23. Понятие искусственного интеллекта. Этапы развития и направление исследования.

Искусственный интеллект - это возможность решения задач, которые до сих пор не удавалось решить человеку, машинным способом с помощью программных средств.
Основной проблемой искусственного интеллекта является разработка методов представления и обработки знаний.

К программам искусственного интеллекта относятся:

1. игровые программы (стохастические, компьютерные игры);

2. естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи;

3. распознающие программы - распознавание почерков, изображений, карт;

4. программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений.

 

Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:

1. экспертные системы;

2. нейронные сети;

3. естественно-языковые системы;

4. эволюционные методы и генетические алгоритмы;

5. нечеткие множества;

6. системы извлечения знаний.

 

История развития систем искусственного интеллекта начинается с середины 50-х годов и связана с уровнем развития  вычислительной техники. Условно можно выделить 7 этапов развития искусственного интеллекта, каждый из которых связывается с определённым уровнем развития искусственного интеллекта и парадигмой, реализуемой в конкретной системе.

Парадигма – новая идея математического описания работы систем искусственного интеллекта.

Этап 1 (50–е годы) (Нейрон и нейронные сети)

Он связан с появлением первых машин последовательного действия, с очень небольшими, по сегодняшним меркам, ресурсными возможностями по памяти, быстродействию и классам решаемых задач. Это были задачи  сугубо вычислительного характера, для которых были известны схемы решений и которые можно описать на некотором формальном языке. К этому же классу относятся и задачи на адаптацию.

Этап 2  (60-е годы)( Эвристический поиск)

В «интеллект» машины добавились механизмы поиска, сортировки, простейшие операции по обобщению информации, не зависящие от смысла  обрабатываемых данных. Это стало новой точкой отсчета в развитии и понимании задач автоматизации деятельности человека.

 Этап 3 (70-е годы)( Представление знаний)

учеными была осознана важность знаний (по объему и содержанию) для синтеза интересных алгоритмов решения задач. При этом имелись в виду знания, с которыми математика не умела работать, т.е. опытные знания, не носящие строгого формального характера и описываемые обычно в декларативной форме. Это знания специалистов в различных областях деятельности, врачей, химиков, исследователей и т.п. Такие знания получили название экспертных знаний, и соответственно  системы, работающие на основе экспертных знаний, стали называться системами-консультантами или экспертными системами

Этап 4 (80-е годы)( Обучающие машины)

Четвертый этап развития ИИ стал прорывным. С появлением экспертных систем в мире начался принципиально новый этап развития интеллектуальных технологий – эра интеллектуальных систем - консультантов, которые предлагали варианты решений, обосновывали их, способны были к обучению и к развитию, общались с человеком на привычном для него, хотя и ограниченном,  естественном языке.

Этап 5 (90-е годы)( Автоматизированные обрабатывающие центры)

Усложнение систем  связи и  решаемых   задач  потребовало качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих  программных систем, таких систем, как  защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападений, смысловой анализ  и поиск информации в сетях и т.п. И новой парадигмой создания перспективных систем защиты всех видов стали интеллектуальные системы. Именно они позволяют создавать гибкие среды, в рамках которых обеспечивается решение всех необходимых задач.

Этап 6 (2000-е годы)( Робототехника)

Область применения роботов достаточно широка и простирается от автономных газонокосилок и пылесосов до современных образцов военной и космической техники. Модели оборудованы навигационной системой и всевозможными периферийными датчиками.

Этап 7 ( год 2008)( Сингулярность)

Создание искусственного интеллекта и самовоспроизводящихся машин, интеграция человека с вычислительными машинами, либо значительное скачкообразное увеличение возможностей человеческого мозга за счёт биотехнологий.

По некоторым прогнозам, технологическая сингулярность может наступить уже около 2030 года. Сторонники теории технологической сингулярности считают, что если возникнет принципиально отличный от человеческого разум (постчеловек

), дальнейшую судьбу цивилизации невозможно предсказать, опираясь на человеческое (социальное) поведение