли положение истинным или ложным (доказуема теорема или нет).