Задачи возникают при взаимодействии объекта с субъектом. Объект (в нашем случае) это нечто, обладающее определенными свойствами и характеристиками. Субъект

Системы искусственного интеллекта.

Лекция 1.

Искусственный интеллект.

Введение.

Целью данного курса является рассмотрение такого понятия как «Искусственный интеллект» (ИИ), а если быть конкретней - основных направлений развития систем искусственного интеллекта (СИИ) и задач, которые данные системы способны решать.

Прежде чем пытаться раскрыть понятие ИИ, необходимо разобраться с вопросом «А что же такое интеллект?»

ИНТЕЛЛЕКТ (от лат. intellectus познание, понимание, рассудок) – это способность мышления, рационального познания. Но данное определение слишком расплывчатое, не дающее конкретного понимания этого слова. Поэтому введем более конкретную для нашего случая фразу, определяющую понятие данного термина:

Интеллект – это способность решать ранее неизвестные задачи.

Если рассматривать в качестве обладателя интеллекта человека, то несложно заметить, что мы непрерывно на протяжении всей своей жизни решаем задачи: от самых маленьких и простых, казалось бы, незаметных, таких как обойти или перескочить лужу, попытаться угнаться за трамваем или подождать следующий, до более глобальных и сложных, таких как спроектировать и построить уникальный космический корабль или провести выгодную военную компанию. Как видно из примеров, задачи бывают достаточно различными, но можно попытаться раскрыть общую модель.

Известно, что задачи возникают при взаимодействии объекта с субъектом.

Объект (в нашем случае) – это нечто, обладающее определенными свойствами и характеристиками.

Субъект – нечто, способное воспринимать свойства и характеристики объекта, и возможно изменять их.

Взаимодействие субъекта с объектом и определяет задачу субъекта.

Понятие "решать" подразумевает нахождение решения, верного в некотором приближении, которое устраняет (разрешает) данную проблемную ситуацию полностью либо частично (приемлемую ее часть), постоянно или временно (на приемлемый срок).

Задачу можно разбить на ряд подзадач:

  1. Сбор информации об объекте.

  2. Восприятие информации.

  3. Анализ информации.

  4. Постановка задачи.

  5. Поиск решений задачи.

  6. Выбор оптимального решения.

  7. Осуществление действий, направленных на объект.

Рассмотрим небольшой пример.

Предположим ситуацию: мы управляем транспортным средством и догнали впереди идущий автомобиль, навстречу едет другой автомобиль. Возникает вопрос: Что делать? В данном случае объектом воздействия является не только наш автомобиль, а вся среда целиком, включая встречный и попутный автомобили, на которые мы можем повлиять коренным образом, а также погодные условия и дорогу, которые только лишь информируют нас о среде.

Субъектом данной ситуации являемся мы.

Теперь решаем нашу задачу:

  1. Собираем информацию. За сбор информации у нас отвечают органы чувств. В данном случае зрение. Мы примерно определяем скорость и габариты впереди идущего автомобиля, скорость и расстояние до встречного автомобиля, скорость и мощность своего автомобиля, состояние дороги и погодные условия.

  2. Следующий этап – восприятие информации. Полученную информацию мы описываем в удобных для нас терминах исходя из своего опыта: Быстро или медленно, далеко или близко, ухабистая дорога или ровная, с поворотом или без, скользко, мокро или сухо и т.д.

  3. Далее мы анализируем информацию, определяем наиболее важные показатели объекта.

  4. За тем ставим перед собой задачу: определить наши действия в данной ситуации.

  5. Выполняя поиск возможных решений задачи в нашем случае, мы получаем три возможных решения: не обгонять впереди идущий автомобиль, обогнать, но только после проезда встречного автомобиля и выполнить маневр обгона, не дожидаясь встречного транспорта.

  6. Теперь у нас есть множество решений, из которых мы выбираем оптимальное.

  7. Далее остается осуществить выбранный маневр.

Стоит обратить внимание на то, что каждая из рассмотренных подзадач, может быть выделена как отдельная независимая задача с определенным набором входных и выходных параметров. Подобный системный подход существенно упрощает решение сложных, глобальных задач.

Немаловажными являются такие показатели решения задачи, как качество и стоимость.

Качество решения определяет собственно характеристики полученного результата. Простыми словами - выгоду полученного решения.

Стоимость решения определяет затраты на полученный результат. Стоимость может определяться затратами времени, памяти, интеллектуального или физического напряжения, денежными затратами и т.д.

Соотношение Стоимость/Качество - это немаловажный показатель при решении задач. Самым распространенным примером являются покупки. Мы всегда задаем вопрос: стоит ли платить такие большие деньги за этот качественный товар? А может взять чуточку менее качественный, но на много дешевле?

Теперь можно дать наиболее полное определение интеллекта.

