1.Краткая история развития науки об искусственном интеллекте
Искусственный интеллект, как и любое направление современной науки, имеет богатую предысторию. Знакомство с именами и трудами основоположников, их научными воззрениями, даже биографиями учёных имеет практический смысл, т.к во многих случаях позволяет глубже понять смысл той или иной научной модели.
Широкое развитие автоматизированных технологий началось, по-видимому, в 40-50 годах ушедшего XX века. Философская идея о замене человека умной машиной, возникшая в книгах Шелли, получила наибольшее распространение в 60-80 годах. Основные теоретические положения искусственного интеллекта, а искусственный интеллект сегодня – вершина развития информационных технологий, заложены как раз в этот период. Сказанное не означает, что сегодня исследования ведутся менее активно, напротив, наблюдается бум развития компьютерных технологий, в их разработку вкладываются деньги, сопоставимые с бюджетом ресурсодобывающих компаний. Тем не менее результаты скорее количественные. Впрочем, возможно что, современные достижения в этой области не рекламируются, поскольку имеют явную военную направленность.
Серьёзных изменений в теории искусственного интеллекта следует ожbдать по – видимому, в 10-20 гг. нашего века. Это обусловлено необходимостью обобщения накопленных научных знаний, появления некоторой единой теории искусственного интеллекта. История развивается циклично, и новый век, тем более начало тысячелетия, - это своеобразный старт для народов, государств, политиков, учёных.
Свидетелями, каких представлений на сцене истории мы станем? Какое государство определит лицо современного мира? Какой ресурс станет главным для мировой экономики? Сегодня это не знает никто. Возможен только более-менее точный прогноз, и он состоит в том, что одним из самых важных, самым важным после нефти и угля, станет информационный ресурс, т.е информация плюс технология её обработки.
Термин интеллект произошёл от латинского intellectus - означает разум, ум, рассудок. Искусственный интеллект - обычно толкуется, как свойство автоматических систем воплощать в себе отдельные функции интеллекта человека, например, принимать и выбирать нужные решения, основываясь на ранее полученный опыт и оптимального анализа внешних воздействий.
Исследования, которые сейчас объединяются термином «Искусственный интеллект» имеют свой объект изучения, а также различные специфические методы изучения. Это говорит о том, что данные исследования являются научной деятельностью. При выполнении двух обязательных условий можно с уверенностью утверждать, что данная деятельность по изучению ИИ обретает права науки.
В конце 40-х годов инженерами и математиками было создано не просто устройство, которое быстро работает (ЭВМ), а нечто более значимое для человечества. С помощью ЭВМ оказалось можно решать различные задачки, головоломки, создавать игровые программы и даже играть в шахматы, а также сочинять музыкальные мелодии, сказки и стихотворения. Для ЭВМ были созданы программы-переводчики, программы для распознавания образов, доказательства различных теорем. Всё это являлось свидетельством того, что при помощи ЭВМ и необходимых программ можно было автоматизировать интеллектуальными виды человеческой деятельности, которые считались доступными лишь человеку.
Решение расчётных задач находилось в гораздо лучшем положении, чем программирование в интеллектуальной сфере.
Для расчётных задач программирование опиралось на теорию вычислительной математики. Основываясь на эту теорию, было создано большое количество методов решения задач. Каждая программа была здесь уникальной. Опыт при создании таких программ не обобщался и не формализовался. У науки обязательно обязаны быть методы, с помощью которых решаются задачи. Благодаря таким методам решаются все однотипные задачи. Накопив необходимое количество опыта для решения задач определённого типа, проще решить новые задачи, относящие к подобному типу. Именно такие методы не смогли придумать те, кто создавал первые программы не вычислительного характера. Когда программист создавал программу для игры в шахматы, то он использовал свои знания о процессе игры. Он вкладывал их в программу, а компьютеру приходилось лишь механически выполнять эту задачу. Компьютер не отличал вычислительные программы от не вычислительных. В памяти компьютера не было знаний о его действиях. Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам, на основании собственных знаний выполнял необходимые действия.
При создании искусственного интеллекта основной задачей становится реализация машинными средствами различных метапроцедур, которые используются в интеллектуальной деятельности человека. Что же это за процедуры? Существует несколько моделей творческой деятельности в психологии мышления. Одна из них моделей называется лабиринтной.
Суть лабиринтной гипотезы, состоит в следующем: переход от исходных данных задачи к решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей. Не все пути приводят к желаемой цели, большая часть из них заводит в тупик надо при необходимости нужно уметь возвращаться к месту, где потеряно правильное направление. Во избежание подобных проблем можно применять некоторые преобразования и придумывать различные искусственные приёмы.
В 60-х годах было создано большое количество программ на основе лабиринтной модели, в основном игровых и доказывающих теоремы. Далее в программировании появилось новое направление, которое получило название эвристического программирования.
Ассоциативный поиск это попытка обращения к памяти для поиска нечто похожего, что уже ранее встречалось. Увидев человека на улице, вы стараетесь вспомнить, видели ли вы его раньше, реализуется метапроцедура ассоциативного поиска. Понятие ассоциации в психологии на много шире, чем просто "похожесть".
Для того чтобы перенести приёмы на текущие ситуации нужно воспользоваться ассоциативным рассуждением. На протяжении многолетнех изучений ассоциативной модели, так и не удалось создать идеальную теорию ассоциативного рассуждения и ассоциативного поиска. Исключением является важный класс ассоциаций, называемых условными рефлексами. Метапроцедура рассуждения и ассоциативного поиска сыграла очень важную роль: она помогла создать эффективные программы для распознавания образов, в обучении ЭВМ и в классификационных задачах.
Но эта метапроцедура привела к тому, что для ее эффективного использования надо привлекать результаты , полученные в другой модели мышления.