Интеллект - это способность самостоятельно, эффективно (верно, с возможно меньшими затратами ресурсов) находить качественные (верные, простые, требующие как можно меньших затрат ресурсов) решения (в том числе новые, ранее неизвестные) разнообразных сложных "задач", в том числе новых, ранее неизвестных (в идеале - любых возможных "задач").

Искусственный интеллект – это раздел информатики, включающий разработку методов моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных функций творческой деятельности человека, решение проблемы представления знаний в ЭВМ и построение баз знаний, создание экспертных систем, разработку интеллектуальных роботов и т.д..

Интеллект характеризуется уровнем и величиной (величинами).

Интеллект обычно подразделяют на 4 уровня:

  • Интеллект уровня 0 - это способность субъекта решать известные "задачи" известными, неизменными методами. Характеризуется скоростью нахождения решений и качеством известных методов (решений). Примеры: инстинкт, программа, алгоритм, прошивка ПЗУ. Сложность построения искусственного интеллекта уровня 0 определяется только сложностью целевого класса задач. Системы ИИ уровня 0 для классов простых задач обычно не считаются интеллектуальными.

  • Интеллект уровня 1 - это способность субъекта улучшать, оптимизировать известные решения задач известных классов. Это способность обучаться, совершенствоваться эволюционным путем. Характеризуется обучаемостью - скоростью обучения и эффективностью - количественным увеличением величины интеллекта уровня 0. Прямые измерения величины интеллекта уровня 1 затруднены. Примеры: адаптация живых организмов; генетические алгоритмы. Рассмотрение класса задач оптимизации приводит к возможности эмуляции интеллекта уровня 1 системами, с интеллектом уровня 0. Пример: программные пакеты, решающие задачи оптимизации математического программирования. Системы ИИ уровня 1 обычно называют интеллектуальными.

  • Интеллект уровня 2 - это способность субъекта находить новые решения задач известных классов. Его реализация во многом зависит от внешних условий, от того, существуют ли, в принципе, новые, более эффективные решения этих классов задач. Находит себе новые применения по мере возрастания величины интеллекта уровня 0. Трудноизмерим. Возможны численные описания через частоту его применения и эффективность (насколько новые решения лучше известных?). Представляет собой революционный путь совершенствования. Близкие понятия: креативность, относительная новизна, изобретательность. Интеллект уровня 2 иногда проявляется у высших животных при решении простых задач. При решении сложных классов задач проявляется далеко не у всех людей.

  • Интеллект уровня 3 - это способность субъекта находить (создавать) решения для ранее неизвестных классов задач. Способность решать любые новые задачи. Важнейшая составляющая - это способность к обнаружению новых задач и формулировки их условий. Трудноизмерим. Возможно описание через измерение новизны классов задач (необходим учет топологии и метрики пространства классов задач). Наличие интеллекта уровня 3 есть безграничность интеллекта, потенциальная бесконечность возможных классов разрешимых задач, потенциальная бесконечность самосовершенствования объекта. Дополнительное качественное отличие: если для предыдущих уровней, все сводилось к увеличению интеллекта уровня 0, то для интеллекта уровня 3 это маловажно. Освоение новых классов задач на много порядков лучше (эффективнее, ценнее, выгоднее, интереснее...), чем совершенствование способностей по решению старых задач. Объект с интеллектом уровня 3 может существенно уступать каким-либо другим объектам с интеллектом уровня 0 на каком-либо (или даже на любом) отдельном классе известных задач. Близкие понятия: абсолютная новизна, научное открытие, изобретение, гениальность. Следует полагать, что системы ИИ уровня 3 не могут быть разработаны в обозримом будущем и этот уровень интеллектуальной деятельности останется для человека, точнее для лучших (гениальных) представителей человечества.

Интеллект необходим для функционирования в сложной среде, для достижения объектом своих целей (в первую очередь для гомеостаза, выживания, продолжение рода).

Интеллект не требует наличия сознания. Сознание - это производная интеллекта. Можно считать, что интеллект заключен (и) в бессознательном.

Общепринятая концепция обучения требует от учащихся наличия интеллекта лишь 0-го и, отчасти, 1-го уровня. Современная система среднего и, де-факто, высшего образования направлена на развитие только 0-го уровня интеллекта. Важнейшей задачей человечества является переориентация обучения на развитие 2-го и 3-го уровня интеллекта.

Лекция 2.

Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ.

1. Начало исследований в области ИИ (конец 50-х годов) связывают с работами Ньюэлла, Саймана и Шоу, исследовавших процессы решения различных задач. Результатами их работ явились такие программы как "ЛОГИК-ТЕОРЕТИК", предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и "ОБЩИЙ РЕШАТЕЛЬ ЗАДАЧ". Эти работы положили начало первому этапу исследований в области ИИ, связанному с разработкой программ, решающих задачи на основе применения разнообразных эвристических методов.

Эвристический метод решения задачи при этом рассматривался как свойственный человеческому мышлению "вообще", для которого характерно возникновение догадок о пути решения задачи с последующей их проверкой.

Ему противопоставлялся используемый в ЭВМ алгоритмический метод, который интерпретировался как механическое осуществление заданной последовательности шагов, детерминировано приводящей к правильному ответу. Трактовка эвристических методов решения задач как сугубо человеческой деятельности и обусловила появление и дальнейшее распространение термина ИИ. Так, при описании своих программ Ньюэлл и Саймон приводили в качестве доводов, подтверждающих, что их программы моделируют человеческое мышление, результаты сравнения записей доказательств теорем в виде программ с записями рассуждения <думающего вслух> человека. В начале 70-х годов они опубликовали много данных подобного рода и предложили общую методику составления программ, моделирующих мышление.

2. Примерно в то время, когда работы Ньюэлла и Саймона стали привлекать к себе внимание, в Массачусетсском технологическом институте, Стэнфордском университете и Стэнфордском исследовательском институте также сформировались исследовательские группы в области ИИ. В противоположность ранним работам Ньюэлла и Саймона эти исследования больше относились к формальным математическим представлениям. Способы решения задач в этих исследованиях развивались на основе расширения математической и символической логики. Моделированию же человеческого мышления придавалось второстепенное значение.

3. На дальнейшие исследования в области ИИ большое влияние оказало появление метода резолюций Робинсона, основанного на доказательстве теорем в логике предикатов и являющегося исчерпывающим методом доказательства. При этом определение термина ИИ претерпело существенное изменение. Целью исследований, проводимых в направлении ИИ, стала разработка программ, способных решать "человеческие задачи". Так, один из видных исследователей ИИ того времени Р. Бенерджи в 1969 году писал: "Область исследований, обычно называемую ИИ, вероятно, можно представить как совокупность методов и средств анализа и конструирования машин, способных выполнять задания, с которыми до недавнего времени мог справиться только человек. При этом по скорости и эффективности машины должны быть сравнимы с человеком". Функциональный подход к направленности исследований по ИИ сохранился в основном до настоящего времени, хотя еще и сейчас ряд ученых, особенно психологов, пытаются оценивать результаты работ по ИИ с позиций их соответствия человеческому мышлению.

Этапы исследований в рамках ИИ.

Исследовательским полигоном для развития методов ИИ на первом этапе явились всевозможные игры, головоломки, математические задачи. Некоторые из этих задач стали классическими в литературе по ИИ (задачи об обезьяне и бананах, миссионерах и людоедах, Ханойской башне, игра в 15 и другие). Выбор таких задач обуславливался простотой и ясностью проблемной среды (среды, в которой разворачивается решение задачи), ее относительно малой громоздкостью, возможностью достаточно легкого подбора и даже искусственного конструирования "под метод". Основной расцвет такого рода исследований приходится на конец 60-х годов, после чего стали делаться первые попытки применения разработанных методов для задач, решаемых не в искусственных, а в реальных проблемных средах.

Необходимость исследования систем ИИ при их функционировании в реальном мире привело к постановке задачи создания интегральных роботов. Проведение таких работ можно считать вторым этапом исследований по ИИ. В Стэнфордском университете, Стэнфордском исследовательском институте и некоторых других местах были разработаны экспериментальные роботы, функционирующие в лабораторных условиях. Проведение этих экспериментов показало необходимость решения кардинальных вопросов, связанных с проблемой представления знаний о среде функционирования, и одновременно недостаточную исследованность таких проблем, как зрительное восприятие, построение сложных планов поведения в динамических средах, общение с роботами на естественном языке.

Эти проблемы были более ясно сформулированы и поставлены перед исследователями в середине 70-х гг., связанных с началом третьего этапа исследований систем ИИ. Его характерной чертой явилось смещение центра внимания исследователей с создания автономно функционирующих систем, самостоятельно решающих в реальной среде поставленные перед ними задачи, к созданию человеко-машинных систем, интегрирующих в единое целое интеллект человека и способности ВМ для достижения общей цели - решения задачи, поставленной перед интегральной человеко-машинной системой. Такое смещение обуславливалось двумя причинами:

  • К этому времени выяснилось, что даже простые на первый взгляд задачи, возникающие перед интегральным роботом при его функционировании в реальном времени, не могут быть решены методами, разработанными для экспериментальных задач в специально сформированных проблемных средах;

  • Стало ясно, что сочетание дополняющих друг друга возможностей человека и ЭВМ позволяет обойти острые углы путем перекладывания на человека тех функций, которые пока еще не доступны для ЭВМ. На первый план выдвигалась не разработка отдельных методов машинного решения задач, а разработка методов и средств, обеспечивающих тесное взаимодействие человека и вычислительной системы в течение всего процесса решения задачи с возможностью оперативного внесения человеком изменений в ход этого процесса.

Четвертый этап исследований в рамках ИИ связан с искусственным воспроизведением эволюции.Этот подход основан на гипотезе, что человеческий интеллект, в своем развитии эволюционировал, благодаря процессу, включающему мутации и естественный отбор. При таком подходе систему ИИ, моделируемую на компьютере, заставляют эволюционировать путем мутаций и отбора. При этом предполагается, что компьютерная эволюция должна быть существенно более быстрой, чем естественная. На этом пути первоначально удалось добиться того, что системы ИИ эволюционировали до уровня способности решать простейшие задачи.

Недостаточные познания в механизмах естественной эволюции и скромные успехи по ее моделированию, как и в случае с нейронными сетями, обусловили на многие годы весьма слабый интерес исследователей к этому направлению ИИ.

В 90-е годы на новом витке спирали опять резко возрастает интерес к эволюционным методам ИИ. Теперь эти методы обычно дополняются т.н. генетическими алгоритмами и уже позволяют решать многие прикладные задачи, основанные на поиске и оптимизации. В частности, весьма перспективным представляется объединение эволюционного и нейронного подхода, при котором важную задачу эффективного обучения нейронных сетей принимают на себя эволюционные алгоритмы.

Развитие исследований в рамках ИИ в данном направлении обусловливалось также резким ростом производства средств вычислительной техники и резким их удешевлением, делающим их потенциально доступными для более широких кругов пользователей.

  1. Задачи возникают при взаимодействии объекта с субъектом. Объект (в нашем случае) это нечто, обладающее определенными свойствами и характеристиками. Субъект (2)

    Документ
    ИНТЕЛЛЕКТ (от лат. intellectus познание, понимание, рассудок) – это способность мышления, рационального познания. Но данное определение слишком расплывчатое, не дающее конкретного понимания этого слова.
  2. Издание осуществлено в рамках программы "Пушкин" при поддержке Министерства иностранных дел Франции и посольства Франции в России. Ouvrage réalisé dans le cadre du

    Книга
    Л8б Образования бессознательного (Семинары: Книга V (1957/195 8 . Пер. с фр./ Перевод А. Черноглазова. М.: ИТДГК "Гнозис", Издательство "Логос".
  3. Внутренний человек в русской языковой картине мира: образно-ассоциативный и прагмастилистический потенциал семантических категорий «пространство», «субъект», «объект», «инструмент»

    Диссертация
    языка, науке и философии. Определение межуровневой семантической категории как инструмента интерпретации и языковой репрезентации внутреннего мира человека .
  4. 1. Определение и соотнесение понятий «субъект», «индивид», «личность», «индивидуальность»

    Документ
    Определение и соотнесение понятий «субъект», «индивид», «личность», «индивидуальность».Человек – это живое существо, которое обладает мышление и речью, способностью создавать орудия труда и пользоваться ими.
  5. «Единство, – возвестил оракул наших дней,- быть может спаяно железом лишь и кровью…» Но мы попробуем спаять его любовью,- а там увидим, что прочней!

    Документ
    Уважаемый Читатель! Любая книга пишется для кого-то. Эта написана специально для Вас. И – о Вас. Кто Вы, чем занимаетесь и во что верите при этом не важно.
  6. 1 Социум - особенная часть мира. Общество - сложная, динамично развивающаяся система Мы живем в мире людей. Наши желания и планы не могут быть реализованы б

    Документ
    Мы живем в мире людей. Наши желания и планы не могут быть реализованы без помощи и участия тех, кто нас окружает, находится рядом. Родители, братья, сестры и другие близкие родственники, учителя, друзья, одноклассники, соседи — все
  7. Практическое задание 33 Раздел Что в наших руках: анализируем внутреннюю среду 35 Анализ миссии организации 36

    Руководство
    Любая, даже самая хорошая идея, требует серьезного обоснования. Нам необходимо понять, насколько она реальна с теоретической точки зрения и в плане ее практического воплощения в жизнь.
  8. При оформлении книг учебного комплекса «Общая социология» репро­дуцировались фрагменты работ П. Филонова: в базовом пособии «Человек в мире»; в Приктикуме

    Документ
    При оформлении книг учебного комплекса «Общая социология» репро­дуцировались фрагменты работ П. Филонова: в базовом пособии — «Человек в мире»; в Приктикуме — «Одиннадцать голов»; в Хрестоматии — «Композиция»
  9. Задача данной хрестоматии дать оригинальные и харак­

    Задача
    Kirura (1-е изд.— 1980 г.) является вторым дополненным издани­ем учебного пособия «Хрестоматия по истории психологии. Период открытого кризиса» и содержит статьи и фрагменты программных проектов ведущих представителей основных направлений

Другие похожие документы..